Scalarea imaginii este un proces de grafică pe computer care mărește sau micșorează dimensiunea unei imagini digitale. O imagine poate fi scalată în mod explicit cu un vizualizator de imagini sau un software de editare sau poate fi realizată automat de un program pentru a încadra o imagine într-o zonă de dimensiuni diferite. Reducerea unei imagini, așa cum se face pentru a crea imagini în miniatură, poate folosi mai multe metode, dar folosește în mare măsură un tip de eșantionare numit subeșantionare pentru a reduce imaginea și a menține calitatea originală. Mărirea dimensiunii unei imagini poate fi mai complexă, deoarece numărul de pixeli necesari pentru a umple suprafața mai mare este mai mare decât numărul de pixeli din imaginea originală. Când scalarea imaginii este utilizată pentru a mări dimensiunea unei imagini, unul dintre mai mulți algoritmi este utilizat pentru a aproxima culoarea pixelilor suplimentari din imaginea mai mare.
Există trei tipuri principale de algoritmi care pot fi utilizați în scalarea imaginii pentru a crește dimensiunea unei imagini. Cea mai simplă versiune preia fiecare pixel original din imaginea sursă și îl copiază în poziția corespunzătoare din imaginea mai mare. Acest lucru va lăsa spații între pixelii din imaginea mai mare care sunt umplute prin atribuirea pixelilor goli a culorii pixelului sursă din stânga locației curente. Acest lucru, de fapt, multiplică o imagine și datele acesteia într-o zonă mai mare. În timp ce această metodă, numită cel mai apropiat vecin, este eficientă în prevenirea pierderii datelor, calitatea rezultată după scalarea imaginii de obicei suferă, deoarece blocurile mărite de pixeli individuali vor fi clar vizibile.
Alți algoritmi de scalare a imaginii funcționează prin completarea spațiilor goale dintr-o imagine mărită cu pixeli a căror culoare este determinată de culoarea pixelilor din jurul acesteia. Acești algoritmi, denumiți interpolare biliniară și interpolare bicubică, fac, în esență, o medie a culorii pixelilor sursă care înconjoară un anumit pixel și apoi umplu spațiile goale din imaginea mai mare cu media cromatică calculată. În timp ce rezultatele sunt mai netede decât scalarea imaginii celei mai apropiate vecine, imaginile care sunt scalate prea mari pot deveni neclare și pline de blocuri de culoare indistincte.
Un al treilea tip de algoritm de scalare a imaginii folosește o formă de recunoaștere a modelelor pentru a identifica diferitele zone ale unei imagini care sunt mărite și apoi încearcă să structureze pixelii lipsă. Această metodă poate da rezultate bune, dar poate începe să creeze artefacte vizuale în cadrul unei imagini cu cât algoritmul este aplicat de mai multe ori. Scalarea imaginilor în acest fel este potențial costisitoare din punct de vedere computațional pentru imaginile fotografice color și, de asemenea, poate necesita mai multă memorie decât alte tipuri de scalare.
De asemenea, scalarea imaginii poate fi utilizată pentru a reduce dimensiunea unei imagini digitale. Imaginea mai mică va avea mai puțini pixeli decât imaginea sursă, așa că majoritatea algoritmilor vor oferi rezultate destul de bune. Algoritmii de reducere a dimensiunii unei imagini sunt similari cu cei folosiți pentru creșterea dimensiunii, deși procesul se realizează invers. Pixelii din imaginea sursă sunt mediate pentru o zonă și combinați într-un singur pixel care este plasat în noua imagine mai mică, în locația potrivită.