图像缩放是一种计算机图形处理，可增大或减小数字图像的尺寸。可以使用图像查看器或编辑软件明确缩放图像，也可以通过程序自动完成缩放，以将图像适合不同大小的区域。缩小图像（如创建缩略图）可以使用多种方法，但主要采用一种称为欠采样的采样类型来缩小图像并保持原始质量。增加图像的大小可能会更加复杂，因为填充较大区域所需的像素数量大于原始图像中的像素数量。当使用图像缩放来增加图像的大小时，会使用多种算法之一来近似较大图像中附加像素的颜色。
可在图像缩放中使用三种主要类型的算法来增加图像的尺寸。最简单的版本采用源图像中的每个原始像素并复制将其移动到大图像中的相应位置。这将在较大图像中的像素之间留下间隙，通过将当前位置左侧的源像素的颜色分配给空像素来填充这些间隙。实际上，这将图像及其数据放大到更大的区域。虽然这种称为最近邻的方法可以有效防止数据丢失，但图像缩放后的质量通常会受到影响，因为单个像素的放大块将清晰可见。
可以缩小图像大小以创建缩略图。
其他图像缩放算法的工作原理是用像素填充放大图像中的空白区域，这些像素的颜色由其周围像素的颜色决定。这些算法称为双线性插值和双三次插值，本质上是对给定像素周围的源像素的颜色进行平均，然后用计算出的颜色平均值填充较大图像中的空白空间。虽然结果比最近邻图像缩放更平滑，但缩放太大的图像可能会变得模糊并充满模糊的色块。
可用于打印的图像应完全可缩放，从缩略图到完整图像
第三种图像缩放算法使用模式识别的形式来识别正在放大的图像的不同区域，然后尝试构建缺失的像素。这种方法可以产生良好的结果，但应用该算法的次数越多，也可能开始在图像中产生视觉伪影。以这种方式缩放图像可能是计算性的对于全彩色摄影图像来说，通常价格昂贵，并且比其他类型的缩放需要更多的内存。
图像缩放还可以用于减小数字图像的大小。较小的图像将比源图像具有更少的像素，因此大多数算法将提供相当好的结果。减小图像尺寸的算法与增大图像尺寸的算法类似，尽管过程是相反的。源图像中的像素针对一个区域进行平均，并组合成单个像素，该像素被放置在新的较小图像中的适当位置。
