影像翻转分scaler up 和scaler down。
常用的有四种对数方式：nearest，bilinaer，bicubic
scale其本质上是三个座标态射：由最终目标影像上的点，在源图上找出相关联的点，从而找出对数所须要的点，最终依照对数权重股获得最终翻转后的结论。
示意图右图，最终目标影像上的点D1，在源图上的边线在D1；由D1的座标，他们能找出其周遭的五个点S1，S2，S3，S4。
1，nearest的作法是这五个点这个距D1前段时间，这个就做为最终目标影像上D1点的输入。
2，bilinear的作法是，依次算出五个见下文D1的距，接着把距换算成成权重股，加权平均获得最终结论。
3，bicubic作法是选用4×4,如下表所示图右图。
操作过程与bilinear完全相同，相同的是bicubic选用4×4,使更多的点参予对数，距D1越近，权重股越短。
归纳：
1，效用bicubic > bilinear >nearest
2，前述应用领域中，也可选用6×6,8×8展开，特别是对scale down的情况，越大效用越好。
3,硬体同时实现时，通常Fossat三个路径展开翻转，接着在对另三个路径展开翻转.
这种做最主要有三个益处：
省Xen，以4×4为例，间接做须要16个开关电源。合二为一做只需水准4个开关电源，锐角4个开关电源，共8个。间接节省了一半开关电源时序（timing）做起来省事。他们都知道芯片能同时选用流水线形式处理相同的任务，主要是时序（timing），有了timing就能让各个任务以流水线形式来工作。本篇的结尾给出三个自己做的scale up 2倍的结论（bicubic）：左边为输入影像；中间为matlab自带的函数的结论，右边为本人改进的结论。
从输入结论可知：
1，matlab自带函数的结论会有一定的模糊
2，自己改进的基本和原图一样，没有模糊，细节输入影像一致，
