圖像插值是在基於模型框架下，從低分辨率圖像生成高分辨率圖像的過程，用以恢復圖像中所丟失的信息。圖象插值方法有：最近鄰插值，雙線性插值，雙平方插值，雙立方插值以及其他高階方法。
在很多情況下，人們需要對數字圖像進行進一步的處理比如，爲了做廣告宣傳，需要將拍攝的藝術照片做成巨幅海報；爲了分析深層地質結構，需要對儀器採集的圖像做局部細化；爲了分析外星球的大氣和地面狀況，需要使遙感衛星圖片模糊細節變得有意義；爲了偵破缺少目擊證人的案件，需要對監控錄像做清晰化處理這些，就需要用到圖像的插值技術，將原始低分辨率圖像或模糊圖像進行放大，並且要保證所要求的清晰度有時候，圖像在獲取、傳輸過程中不可避免地會產生噪聲，這些噪聲大大損壞了圖像的質量，影響了圖像的可用性所以，考慮要對圖像進行去噪。而去噪的實質，是在去噪模型下用新的灰度估計值來取代原噪聲點的灰度值，因此去噪問胚也可以轉化爲插值問題來研究。
插值，分爲圖像內插值和圖像間插值，其主要應用是對圖像進行放大以及旋轉等操作，是根據一幅較低分辨率圖像再生出另一幅均具有較高分辨率的圖像，是圖像內插值。圖像間的插值，也叫圖像的超分辨率重建，是指在一圖像序列之間再生出若干幅新的圖像，可應用於醫學圖像序列切片和視頻序列之間的插值圖像內插值實際上是對單幀圖像的圖像重建過程，這就意味着生成原始圖像中沒有的數據。