La mise à l'échelle de l'image est un processus d'infographie qui augmente ou diminue la taille d'une image numérique. Une image peut être redimensionnée explicitement avec une visionneuse d'image ou un logiciel de montage, ou il peut être fait automatiquement par un programme pour s'adapter à une image dans une zone de taille différente. Réduire une image, comme on le fait pour créer des images miniatures, peut utiliser plusieurs méthodes, mais emploie en grande partie un type d'échantillonnage appelé undersampling pour réduire l'image et maintenir la qualité originale. L'augmentation de la taille d'une image peut être plus complexe, car le nombre de pixels requis pour remplir la plus grande surface est plus grand que le nombre de pixels dans l'image d'origine. Quand échelle de l'image est utilisé pour augmenter la taille d'une image, un des algorithmes est utilisé pour approcher la couleur des pixels supplémentaires dans l'image agrandie.
Il existe trois principaux types d'algorithmes qui peuvent être utilisés dans l'image mise à l'échelle pour augmenter la taille d'une image. La version la plus simple prend chaque pixel d'origine dans l'image source et le copie dans sa position correspondant à la plus grande image. Cela laisse des espaces entre les pixels dans l'image plus grande qui sont remplis en attribuant aux pixels vides de la couleur du pixel de source à la gauche de la position actuelle. Ceci, en effet, multiplie d'une image et des données dans une zone plus grande. Bien que cette méthode, appelée plus proche voisin, est efficace pour prévenir la perte de données, la qualité obtenue après échelle de l'image souffre habituellement, parce que les blocs agrandies des pixels individuels seront clairement visibles.
D'autres algorithmes de mise à l'échelle d'image fonctionnent en remplissant les espaces vides dans une image agrandie des pixels dont la couleur est déterminée par la couleur des pixels qui l'entourent. Ces algorithmes, appelés interpolation bilinéaire et l'interpolation bicubique, pour l'essentiel moyenne de la couleur des pixels source entourant un pixel donné, et ensuite remplir les espaces vides de la plus grande image au moyen de la couleur calculée. Bien que les résultats sont plus doux que le plus proche voisin échelle de l'image, des images qui sont mises à l'échelle trop grande peut devenir floue et pleine de blocs de couleurs indistinctes.
Un troisième type d'algorithme de redimensionnement utilise une forme de reconnaissance des formes pour identifier les différentes zones d'une image qui sont en cours d'agrandissement, puis tente de structurer les pixels manquants. Cette méthode peut donner de bons résultats, mais peut aussi commencer à créer des artefacts visuels dans une image le plus de fois l'algorithme est appliqué. Images d'échelle de cette façon est potentiellement coûteux en calcul pour les images photographiques en couleur et peuvent également nécessiter plus de mémoire que les autres types de mise à l'échelle.
La mise à l'échelle de l'image peut également être utilisée pour réduire la taille d'une image numérique. La petite image aura moins de pixels que l'image source, donc la plupart des algorithmes fourniront assez bons résultats. Algorithmes pour réduire la taille d'une image sont similaires à ceux utilisés pour augmenter la taille, même si le processus est effectué en sens inverse. Les pixels de l'image source sont moyennés pour une zone et combinés en un seul pixel qui est placé dans la nouvelle image, plus petite à l'endroit approprié.