随着信息技术和多媒体技术的不断发展，如何在各种不同分辨率显示器上显示图像或视频的问题也愈趋重要，因此视频缩放技术已经成为数字图像处理领域的一个研究热点。本文研究了现有的一些经典的数字图像缩放算法，分析了它们在实时视频处理中存在的优势与缺点，从而将边缘自适应的算法的优势与经典的拉格朗日插值算法相结合，得到了能够实现图像的实时无级缩放并且能够更好的保留边缘信息的EBL（edge based Lagrange）算法。本文主要工作研究工作如下。1．研究了传统的非边缘图像缩放算法，并对其进行MATLAB仿真实现与性能分析。通过对非边缘图像缩放算法的仿真实现，分析了该类算法的特性，了解了其能够实现图像的无级缩放，同时由于较低的计算复杂度，因而在实时视频缩放硬件系统中得到了广泛的应用；但是，该类算法的缺点是会产生图像边缘模糊。2．研究了基于Sobel算子的边缘自适应图像缩放算法，并对其进行MATLAB仿真实现与性能分析。通过对基于Sobel算子的边缘自适应缩放算法的仿真实现，了解了该算法的特性，由于其在进行缩放操作前，首先借助边缘检测算子获取图像边缘，将图像划分为边缘和非边缘区域，然后对两个区域采用不同的插值方式进行插值，从而有效了保持了图像的边缘信息。但是，边缘自适应图像缩放要实现2^k倍缩放，需要在进行了缩放倍率为2和0.5的缩放基础上进行k次迭代来实现，因此该算法无法实现任意倍率缩放，同时由于其运算复杂度较高，无法实现实时视频缩放处理。3．结合以上两类算法的优势，提出了本文的改进算法EBL（edge based Lagrange）算法，并对改进后的算法进行了MATLAB仿真实现以及性能对比。通过比较非边缘图像缩放算法与基于边缘的图像缩放算法，充分掌握了两类图像缩放算法的处理步骤与思路，进而将边缘自适应的算法选取原始像素组合的思想与经典的拉格朗日算法相结合，本文提出了根据目的像素相关的多组距离邻近像素组合的相关性，来选取目的像素组合的方法，而非直接固定选取距离最邻近的一组，从而使图像的边缘信息也参与计算，在拉格朗日算法无级缩放技术的基础之上，实现了边缘信息的保留，从而提高了图像缩放的处理效果。4．设计了FPGA图像缩放处理系统，对本文改进算法进行了系统实现与验证。本文借助Xilinx的系统开发工具ISE，完成实时视频缩放系统的设计，主要完成了视频输入模块信号的格式转换与缓存、时钟控制、动态配置、视频缩放处理以及视频输出模块的缓存与格式转换几个模块的设计工作，并且并在Xilinx FPGA开发板ML605硬件平台上进行了实现，对本文算法进行了验证实现。结果表明本文算法可以完成实时视频缩放，并获取了较好的缩放效果。