Skaliranje slike je računalniški grafični postopek, ki poveča ali zmanjša velikost digitalne slike. Sliko je mogoče eksplicitno povečati s pregledovalnikom slik ali programsko opremo za urejanje ali pa to samodejno naredi program, da sliko prilega različno velikemu območju. Zmanjševanje slike, kot se naredi za ustvarjanje sličic, lahko uporablja več metod, vendar večinoma uporablja vrsto vzorčenja, imenovano podvzorčenje, da se zmanjša slika in ohrani izvirna kakovost. Povečanje velikosti slike je lahko bolj zapleteno, ker je število slikovnih pik, potrebnih za zapolnitev večjega območja, večje od števila slikovnih pik v izvirni sliki. Ko se za povečanje velikosti slike uporablja skaliranje slike, se za približek barve dodatnih slikovnih pik na večji sliki uporabi eden od več algoritmov.
Obstajajo tri glavne vrste algoritmov, ki jih je mogoče uporabiti pri skaliranju slike za povečanje velikosti slike. Najenostavnejša različica vzame vsak izvirni piksel v izvorni sliki in ga kopira na ustrezno mesto na večji sliki. To bo pustilo vrzeli med slikovnimi pikami na večji sliki, ki se zapolnijo tako, da se praznim slikovnim pikam dodeli barva izvorne slikovne pike levo od trenutne lokacije. To dejansko pomnoži sliko in njene podatke v večje območje. Čeprav je ta metoda, imenovana najbližji sosed, učinkovita pri preprečevanju izgube podatkov, je posledično kakovost po povečanju slike običajno slabša, saj bodo povečani bloki posameznih slikovnih pik jasno vidni.
Drugi algoritmi za skaliranje slike delujejo tako, da prazne prostore v povečani sliki zapolnijo s slikovnimi pikami, katerih barva je določena z barvo slikovnih pik, ki jo obkrožajo. Ti algoritmi, imenovani bilinearna interpolacija in bikubična interpolacija, v bistvu povprečijo barvo izvornih slikovnih pik, ki obdajajo dano slikovno piko, in nato zapolnijo prazne prostore na večji sliki z izračunanim barvnim povprečjem. Čeprav so rezultati bolj gladki kot skaliranje slike najbližjega soseda, lahko slike, ki so prevelike, postanejo zamegljene in polne nejasnih barvnih blokov.
Tretja vrsta algoritma za skaliranje slike uporablja obliko prepoznavanja vzorcev za prepoznavanje različnih področij slike, ki se povečujejo, in nato poskuša strukturirati manjkajoče slikovne pike. Ta metoda lahko prinese dobre rezultate, lahko pa tudi začne ustvarjati vizualne artefakte znotraj slike, večkrat se uporabi algoritem. Skaliranje slik na ta način je potencialno računsko drago za polnobarvne fotografske slike in lahko zahteva tudi več pomnilnika kot druge vrste skaliranja.
Skaliranje slike se lahko uporablja tudi za zmanjšanje velikosti digitalne slike. Manjša slika bo imela manj slikovnih pik kot izvorna slika, zato bo večina algoritmov zagotovila dokaj dobre rezultate. Algoritmi za zmanjšanje velikosti slike so podobni tistim, ki se uporabljajo za povečanje velikosti, čeprav se postopek izvaja obratno. Piksli v izvorni sliki so povprečni za območje in združeni v eno slikovno piko, ki je postavljena v novo, manjšo sliko na ustrezno mesto.