我们提出了一种新的图像缩放方法，既用于缩小和放大尺寸，都以任何比例因子或所需的大小运行。调整大小的图像是通过对全球范围内的双变量多项式进行采样来实现的。该方法的特殊性在于我们使用的采样模型和插值多项式。我们考虑了基于第一类Chebyshev零的不寻常的采样系统，而不是经典的统一网格。这种节点的最佳分布允许考虑由de la vall \'ee poussin型过滤器定义的接近最佳的插值多项式。该过滤器的动作射线提供了一个附加参数，可以适当调节以改善近似值。该方法已在大量不同的图像数据集上进行了测试。结果以定性和定量术语进行评估，并与其他可用竞争方法进行比较。所得缩放图像的感知质量使得保留了重要的细节，并且伪像的外观很低。竞争性质量测量值，良好的视觉质量，有限的计算工作和中等记忆需求使该方法适合现实世界应用。
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