把一张较小的数值图铺成更大的图，是今日科技里处理格子数据时很常见的一步。旧图上的每一格都装着一个数，这些数排成整齐的行列。新图要比旧图占更多的行和更多的列，而且新图里的每一格都必须有数，不能留下空白。完成这件事的办法，是看新位置落在旧图的哪一带，再按远近把附近的旧值配到这个新位置上。
所谓数值图，可以想成一块由小方格拼成的平板。每一格里放着一个数，这个数表示该处的强弱、高低或某种分量。行数和列数决定这块平板有多大。小图的行列都比较少，所以它能记下的位置也比较少。要把已有的高低铺到更密的格子上，就得先决定新格子该从哪些旧格子取值。
铺大并不是把原来的格子原样再抄一遍就结束。新图的格子更多，多出来的位置在旧图上并没有现成的一格正好对上。于是每个新位置都要回到旧图，找到离它最近的若干个旧位置，再按距离把这些旧值掺在一起。靠得近的旧值占得多，离得远的旧值占得少，这样新位置上的数就有了来处。
对应关系可以这样理解。把旧图和新图都看成铺在同一块地面上的格子，只是新图的格子更密。某一个新格子的中心，会落在旧格子之间的某个地方，可能靠近某一格，也可能落在几格的交界附近。落点离哪一格近，哪一格的旧值就该占更大的一份。落点离哪一格远，哪一格的旧值就只占很小的一份。
远近怎样配，要有一个清楚的规矩。先量出新位置到每个邻近旧位置的距离，距离越短，份量越大。再把这些份量收成一个总和为一的比例，使配出来的新值正好是邻近旧值的加权混合。这样既不会把某一格的数无故抬得过高，也不会把几格的数简单相加后变得过大。
邻近通常只取落点周围的一小圈，而不是把整张旧图上所有的数都拿来掺。离落点很远的旧值，对这个新位置几乎没有意义，若硬要把它们算进去，远处的强弱就会扰到眼前这一格。所以按相邻值来铺，强调的是局部的远近，而不是整图一锅端。近处主导，远处退让，新图才会顺着旧图的起伏慢慢展开。
铺开以后，新图的每一格都要有值。这是和只把几个角填上、其余空着完全不同的要求。空着意味着那个位置没有参加计算，后面的步骤也无法把它当成一个完整的数来用。按相邻值铺满时，哪怕新位置正好落在旧格子的缝里，也要用周围的旧值给它配出一个数，于是整张新图是密实的。
新图比旧图大，指的是行列都变多，覆盖的格子数变多。旧图只有很少的几行几列时，新图可以有成倍的行和成倍的列。变大之后，原来一个旧格子所管的范围，会被拆成好几格新格子。这几格新格子的值彼此接近，但并不总是完全相同，因为它们离周围其他旧格子的远近并不一样。
若小图保持原来的尺寸，就没有铺大。行列不变，格子总数不变，每个位置仍然对着原来的那一格，这时只是原图照旧放着，谈不上把一块铺成更大的一块。尺寸不变时，即使在心里把邻近的数再看一遍，图本身也没有变宽变高。所以判断是不是在做这种铺大，先看新图是不是真的比旧图占了更多的格子。
若只把四角放上旧值、中间留空，也不是按相邻值铺满。四角或许能对上旧图的四个角，可是中间大片位置没有数。这种做法既没有按远近去配每一个新位置，也没有让新图变成一张每格都有值的完整图。中间空着的部分无法表示从近到远的过渡，后面若把这张图当成密实的数值图来用，就会在空位上出错。
可以用一小块来体会这个过程。设想旧图是两行两列，四个角上各有一个数。要把它们铺成四行四列，新图就有十六个位置需要填数。靠近左上旧值的那些新位置，会更多地分到左上那个数。靠近中心的新位置，则会同时分到四个旧值，而且四份的多少由它到四个旧位置的距离决定。于是从角到中心，数值是渐渐过渡的，而不是突然跳空。
配比可以再看细一点。假设某个新位置到左上旧格很近，到右上稍远，到下方两格更远。那么左上的份量最大，右上次之，下方两格只占少许。把四份按距离收好之后，新值就会更像左上的旧值，同时又轻轻带上另外三格的影响。换一个更靠近右下的新位置，份量就倒过来，右下占得多，其余占得少。同一套远近规矩，用在不同落点上，得到的混合并不相同。
因为邻近的新位置用到的旧值差不多，只是份量略有差别，所以铺出来的大图通常显得连贯。旧图上某一带偏高，新图对应的那一带也会偏高，并且向四周缓缓降下去。旧图上某一带偏低，新图也会在附近保持偏低。这种连贯来自远近配比，而不是把某一个旧值生硬地复制到一整片然后突然换成另一个旧值。若复制得很生硬，格子与格子之间会留下明显的台阶。
边上的位置和正中间的位置，能用到的旧格子不一样。正中间往往四面都有旧值可配，份量比较对称。贴着边的新位置，某一侧已经没有更外面的旧格子，就只能靠边内的那些邻近值来配。角上的新位置，能依靠的旧值更少，常常更接近它所靠近的那一个角。即便如此，只要落在新图范围内，这一格仍然会得到一个确定的数，不会因为靠边就被留空。
一张数值图常常不止一层。每一层可以看成一个通道，同一位置在不同通道上各有一个数，表示不同的分量。铺大的时候，每个通道都按同一套格子对应和同一套远近规矩各自去配。通道与通道之间不必把数加到一起，也不必互相替代。于是新图的每个通道都变大，每个新位置在每个通道上都有自己的值。
这件事和最大池化不是一回事。最大池化是在一小块里只留下最大的那个值，其余较小的值都被丢掉。做完之后，这一小块被收成一个数，整张图的行列都会变少，图会变小。上采样走的是相反的方向，它从已经较小的图出发，按相邻值把每一处铺开，让行列变多，让图变大。一个是在小块里挑最大并缩小，一个是按远近混合邻近值并铺大。
再把两者的结果放在一起看，差别就更清楚。最大池化关心的是一小块内部谁最大，它不负责给新增加的格子填数，因为它根本不增加格子。上采样关心的是新格子该向哪些旧格子借数，以及借多少。旧图里一个中等的值，在最大池化里可能因为旁边有更大的值而被丢掉。在上采样里，这个中等的值仍会按距离影响它附近的新位置，不会只因为自己不是最大就被抹掉。
上采样和全局平均也不是一回事。全局平均是把一整张图收成每个通道一个数。它把同一通道上所有位置的值合起来再取平均，位置的差别从此消失，整张图不再保留行列，只剩下一串很少的数。上采样则要把小图铺成更大的图，位置不但保留，而且变得更密。一个是把空间收成单个数，一个是把空间铺得更开。
全局平均之后，已经无法追问某个数原来靠近哪一条边、靠近哪一个角，因为所有位置都被揉进了同一个平均数。上采样之后，仍然可以追问每一个新格子更接近哪些旧格子，因为它的值就是按那些旧格子的远近配出来的。所以全局平均适合得到一个代表整图的数，上采样适合得到一张仍然能看出何处高低的大图。两者的目的和结果的形状都不相同。
位置插值也容易和这里说的铺大混在一起，但两者方向相反。位置插值是把更长的序列按比例收进原来的刻度，是把长的收短。原来序列上的点比较多，收完之后点变少，每个留下的位置按比例去对上原序列中的某处。上采样面对的是较小的数值图，要把它铺成更大的图，格子变多而不是变少。一个在缩短，一个在铺开。
更具体地说，位置插值关心的是一条较长的序列怎样嵌回一条较短的刻度。多出来的点被按比例合回旧刻度，结果的长度比原来更短。上采样关心的是一块较小的图怎样长出更多的行和更多的列。新位置比旧位置多，每个新位置都要靠邻近旧值来填。若把一段很长的序列按比例压回原来的刻度，那是在收短，不能把它叫成把小图铺大。
在一连串处理里，图有时会先被收小，以便在较少的格子上做后面的运算，然后再铺回较大的尺寸，以便和另一张同样大小的图对齐。收小的那一步若用的是最大池化，留下的是每小块里的最大者。铺回的这一步若用的是上采样，则是按相邻值把小图重新铺满。两步可以先后出现，但它们做的事相反，不能用同一种说法去概括。
还要明白，铺出来的新值是邻近旧值按远近混合的结果，并不是在旧图之外又测到了一批新的原始读数。旧图上没有的细小起伏，不会因为格子变多就自动出现。新图更密，只是把已有的高低更连贯地分到更多的格子上。因此这种铺大能补上格子，不能凭空造出旧图里根本没有的细节。使用时要把这一点记清，免得把配出来的过渡看成新的观测。
把上面的规矩收拢起来，就是几层要同时成立的意思。新图比旧图大，新图每一格都有值。每个新值来自它在旧图上对应的邻近位置，靠得近的占得多，离得远的占得少。若尺寸根本没变，就没有铺大。若只填四角而中间空着，就不是按相邻值铺满。它不是在小块里只留最大并让图变小的最大池化，不是把整张收成每个通道一个数的全局平均，也不是把更长序列按比例收短的位置插值。
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