为了消除插值图像在边缘的锯齿现象、在平坦区域的分块现象，提出了一种变指数变分模型的图像插值方法。通过对变指数变分模型扩散特性的研究，引入了一个满足插值扩散特性的指数函数。指数函数中的两个参数实现两方面的功能：一个参数控制扩散强度从而减小图像边缘宽度，另一个控制平滑强度从而保持细小的纹理。这个新的变指数变分模型使总变差（TV）模型沿着图像轮廓方向扩散消除锯齿现象，而热扩散在图像平坦区域起光滑作用消除分块现象。数值实验结果显示，该方法能很好地重建插值图像的边缘。与Chen等的方法（CHEN Y M， LEVINE S， RAO M. Variable exponent， linear growth functionals in image restoration. SIAM Journal on Applied Mathematics， 2006， 66（4）： 1383-1406）以及鲁棒软决策插值方法相比，所提方法对细微纹理的保持有明显的视觉效果改善，平均结构相似度（MSSIM）指标提高0.03左右。该模型对进一步研究符合具体图像处理任务的变指数变分模型具有一定的探索意义，对图像网络传输、打印等具有很强的实际应用价值。