图像上采样是指在保持图像宽高比不变的情况下，将图像的分辨率提高。提高图像分辨率的目的是为了获得更多的细节和清晰度。

图像上采样的原理是通过插值算法来实现的。插值算法是一种通过已知数据点之间的数值进行推断得到缺失数据点数值的方法。在图像上采样中，插值算法使用相邻像素之间的数值来推断新像素的数值。

常见的图像上采样算法有最近邻插值、双线性插值、双立方插值等。其中最近邻插值是最简单的方法，它根据离目标像素最近的已知像素值来推断新像素的值。双线性插值则会考虑目标像素周围4个已知像素的权重，并将这些权重应用于已知像素的值来计算目标像素的值。双立方插值考虑更多的已知像素，它会使用周围16个已知像素的权重来计算目标像素的值。

在进行图像上采样时，通常会选择合适的插值算法来平衡图像质量和计算复杂度。

cv2.pyrUp是OpenCV图像处理库中用于图像金字塔上采样的函数之一。它将输入图像上采样一倍，即将其宽和高分别扩大两倍。这个函数常用于对低分辨率的图像进行放大操作，以便于在高分辨率的图像上执行更精细的操作。

图像金字塔是一种用于处理多尺度图像的方法，它可以通过对图像进行降采样和上采样操作，从而在不同分辨率的图像上进行处理。在图像金字塔中，每一层都是由前一层的高斯模糊图像上采样得到的。

cv2.pyrUp函数的原理是通过卷积和插值来实现图像的上采样。具体地说，该函数首先对输入图像进行高斯模糊，以减少高频噪声。然后，它将结果图像的宽和高各扩大一倍，并使用双线性插值算法来填充新的像素值。最后，由于上采样后图像的大小已经扩大了一倍，因此为了避免上采样后的图像失去细节，cv2.pyrUp还需要进行一定的去卷积操作。

总之，cv2.pyrUp函数通过高斯模糊、插值和去卷积等操作，实现了将输入图像上采样一倍的功能，从而提高了图像的分辨率和清晰度。