边界处的插值掩码是指在进行图像插值时，处理图像边界处像素时可能出现的问题。边界处的像素通常没有足够的邻近像素可以用于插值计算，因此需要采用一些特殊的处理方式。

下面是一种解决边界处插值问题的方法，具体实现可以使用Python编程语言：

import cv2
import numpy as np

def interpolate_boundary(img, mask):
    # 获取图像尺寸
    height, width = img.shape

    # 创建新的图像和掩码
    interpolated_img = img.copy()
    interpolated_mask = mask.copy()

    # 扫描图像的边界像素
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            if mask[i, j] == 0:
                # 当前像素为边界像素
                neighbors = []
                
                # 找到邻近像素的值
                if i > 0:
                    neighbors.append(img[i-1, j])
                if i < height-1:
                    neighbors.append(img[i+1, j])
                if j > 0:
                    neighbors.append(img[i, j-1])
                if j < width-1:
                    neighbors.append(img[i, j+1])
                
                if len(neighbors) > 0:
                    # 使用邻近像素的平均值作为插值结果
                    interpolated_img[i, j] = np.mean(neighbors)
                    interpolated_mask[i, j] = 1

    return interpolated_img, interpolated_mask

# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 创建与图像相同大小的掩码，将图像中心区域的像素设为0，表示边界
mask = np.ones_like(img)
mask[100:400, 100:400] = 0

# 调用插值函数进行边界插值
interpolated_img, interpolated_mask = interpolate_boundary(img, mask)

# 显示原始图像和插值结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Interpolated Image', interpolated_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，interpolate_boundary函数用于处理边界插值问题。该函数接受输入图像和掩码，并返回插值后的图像和更新后的掩码。在函数中，使用嵌套循环遍历图像的每个像素，如果该像素在掩码中被标记为边界像素（值为0），则找到它的邻近像素的值，并计算邻近像素的平均值作为插值结果。最后，返回插值后的图像和更新后的掩码。

在主程序中，先载入图像和创建一个和图像大小相同的掩码，将图像中心区域的像素设为0，表示边界。然后调用interpolate_boundary函数进行边界插值，最后显示原始图像和插值结果。

请注意，此代码仅提供了一种可能的解决方案，根据实际需求和场景，可能需要进行调整和改进。