论文研究了基于图像传感器的原始数据压缩及其彩色图像重构算法以及重构后图像的后续处理算法。这些算法在当今的数字成像设备中属于核心技术。为了减少其成本和体积，在单CCD数字成像设备中通过对CFA(彩色滤镜阵列，以贝尔模板为主)获得的原始图像数据进行插值来获得全彩图像。常见算法有：最邻近插值法、双线性插值法、边缘检测插值法等。本课题在现有插值算法基础上开展研究，主要贡献是： (1)本研究在双线性插值法基础上设计了补色CCD的插值算法，使其适合于补色CCD传感器获得的CFA原始数据； (2)本研究提出了基于图像内容的自适应CFA插值算法，在计算量和插值效果间取得平衡以满足高实时性要求； (3)对于插值效果、客观质量评价要求严格的应用，本研究改进了传统的模糊匹配插值算法，在降低计算量的同时改善图像质量； (4)针对利用Sobel算子和一阶梯度加权平均插值方法在绿色通道存在一定随机偏差的缺陷，引入针对绿色通道的边缘检测并中值滤波，在不改变绿色通道数据的情况下有效去除了原算法的随机偏差，在计算量增加不多的前提下获得了图像边缘、细节恢复效果很好的插值算法。 通过使用大量不同类型和特征的图像测试上述四种方案，结果表明：在相同条件下，无论是主观还是客观图像质量，所提出的算法的插值效果都有很好的表现。