由于相机体积和成本的限制,相机生产厂家大多会选择单CCD或CMOS图像传感器类型结构,然后在传感器表面覆盖一层颜色滤波阵列,使得相机的最终成像是由红、绿、蓝三种颜色的像素块组成的Bayer图像。为保证全彩色图像的输出,必须利用相应的插值算法在Bayer图像的基础上,为每个像素点补充其他两种颜色分量,这个过程被称为色彩重建。现有的文献提出了一些重建算法,但是存在边缘处理效果不佳、拉链效应、块效应和虚假颜色等不足之处。针对这些问题,本文提出一种梯度加权残差插值算法。该算法首先用线性插值方法从水平和垂直两个方向得到所有像素的初始估计值,进而得到所有像素在水平和垂直方向的色差估计,以Bayer图像平面、线性插值后的Bayer图像平面和残差平面来联合提供四个方向的权重,之后将权重值与色差估计值相结合,再与原始红蓝通道值相加恢复完整绿色平面。最后基于色差平面对重建的绿色分量进一步细化。不同的环境光会使得经插值以后得到的图像出现色彩偏移的情况,需要对此进行颜色校正。针对现有颜色校正算法中存在的图像细节信息缺失和颜色饱和度较低等问题,提出了一种基于改进增益系数的图像颜色校正算法。该算法首先用改进增益系数的灰度世界法校正图像中的偏色分量,然后将处理后的图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,接着对其中的饱和度分量采用线性拉伸处理,再将图像转换回RGB颜色空间,最后对图像进行颜色调整得到最终的颜色校正图像。实验结果表明,提出的算法有效解决了图像的纹理细节丢失和边缘模糊问题,并且与其他算法相比,本算法可以更好地解决图像中存在的色偏问题,处理后的图像的亮度和色彩饱和度更接近于真实场景。