随着数字成像设备在工业监控，消费等各个领域的广泛应用，推动了相关理论技术及应用的研究不断深入细化。但是由于成本、工艺等多方面因素的制约，现阶段摄像设备大多采用单CCD贝尔模板。插值算法是数码相机的关键技术，同时也是成像过程中计算负荷最大的环节。插值算法性能的好坏直接决定图像质量的好坏。图像因为其数据量很大，并且是很重要的一种二位信号，所以在存储和传输的过程中有必要对其进行压缩处理。本文提出了一种低复杂度的贝尔图像插值方法和基于小波变换的贝尔图像压缩方法。本文通过一种仅由相邻的绿色分量决定、定义为二进制的方向标志位，并根据标志位的“0”、“1”判断，赋予不同的相关邻域色差分量和权重系数，由此，得到了平均PSNR高达37.7dB的绿色分量重构图像。在分析各颜色分量频率相关性的基础上，提出了利用已重构的绿色分量的高频部分替换混叠失真明显的红（蓝）分量的高频分区域的办法，重构出平均PSNR大于36dB的红（蓝）分量图像。本文采用多小波对贝尔图像进行一层分解。分析不同幅度的子带系数，以及不同子带图像在恢复图像时的权重，权重大的子带图像和子带系数选择较高的量化精度，权重小的子带图像和子带系数只做粗略量化。以各个子带的样本标准差作为量化阈值，对子带系数进行自适应二进制算术编码，有损压缩比为3.1：1，重构图像PSNR达到42dB。本文提出的贝尔图像插值方法和基于小波变换的贝尔图像压缩算法，可以广泛应用于图像传感器成像设备当中，有效提高设备存储效率。