彩色CFA插值是一个从单传感器数字相机采集的图像中重构完整RGB图像的过程。单传感器相机通过彩色滤波阵列(CFA)获得图像的彩色信息,但是采集到的图像在每个像素位置只有一种原始的颜色分量,为了恢复另外两个分量得到全彩图像,必须对其进行插值,这个过程也被称作彩色去马赛克。本文在学习了现有CFA插值算法的基础上,针对无噪与含噪CFA数据使用的插值算法进行了研究,主要完成以下工作。首先,本文采用基于色差通道空间相关性的边缘自适应CFA插值算法。插值过程中,将RGB通道间的相关性延伸到了色差通道,同时为了避免在插值时穿过图像边缘,根据图像的不同区域来估算边缘方向,再沿边缘方向直接插值。实验证明,该算法能有效抑制穿过边缘插值时形成的伪彩色。其次,本文采用轮廓波变换系数来对图像进行稀疏表示,并且在处理轮廓波变换系数时,采用局部高斯模型代替独立的拉普拉斯分布作为图像先验知识,从而可有效利用变换系数的邻域统计特性。同时将图像梯度的稀疏性结合到图像插值中。结合以上几点,提出了基于轮廓波局部高斯模型与全变差的CFA插值算法。实验证明,该算法与对比文献中的插值算法相比较,CPSNR值与主观视觉效果上均有显著提高。最后,为了避免含噪的CFA图像在插值过程中,噪声引入难以去除的伪彩色,本文采用基于PCA的去噪算法在插值前先对CFA图像进行去噪,PCA技术利用其最佳降维性能进行去噪。对于去噪后的CFA图像再使用局部DCT变换进行插值。结合这两种方法,提出了基于PCA空间自适应去噪与局部DCT的CFA插值算法。实验结果证明,该算法在对含噪声的CFA图像进行去噪插值时,可以得到较好的重构效果。