对数码相机而言,如果要获得全部的彩色信息,需要经过光学系统分光,投影到三个不同的感光元件上,这样生成的彩色图像没有马赛克现象,但是这种模式的数码相机体积大,不便于携带而且价格昂贵。因此常用的数码相机均采用单感光元件,这种数码相机采样得到的数据仅为全部数据的1/3。利用此采样数据重建完整彩色图像的过程称为彩色图像的去马赛克。传统的全变分正则化方法采用二阶偏微分方程模型,有效保留了彩色图像去马赛克问题中图像的边缘,但未考虑红绿蓝三彩色分量间的相关性,且容易产生阶梯效应。考虑到三通道融合的情况,在传统模型的基础上引入彩色图像的灰度化项作为正则化项第二项,本文提出了一种改进的全变分正则化模型,从而提高了图像的恢复质量。针对传统模型容易产生阶梯效应,本文提出了一种高阶正则化模型,用四阶偏微分方程模型代替二阶偏微分方程模型,有效地消除了二阶模型产生的阶梯效应。传统正则化模型可以有效的保留图像边缘,而高阶正则化模型可以消除阶梯效应,因此提出一种混合高阶正则化模型,在有效保留图像边缘的同时消除了阶梯效应,从而得到高质量的去赛克图像。为证明本文模型的有效性,编写了相应的Matlab程序,利于彩色图像进行实验,验证了本文模型及算法的有效性。