贝尔图像插值是数码相机、摄像机等成像设备的核心技术之一。随着数字成像设备在监控、消费等领域的广泛应用,使得关于插值技术理论的研究也在不断向前发展。从早期简单的线性插值法到如今相对成熟的自适应插值法,每种算法都有各自研究的侧重点。有的算法追求重构图像的视觉质量,多用于计算机对贝尔图像的直接处理;有的算法以具备硬件实现的可行性为目标,在满足一定图像质量的情况下,要求缩短硬件的处理时间。然而,实现这些优秀算法的关键环节,掌握在国外知名的传感器生产厂家手中,通常不被公开或受专利法限制。因此,研究可行有效的自适应插值算法,具有重要的理论意义和应用价值。本文首先提出一种基于方向标志位的低复杂度插值算法。该算法通过对相邻绿色分量的判断,来定义二进制的方向标志位,根据此标志位的“0”、“1”检测结果,赋予不同邻域位置上的色差分量以特定的权重系数。按此方法重构绿色分量图像的峰值信噪比PSNR达到37.7dB。由于各颜色分量的高频部分存在极强的相关性,针对红蓝色分量图像的高频部分存在严重混叠失真的现象,用已重构的绿色分量的高频部分替换红蓝分量的高频部分。按此方法重构的红蓝色分量图像的PSNR达到36.8dB。实验表明,重构全彩图像的平均PSNR达到37dB,与同类算法相比,该算法不仅达到了一定的图像质量要求,而且计算复杂度更低,易于硬件实现。本文还提出一种基于同质区域投影的高质量插值算法。该算法首先结合双线性的平滑滤波规则与传统Sobel算子的边缘检测特性,构造出可直接应用于原始贝尔图像的边缘检测算子。进一步分析图像空间-频谱的互相关性,划分图像的同质区域。通过计算同质区域的投影值,确定出图像不被边缘穿越的最小邻域,即待插值像素的最相关邻域。根据上述最小邻域与边缘算子检测的梯度信息,重构全彩图像。实验表明,该算法获得了令人满意的主观视觉效果,且与同类算法相比,重构全彩图像的平均PSNR高达40.68dB,人眼视觉差异值ΔE a*b低至1.2598,是目前重构图像质量较高的插值算法之一。上述的两种自适应插值算法中,基于方向标志位的方法,可应用于无线视频传输、远程网络监控等对硬件成本有限制或实时性要求较高的场合;基于同质区域投影的方法,可应用于卫星遥感、生物医学等对成像质量要求较高的领域。