近年来,数码相机普及程度越来越高,已经涉及科研和生活的各个方面。Bayer滤波阵列是单片CCD传感器数码相机最常用的滤波阵列。目前图像传感器的分辨率越来越高,对存储空间和传输带宽的要求也随之提高。传统的先插值后压缩的方式,数据量是原始数据直接压缩的近3倍。因此,对Bayer滤波阵列数据进行原始数据压缩具有重要的意义。Bayer滤波阵列数据每个像素点只保留了一种颜色,需要经过插值才能获得全彩图像,对插值算法的研究具有必要性和现实性。本文所做的工作主要包括以下两个部分:(1)原始数据压缩部分首先对小波压缩编码算法进行了研究,在分析和比较前人的算法的基础上,选择表现较好的SPIHT压缩编码作为原始数据的核心压缩算法。根据Bayer滤波阵列不宜直接压缩的特点,在分析和比较了前人对Bayer滤波阵列数据压缩算法的基础上,结合小波提升算法和SPIHT压缩算法,对两种基于结构变换的原始数据压缩算法进行了改进。经过测试,本文的压缩算法主观和客观效果优于原来的算法,总体压缩效果较好。将有实用价值的改进型SPIHT算法做为一个备选项加到本文算法中。此算法适用于对图像感兴趣区域要求高,而对背景区域要求低的场合。(2) CFA插值部分本文对这些年来的CFA插值算法进行了研究,并对它们进行了分类比较,重点介绍了几个典型的插值算法,分析了她们各自的优缺点。对CFA插值算法的结果失真进行了分析,并介绍了应对办法。CFA插值容易造成边缘的失真,而现有算法难以对各种边缘都得到较好的插值效果。本文提出了一种基于边缘类型的自适应渐进插值法。首先对图像边缘进行预判定,根据边缘类型不同来进行自适应插值。实验证明,此算法对各种边缘都能兼顾插值效果。为提高插值质量,在后处理方面,采用迭代渐进插值方式,使用低复杂度的基于色差恒定的插值步骤以及合理的迭代终止条件,能使迭代次数保持在两次左右。从而使算法能在得到高质量插值图像的同时保持较低的复杂度。在插值算法的最后部分,提出了分块插值这个优化步骤作为本文插值算法的备选项,并阐述了复杂度控制方法,提高了算法的实用性。