随着科学技术的发展，数码相机的应用越来越广。从记录生活中的点点滴滴到随手拍下的动人画面，从朋友之间的视频通话到公共场所的现场监控，数码相机已经开始融入到家庭、社会的每个角落。人们对数码相机的图像质量也要求越来越高。目前市面上大多数的数码相机都是使用的CMOS图像传感器，图像数据从传感器输出到产生一张完整的RGB图像还需要经过一系列的处理。本文对影响数码相机图像质量的若干因素进行了分析，对其解决方法进行了研究，改进了颜色插值算法和自动白平衡算法，算法已经应用于度申公司的数码相机中。针对数码相机中图像传感器产生的Bayer格式的数据，对现有的色平面插值算法进行了改进。算法首先对亮度通道和色度通道的分类器进行改进，细化了边缘分类，然后对现有插值估计公式进行了优化，使估计值更加精确。改进后的算法对突变型边缘的还原效果精确，同时具有较低的运算复杂度。针对数码相机自动白平衡不准确，色彩还原不够真实的问题，提出了一种基于LAB色彩空间的自动白平衡算法。因为在LAB色彩空间中色彩感知是线性的，也就是说色彩空间上相同数量的变化应当产生大约相同视觉重要性的变化，因此在LAB色彩空间中进行色彩还原效果更好。该算法通过色彩空间转换，先将sRGB图像转换至LAB色彩空间。然后，通过自适应算法，在LAB色彩空间使用灰度世界模型对A,B色彩分量进行颜色校正。实验结果表明,在LAB色彩空间进行自动白平衡能获得很好的色彩还原效果。