使用数码相机时，当拍摄接近于相机图像传感器上色彩滤镜阵列分辨率的规则性图案的场景时，例如细密的栅栏或者网格的织物等，相机输出图像就非常容易出现明显的波纹状彩色条纹图案，该条纹图案就叫做莫尔条纹。莫尔条纹实际上是图像采样过程中图像传感器的欠采样引起的混叠现象。莫尔条纹在图像中往往面积大，色偏明显，严重影响了图像质量。由于莫尔条纹类型的多样性与复杂性，莫尔条纹的消除实现相对比较困难，并且针对莫尔条纹消除的研究工作也并不多。 作者针对此课题进行了研究并完成算法的实现，针对最为常用的采用Bayer CFA色彩滤镜阵列的单CCD/CMOS相机，对数码图像中莫尔条纹的形成机理、Bayer CFA的排列特性以及经典的图像插值算法进行了深入仔细的分析和研究，并在此基础上提出了消除莫尔条纹的图像插值算法。该算法在图像原始数据(RAWDATA)里检测数码图像中莫尔条纹，并确定莫尔区域或者莫尔潜在区域；然后根据莫尔条纹可分为水平和垂直莫尔条纹的特点，沿水平和垂直两个方向分别插值得到两张全彩色图像，并基于区域相似度合并这两张图像，使合并结果图不易产生伪色；非莫尔区域仍沿用传统插值算法，并与插值后的莫尔区域合并，这样图像有效避免了莫尔条纹的同时又保证了其他区域的色彩质量，不增加算法复杂度。 本文以含有各种类型的莫尔条纹图像为样本，基于MATLAB 7.0和VC++平台实现了以上莫尔条纹检测与消除算法，广泛的样本处理结果表明：该算法能有效消除图像中的莫尔条纹，并不影响数码相机经典图像成像体系的图像细节质量和复杂度，具有学术创新和实际应用前景。