现如今工业摄像头及家用摄像头已取得巨大的应用及发展,其采集的视频与图像的清晰度越来越高、分辨率越来越大,从而对视频、图像内容的存储和网络传输带来了更大的挑战。传统上,摄像头端将Bayer图像转换为RGB格式之后再进行图像处理(包括亮度校正、几何校正、有损压缩、数字防抖动等等)。但由于目前对超高清图像的需求越来越大,Bayer图像的数据量极其巨大,这对于摄像头内部的图像处理芯片有限的内存空间构成了严峻的挑战。由此,本文设计了一种Bayer图像的无损压缩算法,使得摄像头内部的图像处理器可以边解码边对图像处理,进而大大降低摄像头的内存消耗。另外,由于天空中经常有雾、灰尘等颗粒,当人们利用摄像头进行图像、视频采集的时候,会直接导致图像模糊,画质不佳。现如今,已经出现多种图像去雾方法,其中以Kaiming He提出的基于暗通道先验的图像去雾算法最具代表性。不过该方法对画面中出现大量天空区域图像去雾效果不佳。因此,本文提出了基于天空区域分割的暗通道先验去雾算法。针对Bayer格式的图像,无损编解码方法具体分为编码和解码两部分。编码部分的具体步骤为:首先将Bayer图像依据图像分辨率大小分为合适大小的图像块;然后将选用的最佳预测模式对图像块进行并行预测。然后将图像块的预测值与原始值的差值进行霍夫曼编码,将块的预测模式进行指数哥伦布编码,得到编码码流,完成Bayer图像的编码过程。解码部分具体步骤为:将编码码流分别进行霍夫曼解码和指数哥伦布解码得到预测残差和块的预测模式;通过预测模式将每个块依次做反预测,并将预测值与预测残差相加并处理后得到原始的像素值;此时每个块还是独立存在的,通过块重组将其组成原始的无损Bayer图像,到此Bayer图像解码过程完成。实验结果表明通过此算法实现Bayer图像的无损编解码不仅可以提升压缩效率,还能降低处理时间。针对图像中存在大面积天空区域的图像,我们首先识别天空区域与非天空区域;然后分别确定天空区域与非天空区域的透射率,并用改进的引导滤波算法对其透射率进行精细化,从而一定程度上减少去雾后图像边缘光晕出现的情况。实验结果表明通过此算法,可以明显提升去雾效果,特别是天空区域的去雾效果更加自然,景物边缘更加清晰。