在用数码相机拍摄含有规则纹理的图像时,经常会在纹理部分产生莫名其妙的彩色条纹,这就是彩色摩尔纹。摩尔纹现象主要发生在图像的高频部分,由于R/B分量采样率较低,所以R/B分量比G分量更容易产生摩尔纹。通常情况下摩尔纹面积较大、形式多样,因此摩尔纹的消除工作存在一定的困难。消除摩尔纹目前有三种途径：一是在相机镜头前添加低通滤波过程；二是在后期用图像处理软件消除摩尔纹；三是寻求更好的插值方法。本文重点讨论第三种方法,在分析摩尔纹成因的基础上,探讨传统插值算法的优缺点,提出更为有效的插值方法。本文的研究所用滤波阵列是Bayer型CFA。根据Bayer型CFA的结构可知,图像插值是获取全彩色图像的必经步骤,在对图像插值时,要充分考虑色彩相关性,沿着纹理的方向进行,以减少跨越边缘的情况。在研究分析经典算法的基础上,本文提出两种改进算法。算法一是基于绿色像素变化方向的插值,通过比较邻域内R和G、B和G的关联值大小,选择关联性高的通道来协助G通道判断边缘方向；在完成初步插值后,利用三个颜色通道在高频部分的相关性,用准确的高频值替换估计的高频值,有效地抑制了插值带来的摩尔纹现象,边缘质量得到了一定的提高。算法二对自适应算法进行了改进,采用不同的方法判断G通道的插值方向；在对R/B通道的插值中,根据邻域的关联性,做了权值的修正,提高R/B分量的准确性。本文还对后期处理做了改进,利用双边滤波对图像进行修正。最后,本文讨论了经典的质量评价指标,并用这些指标对文中所述插值算法进行综合分析和评价。实验证明本文算法较为合理,与经典插值算法相比,插值得到的图像质量有所提高,摩尔纹得到了很大程度的去除。