常规数字化相机采用“红-绿-蓝”单传感色彩滤波阵列实现对真实场景色彩信息的获取,以达到节约存储空间的目的,所获取的每个像素位置只能表征红（R）、绿（G）、蓝（B）颜色中的一种颜色值,以这种方式获取的图像通常被称为马赛克图像。马赛克图像必须超分辨重建才能恢复成RGB彩色图像,这一过程叫做图像去马赛克。对图像去马赛克会带来数据量的增加,如果再进行图像压缩,则会影响数据压缩效率。为了节约存储空间和传输带宽,在相机端对马赛克图像进行压缩编码是一种高效的数字图像压缩方法。为实现高效的马赛克图像压缩,本文设计了一种基于新型色彩空间转换的马赛克图像编码算法,并实现了色度压缩失真对亮度误差的修正调整,降低了压缩失真。此外,本文针对压缩马赛克图像质量增强和去马赛克联合优化实现问题,设计了端到端图像去马赛克联合图像去压缩效应网络。本文的研究内容如下:（1）设计了新型四通道色彩空间转换模型,通过降低亮度分量和色度分量的相关性,去除两种分量之间的相关性,达到降低编码码率的目的。（2）根据亮度、色度分量编码误差和总编码失真的关系,根据所设计的色彩空间转换模型,实现了亮度分量调整,降低了总的编码误差。以及在编码端使用色度失真先验信息来调节亮度分量达到减小整体失真的目的。（3）面向压缩失真的马赛克图像,设计了端到端图像去马赛克联合去压缩效应的卷积神经网络,特别是把面向压缩失真的去马赛克任务建模为图像增强和超分辨率联合的问题。网络包含特征提取单元、去压缩效应单元、上采样单元和特征融合单元,以及一种抑制压缩块效应的损失函数,在去压缩效应单元上约束网络更准确学习压缩失真的马赛克图像RGB全彩色图像之间映射关系。