样。非标准CFA包括用于配准目的的绿色信息。运允许例如在其中目标是绿色的两 幅图像之间配准，因为在两幅传感器图像中存在绿色信息。
[0044] 图5示意性地示出了可W在诸如系统100之类的DAZI系统中实现的Wide传感器500 的一个实施例。传感器500具有:非重叠区域502，其具有Bayer CFA; W及重叠区域504，其由 非标准CFA覆盖，具有6x6微单元的重复，其中颜色滤波器顺序是RBBRRB-RWRBWB-BBRBRR-RRBRBB-BWBRWR-BRRBBR，其中"r表示白色或者Cl ear像素。在重叠区域中，W比标准CFA中 更高的频率对R和B采样。例如，在Bayer像素顺序中，红色平均采样率（"Rs")为0.25(对于每 4个像素采样一次）。在重叠区域模式中，Rs为0.44。
[0045] 图6示意性地示出了可W在诸如系统100之类的DAZI系统中实现的Wide传感器600 的一个实施例。传感器600具有:非重叠区域602，其具有Bayer CFA; W及重叠区域604，其由 非标准CFA覆盖，具有6x6微单元的重复，其中颜色滤波器顺序是BBGRRG-RGRBGB-GBRGRB-RRGBBG-BGBRGR-GRBGBR。在重叠区域中，W比标准CFA中更高的频率对R和B采样。例如，在重 叠区域模式中，与Bayer像素顺序中的0.25相对，私为0.33。
[0046] 图7示意性地示出了可W在诸如系统100之类的DAZI系统中实现的Wide传感器700 的一个实施例。传感器700具有:非重叠区域702，其具有Bayer CFA; W及重叠区域704，其由 非标准CFA覆盖，具有3x3微单元的重复，其中颜色滤波器顺序是GBR-RGB-BRG。在重叠区域 中，W比标准CFA中更高的频率对R和B采样。例如，在重叠区域模式中，与Bayer像素顺序中 的0.25相对，Rs为0.33。
[0047] 图8示意性地示出了可W在诸如系统100之类的DAZI系统中实现的Wide传感器800 的一个实施例。传感器800具有:非重叠区域802，其具有Bayer CFA; W及重叠区域804，其由 非标准CFA覆盖，具有6x6微单元的重复，其中颜色滤波器顺序是RBBRRB-RGRBGB-BBRBRR-RRBRBB-BGBRGR-BRRBBR。在重叠区域中，W比标准CFA中更高的频率对R和B采样。例如，在重 叠区域模式中，与Bayer像素顺序中的0.25相对，Rs为0.44。
[004引图9示意性地示出了可W在诸如系统100之类的DAZI系统中实现的Wide传感器900 的一个实施例。传感器900具有:非重叠区域902，其具有Bayer CFA; W及重叠区域904，其由 非标准CFA覆盖，具有6x6微单元的重复，其中颜色滤波器顺序是RBRBRB-BGBRGR-RBRBRB-BRBRBR-RGRBGB-BRBRBR。在重叠区域中，W比标准CFA中更高的频率对R和B采样。例如，在重 叠区域模式中，与Bayer像素顺序中的0.25相对，Rs为0.44。
[0049] 处理流程
[0050] 在使用中，图像利用成像系统100获取，并且依照图10所示的流程图中图示出的步 骤进行处理。在步骤1000中，依照特定CFA模式对Wide重叠区域像素(其称为Tele图像F0V) 执行去马赛克。如果Wide重叠区域中的CFA为标准CFA，那么可W向其应用标准去马赛克过 程。如果Wide重叠区域中的CFA为非标准CFA，那么重叠和非重叠像素子集可能需要不同的 去马赛克过程。换言之，Wide重叠区域可能需要非标准去马赛克过程并且Wide非重叠区域 可能需要标准去马赛克过程。对于图2-9中所示的每个Wide传感器的重叠区域的示例性且 非限制性非标准去马赛克插值在下文中详细地给出。去马赛克的目的是重建每个像素中缺 失的颜色。如果Tele传感器不是唯Clear传感器，那么去马赛克也应用到Tele传感器像素。 运将导致Wide子集彩色图像，其中（重叠区域中的)颜色保持比标准CFA模式更高的分辨率。 在步骤1002中，Tele图像配准(映射巧IjWide图像。该映射包括找到两幅图像中的像素之间 的对应性。在步骤1002中，对从化Ie和Wide照相机的像素信息计算的辉度（Iuminance)Tele 和Wide图像(分别为LumaTeie和Lumawide)执行实际配准。运些辉度图像是对每个照相机捕获 的场景辉度的估计，并且不包括任何颜色信息。如果Wide或Tele传感器具有CFA，那么对各 去马赛克图像执行辉度图像的计算。Wide辉度图像的计算依照Wide重叠区域中使用的非标 准CFA的类型而改变。如果CFA允许计算完整RGB去马赛克图像，那么辉度图像计算是直截了 当的。如果CFA使得它不允许计算完整RGB去马赛克图像，那么从可用颜色通道估计辉度图 像。如果Tele传感器为Clear传感器，那么Tele辉度图像正是像素信息。对辉度图像执行配 准具有允许在由具有不同CFA的传感器捕获的图像之间或者在由标准CFA或者非标准CFA传 感器和标准CFA或者Clear传感器捕获的图像之间实现配准W及避免可能由错误配准引起 的彩色伪像的优点。
[0051 ]在步骤1004中，来自Wide和Tele图像的数据与来自步骤1002的配准信息一起被处 理W便形成高质量输出变焦图像。在其中Tele传感器是唯Clear传感器的情况下，从Tele传 感器获取高分辨率辉度分量，并且从Wide传感器获取颜色分辨率。在其中Tele传感器包括 CFA的情况下，从Tele子集获取颜色和辉度数据二者W便形成高质量变焦图像。此外，从 Wide子集获取颜色和辉度数据。
[0052]用于对变焦图像聚焦的示例性过程 [00对 1.特殊去马赛克
[0054]在该步骤中，对Wide图像插值W便重建缺失的像素值。标准去马赛克应用于非重 叠区域。如果重叠区域包括标准CFA，那么在那里也应用标准去马赛克。如果重叠区域包括 非标准CFA，那么根据使用的CFA模式应用特殊的去马赛克算法。此外，在Tele传感器具有 CFA的情况下，应用标准去马赛克W便重建每个像素位置中缺失的像素值并且生成完整RGB 彩色图像。
[0化日]2.配准准备
[0化6] -Tele图像:从Tele传感器像素计算辉度图像LumaTeie。如果Tele子集具有Clear传 感器，那么LumaTeie只是传感器像素数据。如果Tele子集具有标准CFA，那么从去马赛克Tele 图像计算LumaTele。
[0057] -Wide图像:作为第一步骤，在Wide重叠 CFA允许估计图像的辉度分量的情况下，从 去马赛克Wide图像Lumawide计算辉度分量。如果CFA是图4-9中描绘的那些CFA之一，那么首 先计算辉度图像。如果CFA是图2或图3中描述的CFA之一，那么不计算辉度图像。相反地，在 Wide图像的去马赛克通道的加权平均值与LumaTeie之间执行W下配准步骤。为了方便起见， 该加权平均图像也记为Lumawide。例如，如果重叠区域中的Wide传感器CFA如图2中所示，那 么对去马赛克通道Rwide和Bwide平均W便依照Lumawide = (f 1 *Rwide+f巧Bwide) / (f 1+f 2)创建 Lumawide，其中fl可W为f 1 = 1并且f 2可W为f 2=1。
[0058] -对Tele辉度图像应用低通滤波W便使其空间频率含量匹配Lumawide图像的空间 频率含量。运改进了配准性能，因为在低通滤波之后，辉度图像变得更相似。所述计算为 LumaTeie一低通滤波一LumaTeie^，其中"LP"表示低通滤波之后的图像。
[0化9] 3. Lumawide和LumaTeie"的配准
[0060]算法的运个步骤计算两幅辉度图像中的重叠区域之间的映射。该配准步骤不取决 于使用的CFA的类型（或者其缺乏），因为它应用在辉度图像上。因此，相同的配准步骤可W 应用于由标准CFA传感器W及由本文公开的CFA或Clear传感器像素的任意组合捕获的Wide 和Tele图像上。配准过程将Wide图像或者Tele图像选择为主要图像。另一幅图像被限定为 辅助图像。配准过程将主要图像看作基线图像，并且通过对于主要图像的重叠区域中的每 个像素找到其在辅助图像中的相应像素而使辅助图像中的重叠区域与其配准。输出图像视 点依照主要图像视点（照相机角度)确定。各种不同的对应性度量可W用于运个目的，其中 有绝对差和W及相关性。
[0061] 在一个实施例中，将Wide图像或者Tele图像选为主要和辅助图像基于为输出图像 选择的ZF