JP2019135645A - 端末機及びこれのイメージ処理方法（ｔｅｒｍｉｎａｌ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｔｈｅｒｅｏｆ） - Google Patents

端末機及びこれのイメージ処理方法（ｔｅｒｍｉｎａｌ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｔｈｅｒｅｏｆ） Download PDF

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Abstract

【課題】使用者によって撮影されるイメージに含まれるオブジェクトの種類に適した２つ以上のイメージフィルターを推薦可能な端末機及びイメージ処理方法を提供する。【解決手段】端末機は、周辺から反射された光から変換されたプレビューイメージの入力を受ける入力部と、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別し、プレビューイメージに適用されるイメージフィルターに対する推薦アルゴリズムを用いて２つ以上のイメージフィルターを選択する制御部、及び選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージをディスプレーする表示部を含み、制御部は、２つ以上のフィルターのうちの第１イメージフィルターをプレビューイメージの第１イメージ領域に適用し、第１イメージフィルターと異なる第２イメージフィルターをプレビューイメージの第１イメージ領域を除いた領域である第２イメージ領域に適用することができる。【選択図】図３

Description

記載された実施例は、使用者が撮影しようとするイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて、使用者が選択すると予測される２つ以上のイメージフィルターを推薦することができる端末機及びこれのイメージ処理方法に関するものである。
通信技術が発展し、電子装置が小型化するに伴い、個人用端末機が一般消費者に広く普及している。特に最近では、スマートフォンまたはスマートタブレットのような携帯用個人端末機が広く普及している。ほとんどの端末機は、イメージ撮影技術を含んでいる。使用者は、端末機を用いて様々なオブジェクトを含むイメージを撮影することができる。
また、使用者は、端末機にダウンロード可能な様々なアプリケーションを用いて撮影されたイメージを補正することができる。例えば、使用者はアプリケーションで提供される様々なイメージフィルターを用いて撮影されたイメージを補正することができる。アプリケーションを介して提供されるイメージフィルターが様々であるため、使用者は撮影されたイメージにすべてのイメージフィルターを適用してみることが困難である。また、使用者は、撮影されたイメージに含まれるオブジェクトに最適なイメージフィルターが何なのか分からないこともある。
記載された実施例によれば、使用者によって撮影されるイメージに含まれるオブジェクトの種類に適した２つ以上のイメージフィルターを推薦することができる端末機及びこれのイメージ処理方法が提供されることができる。
また、実施例によれば、２つ以上のイメージフィルターを自動的に推薦することによって使用者の便利性を向上させることができる端末機及びこれのイメージ処理方法が提供されることができる。
本発明の実施例に係る端末機で行われるイメージ処理方法は、端末機の周辺から反射された光から変換されたプレビューイメージの入力を受ける段階と、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別する段階と、プレビューイメージに適用されるイメージフィルターに対する推薦アルゴリズムを準備する段階と、推薦アルゴリズムを用いてオブジェクトの種類に対応する互いに異なる２つ以上のイメージフィルターを選択する段階、及び選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力する段階を含むことができる。
実施例において、端末機で行われるイメージ処理方法は、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別する前に、多数の写真に対するイメージデータ及び多数の写真に含まれるオブジェクトの種類との間の相関関係について学習された、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別するための学習モデルを準備する段階をさらに含むことができる。
実施例において、プレビューイメージに適用されるイメージフィルターに対する推薦アルゴリズムを準備する段階は、多数のイメージに含まれるオブジェクトの種類及び多数のイメージを補正するために選択されたイメージフィルターの種類との間の相関関係について学習された、イメージフィルターを推薦するための学習モデルを準備する段階を含むことができる。
実施例において、推薦アルゴリズムを用いてオブジェクトの種類に対応する互いに異なる２つ以上のイメージフィルターを選択する段階は、イメージフィルターを推薦するための学習モデル及びプレビューイメージを用いて、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて端末機の使用者が選択する確率が高いと予測される２つ以上のイメージフィルターを選択する段階を含むことができる。
実施例において、推薦アルゴリズムを用いてオブジェクトの種類に対応する互いに異なる２つ以上のイメージフィルターを選択する段階は、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて端末機の使用者が選択する確率が最も高いと予測された第１イメージフィルター、及びプレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて端末機の使用者が選択する確率が２番目に高いと予測された第２イメージフィルターを選択する段階をさらに含むことができる。
実施例において、選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力する段階は、第１イメージフィルターをプレビューイメージの第１イメージ領域に適用する段階、及び第２イメージフィルターをプレビューイメージの第１イメージ領域を除いた領域である第２イメージ領域に適用する段階を含むことができる。
実施例において、選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力する段階は、第１イメージ領域に対応する端末機の第１表示領域または第２イメージ領域に対応する端末機の第２表示領域に入力されたタッチドラッグ入力を受信する段階、及びタッチドラッグ入力が受信された表示領域に対応するイメージ領域に適用されたイメージフィルターを第１イメージフィルター及び第２イメージフィルターとは異なる第３イメージフィルターに変更する段階をさらに含むことができる。
実施例において、第３イメージフィルターは、イメージフィルターを推薦するための学習モデル及びプレビューイメージを用いてプレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて端末機の使用者が選択する確率が３番目に高いと予測されることができる。
実施例において、第１イメージ領域に対応する端末機の第１表示領域または第２イメージ領域に対応する端末機の第２表示領域に入力されたタッチドラッグ入力を受信する段階は、第１表示領域または第２表示領域に入力された、第１表示領域から第２表示領域に向かう方向と垂直な第１方向または第１方向と反対である第２方向へのタッチドラッグ入力を受信する段階を含むことができる。
実施例において、選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力する段階は、第１表示領域及び第２表示領域の境界の任意の地点から始まるタッチドラッグ入力を受信する段階と、タッチドラッグ入力に基づいて第１イメージ領域の比率及び第２イメージ領域の比率を調整する段階と、第１イメージ領域の比率または第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが基準比率以上高くなっていることを判断する段階、及び判断結果に応じて、基準比率以上高くなった比率を有するイメージ領域に適用されたイメージフィルターをプレビューイメージの全領域に適用する段階をさらに含むことができる。
実施例において、第１イメージ領域の比率または第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが基準比率以上高くなっていることを判断する段階は、第１イメージ領域の大きさまたは第２イメージ領域の大きさのうちのいずれか１つが基準大きさ以上広くなっていることを判断する段階を含むことができる。
実施例において、第１イメージ領域の比率または第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが基準比率以上高くなっていることを判断する段階は、第１イメージ領域の横幅または第２イメージ領域の横幅のうちのいずれか１つが基準幅以上広くなっていることを判断する段階を含むことができる。
実施例において、端末機で行われるイメージ処理方法は、基準比率以上高くなった比率を有するイメージ領域に適用されたイメージフィルターをプレビューイメージの全領域に適用する段階後に、撮影アイコンを出力する段階、及び撮影アイコンにタッチ入力が受信されると、基準比率以上高くなった比率を有するイメージ領域に適用されたイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを保存する段階をさらに含むことができる。
実施例において、タッチドラッグ入力に基づいて、第１イメージ領域の比率及び第２イメージ領域の比率を調整する段階は、第１表示領域及び第２表示領域の境界の任意の地点から第２表示領域から第１表示領域に向かう方向へのタッチドラッグ入力が受信される場合、タッチドラッグ入力の始点と終点との間の距離に比例するようにプレビューイメージで第２イメージ領域の比率を増加させることができる。
実施例において、タッチドラッグ入力に基づいて第１イメージ領域の比率及び第２イメージ領域の比率を調整する段階は、第１表示領域及び第２表示領域の境界の任意の地点から第１表示領域から第２表示領域に向かう方向へのタッチドラッグ入力が受信される場合、タッチドラッグ入力の始点と終点との間の距離に比例するようにプレビューイメージで第１イメージ領域の比率を増加させることができる。
本発明の実施例に係る端末機は、周辺から反射された光から変換されたプレビューイメージの入力を受ける入力部と、プレビューイメージに含まれるオブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）の種類を識別し、プレビューイメージに適用されるイメージフィルターに対する推薦アルゴリズムを用いて２つ以上のイメージフィルターを選択する制御部、及び選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを表示する表示部を含み、制御部は、選択された２つ以上のフィルターのうちの第１イメージフィルターをプレビューイメージの第１イメージ領域に適用し、第１イメージフィルターと異なる第２イメージフィルターをプレビューイメージの第１イメージ領域を除いた領域である第２イメージ領域に適用することができる。
実施例において、表示部は、第１イメージ領域に対応する表示部の第１表示領域または第２イメージ領域に対応する表示部の第２表示領域に入力されたタッチドラッグ（ｔｏｕｃｈ ｄｒａｇ）入力を受信し、制御部は、タッチドラッグ入力が受信された表示領域に対応するイメージ領域に適用されたイメージフィルターを第１イメージフィルター及び第２イメージフィルターとは異なる第３イメージフィルターに変更することができる。
実施例において、表示部は、第１表示領域または第２表示領域に入力された、第１表示領域から第２表示領域に向かう方向と垂直な第１方向または第１方向と反対である第２方向へのタッチドラッグ入力を受信することができる。
実施例において、表示部は、第１イメージ領域に対応する表示部の第１表示領域及び第２イメージ領域に対応する表示部の第２表示領域の境界の任意の地点から始まるタッチドラッグ入力を受信し、タッチドラッグ入力に基づいて、第１イメージ領域の比率及び第２イメージ領域の比率を調整し、制御部は、第１イメージ領域の比率または第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが基準比率以上高くなっていることを判断し、判断結果に応じて、基準比率以上高くなった比率を有するイメージ領域に適用されたイメージフィルターをプレビューイメージの全領域に適用することができる。
記載された実施例によれば、使用者によって撮影されるイメージに含まれるオブジェクトの種類に適した互いに異なる２つ以上のイメージフィルターが自動的に推薦されることができる。
また、実施例によれば、互いに異なる２つ以上のイメージフィルターを自動的に推薦することによって、使用者の便利性が向上することができる。
本発明の実施例に係る電子装置が動作する環境を示すネットワーク構成図である。 本発明の実施例に係る端末機の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例に係る端末機の動作方法を示すブロック図である。 本発明の実施例に係る２つ以上のイメージフィルターを用いて補正されたプレビューイメージが出力される端末機を示す図である。 本発明の実施例に係る端末機のイメージフィルター適用方法を示すフローチャートである。 他の実施例に係る２つ以上のイメージフィルターを用いて補正されたプレビューイメージが出力される端末機を示す図である。 本発明の他の実施例に係る端末機の動作方法を示すフローチャートである。 本発明の実施例に係るプレビューイメージの２つ以上のイメージ領域の比率を調節する方法を示す図である。 本発明の実施例に係るプレビューイメージの２つ以上のイメージ領域の比率を調節する方法を示す図である。 本発明の実施例に係るプレビューイメージの２つ以上のイメージ領域の比率を調節する方法を示す図である。 本発明の実施例に係る選択されたイメージフィルターを用いて補正されたプレビューイメージが出力される端末機を示す図である。
本発明の利点及び特徴、そしてそれを達成する方法は、添付した図面と共に詳細に後述されている実施例を参照すれば明確になる。しかし、本発明は、以下で開示される実施例に限定されるものではなく、互いに異なる様々な形態で具現されるものであり、単に本実施例は、本発明の開示が完全になるようにして、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者に発明の範疇を完全に知らせるために提供されるものであり、本発明は、請求項の範疇によって定義されるだけである。明細書全体にわたって同一の参照符号は、同一の構成要素を指す。
「第１」または「第２」などが様々な構成要素を記述するために使用されるが、このような構成要素は、前記のような用語によって制限されるものではない。前記のような用語は、単に１つの構成要素を他の構成要素と区別するために使用することができる。したがって、以下に言及される第１構成要素は、本発明の技術的思想内で第２構成要素であることもできる。
本明細書で使用される用語は、実施例を説明するためのものであって、本発明を制限しようとするものではない。本明細書において、単数形は、文句で特に言及しない限り、複数形も含む。明細書で使用される「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」または「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、言及された構成要素または段階が１つ以上の他の構成要素または段階の存在または追加を排除しないという意味を内包する。
他の定義がなければ、本明細書で使用されるすべての用語は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者に共通的に理解され得る意味として解釈されることができる。また、一般的に使用される辞書に定義されている用語は、明白に定義されていない限り理想的にまたは過度に解釈されない。
図１は、本発明の実施例に係る電子装置が動作する環境を示すネットワーク構成図である。図１を参照すると、電子装置１００が動作する環境は、サーバー２００及び電子装置１００を含むことができる。例えば、電子装置１００が動作する環境は、サーバー２００を含めないことが有り得る。
電子装置１００は、サーバー２００を媒介として連結されることができる。本発明の説明の便宜のために、図１に１つの電子装置が示されている。しかし、電子装置の数は、１つに限定されない。電子装置１００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、スマートタブレット、スマートウォッチ、移動端末、デジタルカメラ、ウェアラブルデバイス（ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ）、または携帯用電子機器のうちのいずれが１つで具現されることができる。電子装置１００は、プログラムまたはアプリケーションを実行することができる。
電子装置１００は、通信網に連結されることができる。電子装置１００は、通信網を介して外部の他の装置と互いに連結されることができる。電子装置１００は、互いに連結された他の装置にデータを出力したり、他の装置からデータを受信することができる。
電子装置１００と連結された通信網は、有線通信網、無線通信網、または複合通信網を含むことができる。通信網は、３Ｇ、ＬＴＥ、またはＬＴＥ−Ａなどのような移動通信網を含むことができる。通信網は、ワイファイ（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＵＭＴＳ／ＧＰＲＳ、またはイーサネット（登録商標）（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）などのような有線または無線通信網を含むことができる。通信網は、マグネチック保安出力（ＭＳＴ、Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｓｅｃｕｒｅ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ジグビー（ＺｉｇＢｅｅ）、Ｚ−Ｗａｖｅ、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、低電力ブルートゥース（ＢＬＥ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）、または赤外線通信（ＩＲ、ＩｎｆｒａＲｅｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などのような近距離通信網を含むことができる。通信網は、近距離ネットワーク（ＬＡＮ、Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ、Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ、Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含むことができる。
サーバー２００は、電子装置１００の使用者が電子装置１００を用いて撮影したイメージを補正することができるように、各種プログラムまたはアプリケーション及びデータを保存することができる。
以下では、発明の説明の便宜のために、電子装置及び端末機は、同じ意味で使用することができる。そして、電子装置１００及びサーバー２００の通信方法は、図２〜図１１を参照して説明される。
図２は、本発明の実施例に係る端末機の構成を示すブロック図である。図２を参照すると、端末機１００は、入力部１１０、保存部１２０、制御部１３０、出力部１４０及び通信部１５０を含むことができる。
入力部１１０は、外部からの信号を受信することができる。入力部１１０は、端末機１００の使用者からの信号を受信することができる。また、入力部１１０は、外部装置からの信号を受信することができる。入力部１１０は、例えば、マイク、カメラ、キーボード、マウス、トラックボール、タッチスクリーン、ボタン、スイッチ、センサー、ネットワークインターフェース、またはその他の入力装置などを含むことができる。入力部１１０は、入力部１１０に含まれるマイクを介して外部からの音声を受信することができる。また、入力部１１０は、入力部１１０に含まれるカメラから撮影されたイメージまたは使用者からのジェスチャーを受信することができる。または、入力部１００は、端末機１００の周辺から反射された光から変換されたプレビューイメージ（ｐｒｅｖｉｅｗ ｉｍａｇｅ）の入力を受けることができる。入力部１１０に含まれるタッチスクリーンは、端末機１００の使用者からのタッチ入力を受信することができる。
保存部１２０は、データを保存することができる。保存部１２０は、入力部１１０から受信された音声またはイメージデータを保存することができる。そして、保存部１２０は、制御部１３０によって行われた演算結果を保存することができる。例えば、保存部１２０は、制御部１３０によってエンコーディングされた音声を保存することができる。保存部１２０は、通信部１５０を介して外部に出力するデータを保存したり、通信部１５０を介して外部から受信されたデータを保存することができる。
保存部１２０は、ソフトウェアまたはプログラムを保存することができる。例えば、保存部１２０は、アプリケーション、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）などのようなプログラム及び様々な種類のデータを保存することができる。保存部１２０は、制御部１３０により実行可能なコマンドを保存することができる。
保存部１２０は、揮発性メモリーまたは非揮発性メモリーのうちの少なくとも１つを含むことができる。保存部１２０は、例えば、フラッシュ（ｆｌａｓｈ）メモリー、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、またはレジスター（ｒｅｇｉｓｔｅｒ）のうちの少なくとも１つを含むことができる。保存部１２０は、例えば、ファイルシステム、データベース、またはエンベデッドデータベースなどを含むことができる。
制御部１３０または制御部１３０に含まれる構成要素のそれぞれは、ソフトウェア（ｓｏｆｔｗａｒｅ）またはハードウェア（ｈａｒｄｗａｒｅ）形態で具現されることができる。例示的には、ソフトウェアは、機械コード、ファームウェアコード（ｆｉｒｍｗａｒｅ ｃｏｄｅ）、エンベデッドコード（ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｃｏｄｅ）、及びアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）などのようなプログラム実行コマンドによって具現されることができる。ハードウェアは、電気電子回路、プロセッサー、コンピュータ、圧力センサー、慣性センサー、ＭＥＭＳ（ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍ）、受動素子、またはこれの組み合わせであることができる。
制御部１３０は、端末機１００の動作を制御することができる。制御部１３０は、端末機１００に含まれるそれぞれの構成要素と互いに連結されることができる。制御部１３０は、端末機１００に含まれるそれぞれの構成要素の動作を制御することができる。制御部１３０は、入力部１１０によって受信された信号に対する応答で、端末機１００の動作を制御することができる。
制御部１３０は、入力部１１０を介して入力されるプレビューイメージを検査することができる。プレビューイメージは、端末機１００の使用者が入力部１００を介して入力されるイメージを保存する前に、入力部１１０を介して入力されるイメージを意味することができる。例えば、制御部１３０は、入力されたプレビューイメージに含まれるオブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）の種類を識別することができる。
制御部１３０は、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類が事物であるかまたは人であるかを識別することができる。より具体的には、プレビューイメージに含まれるオブジェクトが事物の場合には、制御部１３０は、事物の種類、色、またはパターンなどを識別することができる。または、制御部１３０は、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類が特定の動物、特定の食品、特定の風景または特定の部品であることを識別することができる。
制御部１３０は、準備された学習モデルを用いて、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に適した２つ以上のイメージフィルターを選択することができる。制御部１３０が２つ以上のイメージフィルターを選択する方法は、図２〜図８を参照して、詳細に説明されることができる。
出力部１４０は、表示部１４１を含むことができる。表示部１４１は、画面を表示することができる。制御部１３０は、表示部１４１に画面が表示されるように制御することができる。表示部１４１は、ユーザーインターフェースを表示することができる。表示部１４１は、使用者からの入力に対する応答として、他の画面を表示することができる。
表示部１４１は、データを表示することができる。表示部１４１は、制御部１３０によって行われた演算結果を表示することができる。例えば、表示部１４１は、制御部１３０によって選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力することができる。表示部１４１は、保存部１２０に保存されたデータを表示することができる。表示部１４１は、通信部１５０によって受信されたデータを表示することができる。例えば、表示部１４１は、入力部１１０から受信されるイメージを表示することができる。
表示部１４１は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、またはＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）などの平板表示装置を含むことができる。表示部１４１は、曲面ディスプレイまたはフレキシブルディスプレイ（ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｄｉｓｐｌａｙ）を含むことができる。表示部１４１は、タッチスクリーンを含むことができる。表示部１４１がタッチスクリーンを含む場合、表示部１４１は、出力動作を行うとともに、入力部１１０として動作することができる。
出力部１４０は、音声を出力することができる。出力部１４０は、入力部１１０を介して受信された音声、または外部装置を介して受信された音声を出力することができる。例えば、出力部１４０は、スピーカー（ｓｐｅａｋｅｒ）を含むことができる。
通信部１５０は、外部にデータを出力したり、外部からのデータを受信することができる。通信部１５０は、サーバー２００または外部装置にデータを出力することができる。通信部１５０は、サーバー２００及び外部装置からデータを受信することができる。通信部１５０は、制御部１３０によって行われた演算結果を外部に出力することができる。また、通信部１５０は、保存部１２０に保存されたデータを外部に出力することができる。
通信部１５０によって出力されるデータまたは通信部１５０によって受信されたデータは、保存部１２０に保存されることができる。例えば、通信部１５０は、制御部１３０で生成されたメッセージをサーバー２００に出力することができる。
通信部１５０は、例えば、３Ｇモジュール、ＬＴＥモジュール、ＬＴＥ−Ａモジュール、Ｗｉ−Ｆｉモジュール、ワイギグ（ＷｉＧｉｇ）モジュール、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）モジュール、またはＬＡＮカードなどのような遠距離用のネットワークインターフェースを含むことができる。また、通信部１５０は、マグネチック保安出力（ＭＳＴ）モジュール、ブルートゥースモジュール、ＮＦＣモジュール、ＲＦＩＤモジュール、ジグビー（ＺｉｇＢｅｅ）モジュール、Ｚ−Ｗａｖｅモジュール、または赤外線モジュールなどのような近距離用ネットワークインターフェースを含むことができる。また、通信部１５０は、その他のネットワークインターフェースを含むことができる。
図３は、本発明の実施例に係る端末機の動作方法を示すブロック図である。Ｓ１１０段階において、端末機１００の入力部１１０は、プレビューイメージの入力を受けることができる。例えば、端末機１００は、入力部１１０を介して入力されるイメージを補正することができるサービスを提供するアプリケーションを実行することができる。そして、プレビューイメージは、端末機１００の周辺から反射された光から変換されたイメージであることができる。
Ｓ１２０段階において、端末機１００の制御部１３０は、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別することができる。例えば、端末機１００の制御部１３０は、準備された学習モデルを用いて、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別することができる。
準備された学習モデルは、アプリケーションを介して補正されるプレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別するために用いられるデータ認識モデルであることができる。データ認識モデルは、人工神経網（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を基盤とするモデルであることができる。例えば、学習モデルは、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、及びＢＲＤＮＮ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のようなモデルがデータ認識モデルとして使用されることができるが、これに限定されない。
準備された学習モデルは、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別するための学習モデルであることができる。オブジェクトの種類を識別するための学習モデルは、多数の写真イメージデータ及び多数の写真に含まれるオブジェクトの種類の間の相関関係について学習された結果であることができる。例えば、端末機１００は、多数の写真イメージデータ及び多数の写真に含まれるオブジェクトの種類の間の相関関係を学習することができる。端末機１００は、学習結果に基づいて、人工神経網を訓練し、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別するための学習モデルを生成することができる。
別の例において、端末機１００は、サーバー２００からオブジェクトの種類を識別するための学習モデルを受信することができる。この場合、サーバー２００がプレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別するための学習モデルを生成することができる。
Ｓ１３０段階において、端末機１００の制御部１３０は、プレビューイメージに適用されるイメージフィルターに対する推薦アルゴリズムを準備することができる。例えば、準備された推薦アルゴリズムは、プレビューイメージをアプリケーションを介して補正するために用いられるデータ認識モデルであることができる。データ認識モデルは、人工神経網を基盤とするモデルであることができる。例えば、学習モデルはＤＮＮ、ＲＮＮ、及びＢＲＤＮＮのようなモデルがデータ認識モデルとして使用されることができるが、これに限定されない。
準備された推薦アルゴリズムは、プレビューイメージを補正するのに使用されるイメージフィルターを推薦するための学習モデルであることができる。イメージフィルターを推薦するための学習モデルは、多数のイメージに含まれるオブジェクトの種類及び多数のイメージを補正するために、使用者によって選択されたイメージフィルターの種類の間の相関関係について学習された結果であることができる。例えば、端末機１００は、多数のイメージに含まれるオブジェクトの種類及び多数のイメージを補正するために選択されたイメージフィルターの種類の間の相関関係を学習することができる。例えば、イメージフィルターの種類は、多数のイメージのうちの特定イメージを補正するために端末機１００の使用者によって選択された補正効果であることができる。端末機１００は、学習結果に基づいて人工神経網を訓練し、プレビューイメージの補正に使用されるイメージフィルターの種類を選択するための学習モデルを生成することができる。
別の例において、端末機１００は、サーバー２００からイメージフィルターを推薦するための推薦アルゴリズムを受信することができる。この場合、サーバー２００はイメージフィルターを推薦するための推薦アルゴリズムを生成することができる。
Ｓ１４０段階において、端末機１００の制御部１３０は、イメージフィルターを選択するための推薦アルゴリズムを用いて、２つ以上のイメージフィルターを選択することができる。例えば、端末機１００の制御部１３０は、プレビューイメージに含まれるオブジェクトを補正するために、２つ以上のイメージフィルターを選択することができる。
端末機１００の制御部１３０は、イメージフィルターを推薦するための学習モデルにプレビューイメージを適用し、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて、端末機１００の使用者が選択する確率が高いと予測される２つ以上のイメージフィルターを選択することができる。例えば、端末機１００の制御部１３０は、プレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて、端末機１００の使用者が選択する確率が最も高いと予測されるイメージフィルター及び選択する確率が２番目に高いと予測されるイメージフィルターを選択することができる。
Ｓ１５０段階において、端末機１００の出力部１４０は、選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力することができる。例えば、端末機１００の出力部１４０は、プレビューイメージを２つ以上のイメージ領域に区分し、２つ以上のイメージ領域にそれぞれ選択された２つ以上のイメージフィルターを適用することができる。２つ以上のイメージフィルターを用いて補正されたプレビューイメージを出力する方法は、図４を参照して説明されることができる。
図４は、本発明の実施例に係る２つ以上のイメージフィルターを用いて補正されたプレビューイメージが出力される端末機を示す図である。図３及び図４を参照すると、端末機１００の出力部１４１を介してプレビューイメージが表示されることができる。例えば、表示部１４１の第１表示領域１４２は、プレビューイメージの第１イメージ領域に対応し、第２表示領域１４３は、プレビューイメージの第２イメージ領域に対応することができる。
第１表示領域１４２を介して表示される第１イメージ領域及び第２表示領域１４３を介して表示される第２イメージ領域のそれぞれに互いに異なるイメージフィルターが適用されることができる。例えば、第１表示領域１４２には、第１イメージフィルター（例えば、「ｍｅｌｌｏｗ」イメージフィルター）が適用された第１イメージ領域が表示されることができ、第２表示領域１４３には、第２イメージフィルター（例えば、「ｈｉｐｓｔｅｒ」イメージフィルター）が適用された第２イメージ領域が表示されることができる。すなわち、第１イメージ領域は、プレビューイメージで第１イメージフィルターが適用された範囲であることができ、第２イメージ領域は、プレビューイメージで第２イメージフィルターが適用された範囲であることができる。
例えば、第１イメージ領域は、プレビューイメージの左側一部領域に対応することができる。第２イメージ領域は、プレビューイメージの右側一部領域に対応することができる。そして、第２イメージ領域は、プレビューイメージで第１イメージ領域を除いた残りの領域に対応することができる。本発明は、これに限定されず、第１イメージ領域は、プレビューイメージの上側一部領域に対応することができる。第２イメージ領域は、プレビューイメージの下側一部領域に対応することができる。そして、第２イメージ領域は、プレビューイメージで第１イメージ領域を除いた残りの領域に対応することができる。
例えば、第１イメージ領域に適用された第１イメージフィルターは、端末機１００の制御部１３０でプレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて、端末機１００の使用者が選択する確率が最も高いと予測されたイメージフィルターであることができる。第２イメージ領域に適用された第２イメージフィルターは、端末機１００の制御部１３０でプレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて、端末機１００の使用者が選択する確率が２番目に高いと予測されたイメージフィルターであることができる。第１イメージ領域または第２イメージ領域に適用されたイメージフィルターは、端末機１００の画面に受信される使用者の入力によって変更されることができる。第１イメージ領域または第２イメージ領域に適用されたイメージフィルターを変更する方法は、図５を参照して説明される。
図５は、本発明の実施例に係る端末機のイメージフィルター適用方法を示すフローチャートである。図４及び図５を参照すると、Ｓ２１０段階において、端末機１００の制御部１３０は、第１イメージフィルターをプレビューイメージの第１イメージ領域に適用することができる。Ｓ２２０段階において、端末機１００の制御部１３０は、第２イメージフィルターをプレビューイメージの第２イメージ領域に適用することができる。
図４に示すように、プレビューイメージの第１イメージ領域及び第２イメージ領域のそれぞれには、互いに異なるイメージフィルターが適用されることができる。そして、端末機１００の表示部１４１は、それぞれ互いに異なるイメージフィルターが適用された第１イメージ領域及び第２イメージ領域を表示することができる。具体的には、表示部１４１の第１表示領域１４２には、第１イメージフィルターが適用された第１イメージ領域が表示されることができ、表示部１４１の第２表示領域１４３には、第２イメージフィルターが適用された第２イメージ領域が表示されることができる。
Ｓ２３０段階において、端末機１００は、第１表示領域１４２または第２表示領域１４３のうちのいずれか１つに入力された使用者入力を受信することができる。例えば、表示部１４１は、タッチスクリーンで具現され、入力部１１０として駆動することができる。端末機１００は、第１表示領域１４２または第２表示領域１４３に入力されたタッチドラッグ（ｔｏｕｃｈ ｄｒａｇｅ）入力を受信することができる。端末機１００は、第１表示領域１４２または第２表示領域１４３のうちのいずれか１つに入力された第３方向（Ｄ３）へのタッチドラッグ入力または第３方向（Ｄ３）とは反対になる第４方向（Ｄ４）へのタッチドラッグ入力のうちの１つを受信することができる。
例えば、第２表示領域１４３から第１表示領域１４２に向かう方向は、第１方向（Ｄ１）であることができ、第１表示領域１４２から第２表示領域１４３に向かう方向は、第２方向（Ｄ２）であることができる。そして、第３方向（Ｄ３）及び第４方向（Ｄ４）のそれぞれは、表示部１４１の表面を含む平面上で第１表示領域１４２から第２表示領域１４３に向かう方向と垂直であることができる。より具体的には、第３方向（Ｄ３）は、第１方向（Ｄ１）との外積の方向が表示部１４１が光を発する方向と同一であることができ、第４方向（Ｄ４）は、第３方向（Ｄ３）とは反対になる方向であることができる。
Ｓ２４０段階において、端末機１００の制御部１３０は、使用者入力が受信された表示領域に対応するイメージ領域に適用されたイメージフィルターを第３イメージフィルターに変更することができる。イメージフィルターを変更する方法は、図６を参照して説明されることができる。
図６は、他の実施例に係る２つ以上のイメージフィルターを用いて補正されたプレビューイメージが出力される端末機を示す図である。図４及び図６を共に参照すると、表示部１４１の第２表示領域１４３にタッチドラッグ入力が受信されることができる。第２表示領域１４３にタッチドラッグ入力が受信される場合、第２イメージ領域に適用されたフィルターは、第２イメージフィルターから第３イメージフィルター（例えば、「ｖｉｎｔａｇｅ」イメージフィルター）に変更されることができる。例えば、第３イメージフィルターは、端末機１００の制御部１３０でプレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じて、端末機１００の使用者が選択する確率が３番目に高いと予測されたイメージフィルターであることができる。
例えば、第２表示領域１４３に第３方向（Ｄ３）へのタッチドラッグ入力が受信される場合、第２イメージ領域に適用されたイメージフィルターは、第２イメージフィルターから第３イメージフィルターに変更されることができる。その後に、第２表示領域１４３に第４方向（Ｄ４）へのタッチドラッグ入力が受信される場合、第２イメージ領域に適用されたイメージフィルターは、再び第３イメージフィルターから第２イメージフィルターに変更されることができる。
逆に、第２表示領域１４３に第４方向（Ｄ４）へのタッチドラッグ入力が受信される場合、第２イメージ領域に適用されたイメージフィルターは、第２イメージフィルターから第３イメージフィルターに変更されることができる。その後に、第２表示領域１４３に第３方向（Ｄ３）へのタッチドラッグ入力が受信される場合、第２イメージ領域に適用されたイメージフィルターは、再び第３イメージフィルターから第２イメージフィルターに変更されることができる。
別の例において、第２イメージ領域に適用されたイメージフィルターが第２イメージフィルターから第３イメージフィルターに変更された後、第１表示領域１４２に第３方向（Ｄ３）または第４方向（Ｄ４）へのタッチドラッグ入力が受信されることができる。このとき、第１イメージ領域に適用されたイメージフィルターは、第１イメージフィルターから第２イメージフィルターまたは第４イメージフィルターに変更されることができる。例えば、第４イメージフィルターは、端末機１００の制御部１３０でプレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類に応じ、端末機１００の使用者が選択する確率が４番目に高いと予測されたイメージフィルターであることができる。
もし、第２表示領域１４３に第３方向（Ｄ３）または第４方向（Ｄ４）へのタッチドラッグ入力が受信されず、第１表示領域１４２に第３方向（Ｄ３）または第４方向（Ｄ４）へのタッチドラッグ入力が受信される場合、第１イメージ領域に適用されたイメージフィルターは、第１イメージフィルターから第３イメージフィルターに変更されることができる。第１イメージ領域に適用されたイメージフィルターが第１イメージフィルターから第３イメージフィルターに変更された後、第２表示領域１４３に第３方向（Ｄ３）または第４方向（Ｄ４）へのタッチドラッグ入力が受信されることができる。このとき、第２イメージ領域に適用されたイメージフィルターは、第２イメージフィルターから第１イメージフィルターまたは第４イメージフィルターに変更されることができる。
図４〜図６を参照して説明されたように、端末機１００は、外部から入力されるプレビューイメージに含まれるオブジェクトの種類を識別し、識別されたオブジェクトに適用される２つ以上のイメージフィルターを選択することができる。より具体的には、端末機１００は、準備された学習モデルを用いてオブジェクトの種類に適した２つ以上のイメージフィルターを選択することができる。このような方法によって、端末機１００に入力されるプレビューイメージに適用される２つ以上のイメージフィルターが自動的に推薦されることができる。また、２つ以上のイメージフィルターが自動的に推薦されることによって、使用者の便利性が向上することができる。端末機１００の使用者は、簡単なタッチドラッグ入力によってプレビューイメージに適用されるイメージフィルターの種類を変更し、どんなイメージフィルターがプレビューイメージにより適するかを比較することができる。このような操作方法によって、使用者の便利性が向上することができる。
図７は、本発明の他の実施例に係る端末機の動作方法を示すフローチャートである。端末機の動作方法は、図８〜図１１を参照して説明されることができる。図８〜図１０は、本発明の実施例に係るプレビューイメージの２つ以上のイメージ領域の比率を調節する方法を示す図である。
図７及び図８を参照すると、Ｓ３１０段階において、端末機１００の表示部１４１は、第１表示領域１４２及び第２表示領域１４３の境界の任意の地点から始まる使用者の入力を受信することができる。
例えば、端末機１００の表示部１４１は、第１表示領域１４２及び第２表示領域１４３の境界の任意の地点から始まるタッチドラッグ入力を受信することができる。図８を参照すると、端末機１００は、第１表示領域１４２及び第２表示領域１４３の境界の任意の地点をタッチし、第１方向（Ｄ１）にドラッグする使用者入力または第１方向（Ｄ１）と反対となる第２方向（Ｄ２）にドラッグする使用者入力のうちのいずれか１つを受信することができる。例えば、第１方向（Ｄ１）は、第２表示領域１４３から第１表示領域１４２に向かう方向であり、第２方向（Ｄ２）は、第１表示領域１４２から第２表示領域１４３に向かう方向であることができる。
Ｓ３２０段階において、端末機１００は、使用者入力に基づいてプレビューイメージの第１イメージ領域または第２イメージ領域の比率を調整することができる。例えば、図９を参照すると、第１表示領域１４２及び第２表示領域１４３の境界の任意の地点から始まる第１方向（Ｄ１）へのタッチドラッグ入力が受信される場合、端末機１００は、タッチドラッグ入力の始点と終点との間の距離に比例するようにプレビューイメージで第２イメージ領域の比率を増加させることができる。そして、第２イメージ領域の比率が増加した分だけ第１イメージ領域の比率が減少するのである。第２イメージ領域の大きさが増加すると、第２イメージ領域に対応する第２表示領域１４３の大きさも共に増加することができる。
第２イメージ領域の比率が第１イメージ領域よりも増加すると、第２表示領域１４３で表示される第２イメージ領域の横幅（Ｗ２）は、第１表示領域１４２で表示される第１イメージ領域の横幅（Ｗ１）より広くなることができ、プレビューイメージで第１イメージフィルターが適用された第１イメージ領域よりも第２イメージフィルターが適用された第２イメージ領域の大きさがより大きくなることができる。
図１０を参照すると、第１表示領域１４２及び第２表示領域１４３の境界の任意の地点から始まる第２方向（Ｄ２）へのタッチドラッグ入力が受信される場合、端末機１００は、タッチドラッグ入力の始点と終点との間の距離に比例するようにプレビューイメージで第１イメージ領域の比率を増加させることができる。そして、第１イメージ領域の比率が増加した分だけ第２イメージ領域の比率は減少するのである。第１イメージ領域の大きさが増加すると、第１イメージ領域に対応する第１表示領域１４２の大きさも共に増加することができる。
第１イメージ領域の比率が第２イメージ領域よりも増加すると、第１表示領域１４２で表示される第１イメージ領域の横幅（Ｗ１）は、第２表示領域１４３で表示される第２イメージ領域の横幅（Ｗ２）より広くなることができ、プレビューイメージで第２イメージフィルターが適用された第２イメージ領域より第１イメージフィルターが適用された第１イメージ領域の大きさがより大きくなることができる。
再び図７を参照すると、Ｓ３３０段階において、端末機１００の制御部１３０は、第１イメージ領域の比率または第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが基準比率以上に高くなっていることを判断することができる。端末機１００の制御部１３０は、様々な方法で第１イメージ領域の比率または第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つと基準比率を比較することができる。
例えば、端末機１００の制御部１３０は、第１イメージ領域の比率または第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが基準比率以上高くなっていることを判断することができる。別の例において、端末機１００の制御部１３０は、第１イメージ領域の大きさまたは第２イメージ領域の大きさのうちのいずれか１つが基準大きさ以上増加していることを判断することができる。別の例において、端末機１００の制御部１３０は、第１イメージ領域の横幅（Ｗ１）または第２イメージ領域の横幅（Ｗ２）のうちのいずれか１つが基準幅以上広くなっていることを判断することができる。
Ｓ３４０段階において、端末機１００の制御部１３０は判断結果に応じて、基準比率以上高くなった比率を有するイメージ領域に適用されたイメージフィルターをプレビューイメージの全領域に適用することができる。
例えば、端末機１００の制御部１３０は、第２イメージ領域の比率が基準比率以上高くなったものと判断することができる。第２イメージ領域の大きさが基準大きさ以上に増加したか、第２イメージ領域の横幅（Ｗ２）が基準幅以上広くなった場合、端末機１００の制御部１３０は、第２イメージ領域の比率が基準比率以上高くなったものと判断することができる。選択されたイメージフィルターをプレビューイメージの全領域に適用する方法は、図１１を参照して説明されることができる。
図１１は、本発明の実施例に係る選択されたイメージフィルターを用いて補正されたプレビューイメージが出力される端末機を示す図である。図１１に示すように、第２イメージ領域に適用された第２イメージフィルター（例えば、「ｈｉｐｓｔｅｒ」イメージフィルター）をプレビューイメージの全領域に適用することができる。第２イメージ領域に適用された第２イメージフィルターをプレビューイメージの全領域に適用した後、Ｓ３５０段階において、端末機１００は、イメージ撮影が行われることができるように撮影アイコン１３を表示することができる。
第２イメージ領域の比率が基準比率以上高くなったものと判断される場合、端末機１００は、第２イメージ領域に適用された第２イメージフィルターが選択されたものと判断することができる。そして、端末機１００の表示部１４１は、第２イメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力することができる。
端末機１００は、第２イメージフィルターをプレビューイメージの全領域に適用し、撮影を行うことができるように、撮影アイコン１４４を表示することができる。例えば、端末機１００の使用者から撮影アイコン１４４のタッチ入力が受信される場合、端末機１００は、第２イメージフィルターが適用されたイメージを撮影することができる。第２イメージフィルターが適用されたイメージが撮影される場合、第２イメージフィルターが適用されたイメージは、端末機１００の保存部１２０に保存されることができる。
端末機１００がイメージを撮影する方法は、多様に具現されることができる。端末機１００は、第２イメージフィルターをプレビューイメージの全領域に適用した後、音声入力を誘導するメッセージを出力することができる。例えば、端末機１００は、「撮影と言って下さい」というメッセージを出力することができ、端末機１００の使用者から、「撮影」という音声が入力される場合、第２イメージフィルターが適用されたイメージを保存することができる。または、端末機１００は、第２イメージフィルターをプレビューイメージの全領域に適用した後、端末機１００の使用者から特定のモーションが入力される場合、第２イメージフィルターが適用されたイメージを保存することができる。
以上で説明した実施例は、コンピュータによって実行されるプログラムモジュールのようなコンピュータによって実行可能なコマンドを含む記録媒体の形態でも具現されることができる。コンピュータ判読可能な媒体は、コンピュータによってアクセスされることができる任意の利用可能な媒体であることができ、揮発性及び非揮発性媒体、分離型及び非分離型媒体をすべて含むことができる。
また、コンピュータ判読可能な媒体は、コンピュータ保存媒体または通信媒体を含むことができる。コンピュータ保存媒体は、コンピュータ判読可能なコマンド、データ構造、プログラムモジュールまたはその他のデータのような情報の保存のための任意の方法または技術で具現された揮発性及び非揮発性、分離型及び非分離型媒体をすべて含むことができる。通信媒体は、典型的にコンピュータ判読可能なコマンド、データ構造、プログラムモジュール、または搬送波のような変調されたデータ信号のその他のデータ、またはその他の出力メカニズムを含み、任意の情報伝達媒体を含むことができる。
以上、添付された図面を参照して、本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者は、本発明がその技術的思想や必須的な特徴を変更せず、他の具体的な形態で実施できることを理解することができるはずである。したがって、以上で記述した実施例は、あらゆる面で例示的なものであり、限定的ではないことを理解しなければならない。

Claims (20)

  1. 端末機で行われるイメージ処理方法において、
    前記端末機の周辺から反射された光から変換されたプレビューイメージの入力を受ける段階と、
    前記プレビューイメージに含まれるオブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）の種類を識別する段階と、
    前記プレビューイメージに適用されるイメージフィルターに対する推薦アルゴリズムを準備する段階と、
    前記推薦アルゴリズムを用いて前記オブジェクトの種類に対応する互いに異なる２つ以上のイメージフィルターを選択する段階、及び
    前記選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力する段階を含むイメージ処理方法。
  2. 前記プレビューイメージに含まれる前記オブジェクトの種類を識別する前に、多数の写真に対するイメージデータ及び前記多数の写真に含まれるオブジェクトの種類との間の相関関係について学習された、前記プレビューイメージに含まれる前記オブジェクトの種類を識別するための学習モデルを準備する段階をさらに含む請求項１に記載のイメージ処理方法。
  3. 前記プレビューイメージに適用される前記イメージフィルターに対する前記推薦アルゴリズムを準備する段階は、
    多数のイメージに含まれるオブジェクトの種類及び前記多数のイメージを補正するために選択されたイメージフィルターの種類との間の相関関係について学習された、前記イメージフィルターを推薦するための学習モデルを準備する段階を含む請求項１に記載のイメージ処理方法。
  4. 前記推薦アルゴリズムを用いて前記オブジェクトの種類に対応する前記互いに異なる２つ以上のイメージフィルターを選択する段階は、
    前記イメージフィルターを推薦するための学習モデル及び前記プレビューイメージを用いて、前記プレビューイメージに含まれる前記オブジェクトの種類に応じて前記端末機の使用者が選択する確率が高いと予測される前記２つ以上のイメージフィルターを選択する段階を含む請求項３に記載のイメージ処理方法。
  5. 前記推薦アルゴリズムを用いて前記オブジェクトの種類に対応する前記互いに異なる２つ以上のイメージフィルターを選択する段階は、
    前記プレビューイメージに含まれる前記オブジェクトの種類に応じて前記端末機の使用者が選択する確率が最も高いと予測された第１イメージフィルター、及び前記プレビューイメージに含まれる前記オブジェクトの種類に応じて前記端末機の使用者が選択する確率が２番目に高いと予測された第２イメージフィルターを選択する段階をさらに含む請求項４に記載のイメージ処理方法。
  6. 前記選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力する段階は、
    前記第１イメージフィルターを前記プレビューイメージの第１イメージ領域に適用する段階、及び
    前記第２イメージフィルターを前記プレビューイメージの前記第１イメージ領域を除いた領域である第２イメージ領域に適用する段階を含む請求項５に記載のイメージ処理方法。
  7. 前記選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力する段階は、
    前記第１イメージ領域に対応する前記端末機の第１表示領域または前記第２イメージ領域に対応する前記端末機の第２表示領域に入力されたタッチドラッグ（ｔｏｕｃｈｉ ｄｒａｇ）入力を受信する段階、及び
    前記タッチドラッグ入力が受信された表示領域に対応するイメージ領域に適用されたイメージフィルターを前記第１イメージフィルター及び前記第２イメージフィルターとは異なる第３イメージフィルターに変更する段階をさらに含む請求項６に記載のイメージ処理方法。
  8. 前記第３イメージフィルターは、前記イメージフィルターを推薦するための学習モデル及び前記プレビューイメージを用いて前記プレビューイメージに含まれる前記オブジェクトの種類に応じて前記端末機の使用者が選択する確率が３番目に高いと予測される請求項７に記載のイメージ処理方法。
  9. 前記第１イメージ領域に対応する前記端末機の前記第１表示領域または前記第２イメージ領域に対応する前記端末機の前記第２表示領域に入力された前記タッチドラッグ入力を受信する段階は、
    前記第１表示領域または前記第２表示領域に入力された、前記第１表示領域から前記第２表示領域に向かう方向と垂直な第１方向または前記第１方向と反対である第２方向への前記タッチドラッグ入力を受信する段階を含む請求項７に記載のイメージ処理方法。
  10. 前記選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを出力する段階は、
    前記第１表示領域及び前記第２表示領域の境界の任意の地点から始まるタッチドラッグ入力を受信する段階と、
    前記タッチドラッグ入力に基づいて前記第１イメージ領域の比率及び前記第２イメージ領域の比率を調整する段階と、
    前記第１イメージ領域の比率または前記第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが基準比率以上高くなっていることを判断する段階、及び
    前記判断結果に応じて、前記基準比率以上高くなった比率を有するイメージ領域に適用されたイメージフィルターを前記プレビューイメージの全領域に適用する段階をさらに含む請求項７に記載のイメージ処理方法。
  11. 前記第１イメージ領域の比率または前記第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが前記基準比率以上高くなっていることを判断する段階は、
    前記第１イメージ領域の大きさまたは前記第２イメージ領域の大きさのうちのいずれか１つが基準大きさ以上広くなっていることを判断する段階を含む請求項１０に記載のイメージ処理方法。
  12. 前記第１イメージ領域の比率または前記第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが前記基準比率以上高くなっていることを判断する段階は、
    前記第１イメージ領域の横幅または前記第２イメージ領域の横幅のうちのいずれか１つが基準幅以上広くなっていることを判断する段階を含む請求項１０に記載のイメージ処理方法。
  13. 前記基準比率以上高くなった比率を有するイメージ領域に適用されたイメージフィルターを前記プレビューイメージの前記全領域に適用する段階後に、
    撮影アイコンを出力する段階、及び
    前記撮影アイコンにタッチ入力が受信されると、前記基準比率以上高くなった比率を有するイメージ領域に適用されたイメージフィルターが適用された前記プレビューイメージを保存する段階をさらに含む請求項１０に記載のイメージ処理方法。
  14. 前記タッチドラッグ入力に基づいて、前記第１イメージ領域の比率及び前記第２イメージ領域の比率を調整する段階は、
    前記第１表示領域及び前記第２表示領域の前記境界の前記任意の地点から前記第２表示領域から前記第１表示領域に向かう方向への前記タッチドラッグ入力が受信される場合、前記タッチドラッグ入力の始点と終点との間の距離に比例するように前記プレビューイメージで前記第２イメージ領域の比率を増加させる請求項１０に記載のイメージ処理方法。
  15. 前記タッチドラッグ入力に基づいて前記第１イメージ領域の比率及び前記第２イメージ領域の比率を調整する段階は、
    前記第１表示領域及び前記第２表示領域の前記境界の前記任意の地点から前記第１表示領域から前記第２表示領域に向かう方向への前記タッチドラッグ入力が受信される場合、前記タッチドラッグ入力の始点と終点との間の距離に比例するように前記プレビューイメージで前記第１イメージ領域の比率を増加させる請求項１０に記載のイメージ処理方法。
  16. 請求項１に記載のイメージ処理方法をコンピュータで実行させるプログラムが記録されたコンピュータ判読可能な記録媒体。
  17. 周辺から反射された光から変換されたプレビューイメージの入力を受ける入力部と、
    前記プレビューイメージに含まれるオブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）の種類を識別し、前記プレビューイメージに適用されるイメージフィルターに対する推薦アルゴリズムを用いて２つ以上のイメージフィルターを選択する制御部、及び
    前記選択された２つ以上のイメージフィルターが適用されたプレビューイメージを表示する表示部を含み、
    前記制御部は、前記選択された２つ以上のフィルターのうちの第１イメージフィルターを前記プレビューイメージの第１イメージ領域に適用し、前記第１イメージフィルターと異なる第２イメージフィルターを前記プレビューイメージの前記第１イメージ領域を除いた領域である第２イメージ領域に適用する端末機。
  18. 前記表示部は、前記第１イメージ領域に対応する前記表示部の第１表示領域または前記第２イメージ領域に対応する前記表示部の第２表示領域に入力されたタッチドラッグ（ｔｏｕｃｈ ｄｒａｇ）入力を受信し、
    前記制御部は、前記タッチドラッグ入力が受信された表示領域に対応するイメージ領域に適用されたイメージフィルターを前記第１イメージフィルター及び前記第２イメージフィルターとは異なる第３イメージフィルターに変更する請求項１７に記載の端末機。
  19. 前記表示部は、前記第１表示領域または前記第２表示領域に入力された、前記第１表示領域から前記第２表示領域に向かう方向と垂直な第１方向または前記第１方向と反対である第２方向への前記タッチドラッグ入力を受信する請求項１８に記載の端末機。
  20. 前記表示部は、前記第１イメージ領域に対応する前記表示部の第１表示領域及び前記第２イメージ領域に対応する前記表示部の第２表示領域の境界の任意の地点から始まるタッチドラッグ入力を受信し、前記タッチドラッグ入力に基づいて、前記第１イメージ領域の比率及び前記第２イメージ領域の比率を調整し、
    前記制御部は、前記第１イメージ領域の比率または前記第２イメージ領域の比率のうちのいずれか１つが基準比率以上高くなっていることを判断し、前記判断結果に応じて、前記基準比率以上高くなった比率を有するイメージ領域に適用されたイメージフィルターを前記プレビューイメージの全領域に適用する請求項１７に記載の端末機。
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