KR102584187B1 - 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법 - Google Patents

이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102584187B1
KR102584187B1 KR1020160038585A KR20160038585A KR102584187B1 KR 102584187 B1 KR102584187 B1 KR 102584187B1 KR 1020160038585 A KR1020160038585 A KR 1020160038585A KR 20160038585 A KR20160038585 A KR 20160038585A KR 102584187 B1 KR102584187 B1 KR 102584187B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
images
information
image information
processor
Prior art date
Application number
KR1020160038585A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20170112066A (ko
Inventor
문성환
민정환
박대윤
김민정
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020160038585A priority Critical patent/KR102584187B1/ko
Priority to EP17775673.1A priority patent/EP3439284A4/en
Priority to PCT/KR2017/002210 priority patent/WO2017171248A1/ko
Priority to US16/089,892 priority patent/US10893184B2/en
Publication of KR20170112066A publication Critical patent/KR20170112066A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102584187B1 publication Critical patent/KR102584187B1/ko

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/698Control of cameras or camera modules for achieving an enlarged field of view, e.g. panoramic image capture
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformation in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling the whole image or part thereof
    • G06T3/4053Super resolution, i.e. output image resolution higher than sensor resolution
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/63Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/68Control of cameras or camera modules for stable pick-up of the scene, e.g. compensating for camera body vibrations
    • H04N23/682Vibration or motion blur correction
    • H04N23/684Vibration or motion blur correction performed by controlling the image sensor readout, e.g. by controlling the integration time
    • H04N23/6845Vibration or motion blur correction performed by controlling the image sensor readout, e.g. by controlling the integration time by combination of a plurality of images sequentially taken
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/72Combination of two or more compensation controls
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/741Circuitry for compensating brightness variation in the scene by increasing the dynamic range of the image compared to the dynamic range of the electronic image sensors
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/95Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems
    • H04N23/951Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems by using two or more images to influence resolution, frame rate or aspect ratio
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00Details of television systems
    • H04N5/222Studio circuitry; Studio devices; Studio equipment
    • H04N5/262Studio circuits, e.g. for mixing, switching-over, change of character of image, other special effects ; Cameras specially adapted for the electronic generation of special effects
    • H04N5/265Mixing

Abstract

본 발명은 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법을 제공한다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 방법에 있어서, 이미지 센서를 통해, 외부 객체에 대응하는 제1 이미지 및 제2 이미지를 포함하는 복수의 이미지들을 획득하는 동작; 상기 복수의 이미지들 중 상기 이미지 센서를 통해 프로세싱된 적어도 일부를 프리뷰 이미지로 제공하는 동작; 상기 프리뷰 이미지에 적어도 기반하여, 이미지 정보를 검출하는 동작; 상기 복수의 이미지들 중 적어도 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 포함하는 이미지들을 버퍼에 저장하는 동작; 촬영과 관련된 입력에 반응하여, 상기 이미지 정보를 이용하여 상기 버퍼에 저장된 이미지들 중 적어도 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 포함하는 이미지 셋(set)을 합성하여 제3 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 또한 다른 실시 예들이 가능하다.

Description

이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR PROCESSING IMAGE}
본 발명의 다양한 실시 예는 복수의 이미지를 이용하여 다양한 처리 과정을 통해 개선된 이미지를 생성하기 위한 것이다.
일반적으로 초고해상도(super resolution, SR) 이미지는 단일 이미지가 가진 해상력과 선명도를 극대화시킨 이미지로서, 특정 정지 이미지가 생성되는 시간과 다음 정지 이미지가 생성되는 시간 간격 동안 연속되는 저해상도의 이미지들에 대한 결합에 의해서 생성될 수 있다. 이러한 초고해상도 이미지는 천체망원경의 영상 복원, 범죄 영상들 복원 기술에도 사용될 수 있고, 일반 카메라의 디지털 줌(Digital zoom)의 대체 기술로도 활용될 수 있다.
초고해상도, HDR(high dynamic range) 등과 같은 이미지 처리 솔루션은 같은 장면에 대한 여러장의 이미지들에 대해 다양한 처리가 수반되므로, 전체 처리 시간이 길어질 수 있고, 이는 합성 영상을 생성하는데 걸리는 시간에 영향을 미칠 수 있다.
따라서, 정지 이미지가 생성되는 시간과 다음 정지 이미지가 생성되는 시간 간격을 활용하여, 합성 영상을 생성하기 위해 필요한 처리 중 일부를 처리할 수 있는 시간을 확보할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에서는 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면 전자 장치의 방법에 있어서, 이미지 센서를 통해, 외부 객체에 대응하는 제1 이미지 및 제2 이미지를 포함하는 복수의 이미지들을 획득하는 동작; 상기 복수의 이미지들 중 상기 이미지 센서를 통해 프로세싱된 적어도 일부를 프리뷰 이미지로 제공하는 동작; 상기 프리뷰 이미지에 적어도 기반하여, 이미지 정보를 검출하는 동작; 상기 복수의 이미지들 중 적어도 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 포함하는 이미지들을 버퍼에 저장하는 동작; 및 촬영과 관련된 입력에 반응하여, 상기 이미지 정보를 이용하여 상기 버퍼에 저장된 이미지들 중 적어도 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 포함하는 이미지 셋(set)을 합성하여 제3 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면 전자 장치에 있어서, 이미지 센서; 상기 이미지 센서로부터 획득된 이미지를 버퍼링하기 위한 버퍼; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 이미지 센서를 통해, 외부 객체에 대응하는 제1 이미지 및 제2 이미지를 포함하는 복수의 이미지들을 획득하고, 상기 복수의 이미지들 중 상기 이미지 센서를 통해 프로세싱된 적어도 일부를 프리뷰 이미지로 제공하고, 상기 프리뷰 이미지에 적어도 기반하여, 이미지 정보를 검출하고, 상기 복수의 이미지들 중 적어도 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 상기 버퍼에 저장하고, 촬영과 관련하여 수신된 입력에 반응하여, 상기 이미지 정보를 이용하여 적어도 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 포함하는 이미지 셋(set)이 합성된 제3 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에서는 개선된 이미지를 생성하기 위해 사용되는 이미지 정보를 미리 검출하여 저장하기 때문에 개선된 이미지를 생성하기 위한 이벤트가 발생한 시점부터 처리 시간이 감소할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에서는 개선된 이미지 생성 시 수행되는 정합 및 합성에 대한 정밀도가 향상되고, 개선된 이미지에 대한 처리 시간이 감소되며, 이미지의 화질 수준을 개선할 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치를 포함하는 네트워크 환경을 도시한다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈의 블록도를 도시한다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성도를 도시한다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 프로세서의 구성도를 도시한다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 프로세서의 구성도를 도시한다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 개선된 이미지를 생성하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 개선된 이미지 생성 입력이 수신되면 합성 이미지를 생성하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 이미지 촬영 동작을 나타내는 흐름도를 도시한다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 실시 예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 또는 "A/B" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째, "등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 문서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 전자 장치는 가구, 건물/구조물 또는 자동차의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터, 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 플렉서블하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1을 참조하여, 다양한 실시 예에서의, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)가 기재된다. 전자 장치(101)는 버스(110), 프로세서(120), 메모리(130), 입출력 인터페이스(150), 디스플레이(160), 및 통신 인터페이스(170)를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(101)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.
버스(110)는 구성요소들(110-170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.
메모리(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 메모리(130)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 프로그램(140)은, 예를 들면, 커널(141), 미들웨어(143), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템으로 지칭될 수 있다.
커널(141)은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(141)은 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147)에서 전자 장치(101)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
미들웨어(143)는, 예를 들면, API(145) 또는 어플리케이션 프로그램(147)이 커널(141)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다. 또한, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147) 중 적어도 하나에 전자 장치(101)의 시스템 리소스(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)를 사용할 수 있는 우선순위를 부여하고, 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리할 수 있다. API(145)는 어플리케이션(147)이 커널(141) 또는 미들웨어(143)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(150)는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)에 전달하거나, 또는 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.
디스플레이(160)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다.
통신 인터페이스(170)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 장치(예: 제1 외부 전자 장치(102), 제2 외부 전자 장치(104), 또는 서버(106)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스(170)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(162)에 연결되어 외부 장치(예: 제2 외부 전자 장치(104) 또는 서버(106))와 통신할 수 있다.
무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시 예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제1 및 제2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(102,104), 또는 서버(106)에서 실행될 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(201)의 블록도이다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는 하나 이상의 프로세서(예: AP)(210), 통신 모듈(220), 가입자 식별 모듈(224), 메모리(230), 센서 모듈(240), 입력 장치(250), 디스플레이(260), 인터페이스(270), 오디오 모듈(280), 카메라 모듈(291), 전력 관리 모듈(295), 배터리(296), 인디케이터(297), 및 모터(298)를 포함할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(210)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, SoC(system on chip)로 구현될 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서를 더 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 도 2에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(221))를 포함할 수도 있다. 프로세서(210)는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드)하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 프로세서(260)는 카메라 모듈(291)에 의해서 생성된 프리뷰 이미지에 기반하여 개선된 이미지(예: 초고해상도 이미지, HDR 이미지, 저조도 이미지 등)를 생성하기 위해 이미지 정보(예: 특징 정보, 블러(blur) 정보 등)를 검출하고, 검출된 이미지 정보를 메모리(230)(또는 버퍼)에 저장할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 프로세서(260)는 이미지 내 오브젝트 위치, 기준 축, 에지 정보 등 중 적어도 하나(또는 일부)를 포함하는 특징 정보 및 이미지의 흐릿함 정도를 나타내는 블러 정보 등 중 적어도 하나(또는 일부)를 검출할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서(260)는 촬영에 관련된 입력이 수신되면 검출된 이미지 정보에 기반하여 메모리(230)(또는 버퍼)에 저장된 이미지들을 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 프로세서(210)는 이미지 정보에 기반하여 메모리(230)(또는 버퍼)에 저장된 복수의 이미지들 중 기준 이미지를 선택하고, 기준 이미지를 제외한 다른 이미지들 각각의 정합 정보를 산출할 수 있다. 상기 정합 정보는 기준 이미지와 다른 이미지들 간의 오브젝트 위치, 기준 축(예: x축, y축 등), 에지 위치, 노출량, 명도 또는 이들의 조합 등과 같은 특징 정보의 차이값을 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 프로세서(210)는 산출된 정합 정보에 기반하여 기준 이미지 및 다른 이미지들 각각을 정합할 수 있다. 상기 프로세서(210)는 정합 정보에 기반하여 기준 이미지와 동일하도록 다른 이미지들의 오브젝트 위치, 기준 축, 에지 위치 등을 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 기준 이미지의 적어도 일부 영역을 기준으로 다른 이미지들 각각의 일부 영역에 대응하는 영역들이 동일한 위치에 중첩되도록 다른 이미지들을 배열할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 프로세서(210)는 정합된 기준 이미지 및 다른 이미지들을 합성하여 합성 이미지를 생성하고, 생성된 합성 이미지를 화질 개선을 위한 후처리하여 SR 이미지를 생성할 수 있다.
통신 모듈(220)(예: 통신 인터페이스(170))와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227), NFC 모듈(228) 및 RF 모듈(229)을 포함할 수 있다. 셀룰러 모듈(221)은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(224)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 트랜시버, PAM(power amp module), 주파수 필터, LNA(low noise amplifier), 또는 적어도 하나의 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다. 가입자 식별 모듈(224)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 또는 임베디드 SIM을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.
메모리(230)(예: 메모리(130))는, 예를 들면, 내장 메모리(232) 또는 외장 메모리(234)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(232)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.
센서 모듈(240)은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치(201)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 제스처 센서(240A), 자이로 센서(240B), 기압 센서(240C), 마그네틱 센서(240D), 가속도 센서(240E), 그립 센서(240F), 근접 센서(240G), 컬러(color) 센서(240H)(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서(240I), 온/습도 센서(240J), 조도 센서(240K), 또는 UV(ultra violet) 센서(240M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 후각(e-nose) 센서, 일렉트로마이오그라피(EMG) 센서, 일렉트로엔씨팔로그램(EEG) 센서, 일렉트로카디오그램(ECG) 센서, IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(201)는 프로세서(210)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(240)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(210)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(240)을 제어할 수 있다.
입력 장치(250)는, 예를 들면, 터치 패널(252), (디지털) 펜 센서(254), 키(256), 또는 초음파 입력 장치(258)를 포함할 수 있다. 터치 패널(252)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(252)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(252)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. (디지털) 펜 센서(254)는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키(256)는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(258)는 마이크(예: 마이크(288))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.
디스플레이(260)(예: 디스플레이(160))는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 프로젝터(266), 및/또는 이들을 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 패널(262)은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 터치 패널(252)과 일체형으로 구현되거나, 또는 터치 패널(252)과는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치(264)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(266)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, HDMI(272), USB(274), 광 인터페이스(optical interface)(276), 또는 D-sub(D-subminiature)(278)를 포함할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스(170)에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 인터페이스(270)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스(145)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 스피커(282), 리시버(284), 이어폰(286), 또는 마이크(288) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다.
카메라 모듈(291)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시 예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 카메라 모듈(280)은 촬영된 복수의 이미지들 중 적어도 일부를 프로세싱하여 프리뷰 이미지로 디스플레이(260)를 통해서 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(280)의 이미지 시그널 프로세서는 하나 이상의 이미지 센서에서 연속적으로 출력된 복수의 이미지들에 대한 전처리(pre-processing)를 수행할 수 있다. 상기 이미지 시그널 프로세서는 전처리된 이미지들 중 적어도 일부 이미지를 메모리(230)(또는 버퍼)에 저장하거나 후처리(post-processing)하여 프리뷰 이미지로 디스플레이(260)를 통해서 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 촬영된 이미지에 대한 프로세싱은 카메라 모듈(280)의 이미지 시그널 프로세서에서 수행할 수 있지만, 프로세서(210)도 촬영된 복수의 이미지들 중 적어도 일부를 프로세싱하여 프리뷰 이미지로 디스플레이(260)를 통해서 제공할 수 있다.
전력 관리 모듈(295)은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(295)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC, 또는 배터리 또는 연료 게이지를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리(296)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(296)는, 예를 들면, 충전식 전지 및/또는 태양 전지를 포함할 수 있다.
인디케이터(297)는 전자 장치(201) 또는 그 일부(예: 프로세서(210))의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터(298)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동, 또는 햅틱 효과 등을 발생시킬 수 있다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFloTM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있는 모바일 TV 지원 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치(예: 전자 장치(201))는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함하거나, 또는, 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다. 한 실시 예에 따르면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제및/또는 운영 체제상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 프로그램 모듈(310)은 커널(320)(예: 커널(141)), 미들웨어(330)(예: 미들웨어(143)), (API(360)(예: API(145)), 및/또는 어플리케이션(370)(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드 가능하다.
커널(320)은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저(321) 및/또는 디바이스 드라이버(323)를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저(321)는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수를 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부를 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, WiFi 드라이버, 오디오 드라이버, 또는 IPC(inter-process communication) 드라이버를 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션(370)이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 미들웨어(330) 는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(341), 윈도우 매니저(342), 멀티미디어 매니저(343), 리소스 매니저(344), 파워 매니저(345), 데이터베이스 매니저(346), 패키지 매니저(347), 커넥티비티 매니저(348), 노티피케이션 매니저(349), 로케이션 매니저(350), 그래픽 매니저(351), 또는 시큐리티 매니저(352) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
런타임 라이브러리(335)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리(335)는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수 처리를 수행할 수 있다. 어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용되는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370)의 소스 코드 또는 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(345)는, 예를 들면, 배터리의 용량 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보를 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 파워 매니저(345)는 바이오스(BIOS: basic input/output system)와 연동할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)에서 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다.
커넥티비티 매니저(348)는, 예를 들면, 무선 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(349)는, 예를 들면, 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 이벤트를 사용자에게 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(350)는, 예를 들면, 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화(telephony) 매니저 또는 전술된 구성요소들의 기능들의 조합을 형성할 수 있는 하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 미들웨어(330)는 운영 체제의 종류별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. API(360)는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠의 경우, 플랫폼별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.
어플리케이션(370)은, 예를 들면, 홈(371), 다이얼러(372), SMS/MMS(373), IM(instant message)(374), 브라우저(375), 카메라(376), 알람(377), 컨택트(378), 음성 다이얼(379), 이메일(380), 달력(381), 미디어 플레이어(382), 앨범(383), 와치(384), 헬스 케어(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보) 제공 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달하거나, 또는 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 또는 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션을 설치, 삭제, 또는 갱신할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어(예: 프로세서(210)), 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현(예: 실행)될 수 있으며, 하나 이상의 기능을 수행하기 위한 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트 또는 프로세스를 포함할 수 있다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성도를 도시한다.
도 4에 따르면 전자 장치(400)는 프로세서(401), 카메라 모듈(402), 입력 장치(403), 메모리(404), 디스플레이(405)를 포함할 수 있다.
상기 프로세서(401)는 전반적인 전자 장치(400)의 동작을 제어하는데, 특히 카메라 모듈(402), 입력 장치(403), 메모리(404), 디스플레이(405)의 동작을 제어할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 카메라 모듈(402)(예: 이미지 시그널 프로세서)은 복수의 이미지들을 촬영하고, 촬영된 복수의 이미지들에 대한 전처리(pre-processing)를 수행할 수 있다. 상기 카메라 모듈(402)(예: 이미지 시그널 프로세서)은 전처리된 이미지들 중 적어도 일부를 버퍼(예: 제1 버퍼)에 저장하고, 전처리된 이미지들 중 적어도 일부를 후처리(post-processing)하여 후처리된 일부 이미지를 프리뷰 이미지로 디스플레이(405)를 통해서 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(401)는 카메라 모듈(402)을 통해서 복수의 이미지들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(401)는 카메라 모듈(402)에 포함된 이미지 센서에서 연속적으로 출력된 복수의 이미지들에 대한 전처리를 수행할 수 있다. 이렇게 전처리된 이미지들 중 적어도 일부 이미지는 버퍼(예: 제1 버퍼)에 저장될 수 있다.
상기 프로세서(401)는 획득된 복수의 이미지들 중 일부를 프로세싱하여 프리뷰 이미지로 디스플레이(405)를 통해서 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(401)는 전처리된 복수의 이미지들 중 일부 이미지에 대한 후처리를 수행하고, 후처리된 일부 이미지를 프리뷰 이미지로 디스플레이(405)를 통해서 표시할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 프로세서(401)는 프리뷰 이미지에 기반하여 SR 이미지를 생성하기 위한 이미지 정보를 검출하고, 검출된 이미지 정보를 버퍼(예: 제2 버퍼)에 저장할 수 있다. 상기 이미지 정보는 이미지 내 오브젝트 위치, 기준 축(예: x축, y축, z축 등), 에지 정보(예: 에지 위치 등), 노출량, 명도 또는 이들의 조합을 포함하는 특징 정보 및 이미지의 흐릿함 정도(예: 전자 장치(400)의 움직임에 따른 흔들림 정도 등)를 나타내는 블러 정보(예: 블러 값)등을 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 입력 장치(403)를 통해서 촬영에 관련된 입력이 수신되면 프로세서(401)는 이미지 정보(예: 제2 버퍼에 저장된 이미지 정보)에 기반하여 복수의 이미지들(예: 제1 버퍼에 저장된 복수의 이미지들)을 합성할 수 있다. 여기서, 촬영에 관련된 입력은 개선된 이미지를 생성하기 위한 입력일 수 있고, 상기 개선된 이미지를 생성하기 위한 입력은 줌인/아웃 조절, 줌인/아웃 조절 후 디스플레이(405) 상의 일정 영역에 손가락 등과 같은 오브젝트가 감지되는 경우, 촬영 버튼에 호버링 또는 터치 입력이 감지되는 경우 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 촬영에 관련된 입력에 대응하는 촬영모드가 초고해상도(SR) 모드인 경우 프로세서(401)는 이미지 정보를 이용하여 복수의 이미지들을 합성하여 해상도가 변경된 이미지를 생성할 수 있다.
예를 들어, 상기 촬영에 관련된 입력에 대응하는 촬영 모드가 HDR 모드인 경우 프로세서(401)는 이미지 정보를 이용하여 복수의 이미지들을 합성하여 명도가 변경된 이미지를 생성할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서(401)는 이미지 정보에 기반하여 복수의 이미지들 중 기준 이미지를 선택하고, 선택된 기준 이미지에 근거하여 다른 이미지들 각각의 정합 정보를 산출할 수 있다. 상기 기준 이미지는 이미지 정보의 블러 정보에 기반하여 복수의 이미지들 중 흐릿함 정도가 가장 낮은 이미지일 수 있다. 다시 말해서, 기준 이미지는 복수의 이미지들 중 선명함 정도가 가장 높은 이미지일 수 있다.
상기 프로세서(401)는 버퍼로부터 기준 이미지를 제외한 다른 이미지들 각각의 오브젝트 위치, 기준 축, 에지 위치, 노출량, 명도 또는 이들의 조합 등과 같은 특징 정보를 확인하고, 기준 이미지의 특징 정보와 확인된 다른 이미지들 각각의 특징 정보를 비교하여 특징 정보간의 차이값을 포함하는 정합 정보를 산출할 수 있다.
상기 프로세서(401)는 산출된 정합 정보에 기반하여 기준 이미지 및 다른 이미지들 각각을 정합하고, 정합된 기준 이미지 및 다른 이미지들을 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(401)는 다른 이미지들 각각의 오브젝트 위치가 기준 이미지의 오브젝트 위치에 동일하게 중첩되도록 차이값에 기반하여 다른 이미지들 각각의 오브젝트 위치를 보정할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 프로세서(401)는 생성된 합성 이미지에 대한 후처리를 수행하여 SR 이미지를 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면 프로세서(401)는 프리뷰 이미지에 기반하여 SR 이미지를 생성하기 위한 이미지 정보를 검출하고, 검출된 이미지 정보에 기반하여 기준 이미지를 선택하며, 기준 이미지 외에 다른 이미지들 각각의 정합 정보를 산출하여 버퍼에 저장할 수도 있다. 상기 프로세서(401)는 입력 장치(403)를 통해서 촬영에 관련된 입력이 수신되면 산출된 정합 정보에 기반하여 기준 이미지 및 다른 이미지들 각각을 정합하고, 정합된 기준 이미지 및 정합된 이미지들을 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다.
카메라 모듈(402)는 빛을 통과시키는 렌즈, 빛을 수신하는 이미지 센서 및 빛의 신호를 디지털 신호로 변경하는 회로 등을 포함하여 정지 영상 또는 동영상을 촬영할 수 있다. 한 실시 예에 따르면 카메라 모듈(402)(예: 이미지 시그널 프로세서)은 촬영된 이미지들 중 적어도 일부를 전처리하여 전처리된 이미지들 중 적어도 일부를 버퍼(예: 제1 버퍼)에 저장할 수 있다. 상기 카메라 모듈(402)(예: 이미지 시그널 프로세서)은 전처리된 이미지들 중 적어도 일부를 후처리하여 후처리된 일부 이미지를 프리뷰 이미지로 디스플레이(405)를 통해서 제공할 수 있다.
입력 장치(403)는 촬영을 위한 입력, 개선된 이미지 생성을 위한 입력을 수신할 수 있다.
메모리(404)는 전자 장치(400)에서 개선된 이미지를 생성하기 위해 사용되는 모든 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(404)는 이미지 정보를 저장할 수 있다.
디스플레이(405)는 프리뷰 이미지를 표시하거나 개선된 이미지를 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면 전자 장치의 방법은 이미지 센서를 통해, 외부 객체에 대응하는 제1 이미지 및 제2 이미지를 포함하는 복수의 이미지들을 획득하는 동작; 상기 복수의 이미지들 중 상기 이미지 센서를 통해 프로세싱된 적어도 일부를 프리뷰 이미지로 제공하는 동작; 상기 프리뷰 이미지에 적어도 기반하여, 이미지 정보를 검출하는 동작; 상기 복수의 이미지들 중 적어도 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 포함하는 이미지들을 버퍼에 저장하는 동작; 촬영과 관련된 입력에 반응하여, 상기 이미지 정보를 이용하여 상기 버퍼에 저장된 이미지들 중 적어도 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 포함하는 이미지 셋(set)을 합성하여 제3 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 프로세서의 구성도를 도시한다.
도 5에 따르면 프로세서(500)는 이미지 전처리부(501), 제1 이미지 후처리부(502), 제1 버퍼(503), 제2 이미지 후처리부(504), 이미지 정보 검출부(505), 이미지 처리부(506)를 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 이미지 전처리부(501)는 카메라 모듈(510)에서 광학적인 결함 및 제조상에서 발생한 결함 등을 보정하기 위한 이미지 처리 알고리즘을 이용하여 카메라 모듈(510)에서 입력된 이미지를 보정할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 제1 이미지 후처리부(502)는 입력된 이미지를 고품질의 컬러 이미지로 처리하기 위한 이미지 처리 알고리즘을 이용하여 이미지 전처리부(501)에서 전처리된 이미지를 후처리하여 프리뷰 이미지를 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면 이미지 전처리부(501) 및 제1 이미지 후처리부(502)는 프로세서(500)에 포함될 수 있지만, 도 4의 카메라 모듈(402)에 포함될 수도 있다. 이러한 경우 카메라 모듈(402)의 이미지 시그널 프로세서는 이미지 전처리부(501)를 통해서 복수의 이미지들에 대한 전처리를 수행하고, 제1 이미지 후처리부(502)를 통해서 전처리된 이미지들에 대한 후처리를 수행할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 제1 버퍼(503)는 프리뷰 이미지와 정지 이미지가 생성되는 시간 차이를 줄이기 위해(또는 없애기 위해) 카메라 모듈(510)에서 출력되어 이미지 전처리부(501)를 통해서 전처리된 이미지들(예: 2 ~ 5개의 이미지들)를 저장할 수 있다. 상기 제1 버퍼(501)에 저장된 이미지들은 생성된 프리뷰 이미지와 동일한 시점의 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(505)을 통해서 입력된 이미지는 이미지 전처리부(503)를 통해서 전처리되고, 전처리된 이미지는 제1 이미지 후처리부(502)를 통해서 후처리되어 프리뷰 이미지로 제공되며, 동일한 전처리 이미지가 제1 버퍼(503)에 저장될 수 있다.
한 실시 예에 따르면 제2 이미지 후처리부(504)는 촬영에 관련된 입력(예: 정지 이미지 생성을 위한 입력)이 수신되면 화질 개선을 위한 이미지 처리 알고리즘을 이용하여 제1 버퍼(503)에 저장된 이미지들 중 입력 시점의 프리뷰 이미지와 동일한 시점의 이미지를 처리하여 정지 이미지를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 정지 이미지는 메모리(예: 메모리(404))에 저장될 수 있다.
한 실시 예에 따르면 이미지 정보 검출부(505)는 프리뷰 이미지에서 오브젝트 위치, 기준 축, 에지 정보 등과 같은 특징 정보 및 흐릿함 정도를 나타내는 블러 정보를 포함하는 이미지 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 정보 검출부(505)는 제1 이미지 후처리부(502)를 통해서 생성되는 프리뷰 이미지에서 이미지 정보를 검출할 수 있다. 이와 같이 추출된 이미지 정보는 메모리(예: 버퍼)에 저장될 수 있다. 상기 메모리는 이미지 정보 검출부(505)의 내부에 구비되거나 외부에 구비될 수 있다.
한 실시 예에 따르면 이미지 처리부(506)는 개선된 이미지 생성을 위한 입력이 수신되면 입력 시점에 이미지 정보 검출부(505)에서 검출된(또는 버퍼에 저장된) 이미지 정보에 기반하여 제1 버퍼(503)에 저장된 복수의 이미지들 중 기준 이미지를 선택하고, 기준 이미지 이외에 다른 이미지들에 대한 정합 정보를 산출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리부(506)는 제1 버퍼(503)에 저장된 복수의 이미지들에 대한 블러 정보를 확인하여 복수의 이미지들 중 가장 낮은 블러 값을 가지는 이미지를 기준 이미지로 선택할 수 있다. 상기 이미지 처리부(506)는 기준 이미지의 특징 정보와 기준 이미지 이외에 다른 이미지들 각각에 대한 특징 정보를 비교하여 차이값에 해당하는 정합 정보를 산출할 수 있다.
상기 이미지 처리부(506)는 산출된 정합 정보에 기반하여 기준 이미지 및 다른 이미지들 각각을 정합하고, 정합된 기준 이미지 및 정합된 각 이미지들을 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리부(506)는 산출된 차이값에 기반하여 기준 이미지의 오브젝트의 위치와 일치하도록(또는 대응되도록) 다른 이미지들 각각에 대한 오브젝트의 위치를 보정하거나, 기준 이미지의 기준 축과 일치하도록(또는 대응되도록) 다른 이미지들 각각에 대한 기준 축을 보정하거나, 기준 이미지의 에지 위치와 일치하도록(또는 대응되도록) 다른 이미지들 각각에 대한 에지 위치를 보정할 수 있다. 상기 이미지 처리부(506)는 기준 이미지와 보정된 다른 이미지들을 합성하여 합성 이미지를 생성하고, 생성된 합성 이미지에 화질 개선을 위한 후처리를 수행하여 개선된 이미지(예: SR 이미지, HDR 이미지, 저조도 이미지 등)를 생성할 수 있다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 프로세서의 구성도를 도시한다.
도 6에 따르면 프로세서(600)는 이미지 전처리부(601), 제1 이미지 후처리부(602), 제1 버퍼(603), 제2 이미지 후처리부(604), 이미지 정보 검출부(605), 이미지 처리부(606)를 포함할 수 있다. 상기 이미지 정보 검출부(605)는 이미지 특징 추출부(610), 블러 정보 검출부(611), 제2 버퍼(612)를 포함할 수 있다. 상기 이미지 처리부(606)는 제1 이미지 처리부(620), 제1 이미지 정합부(621), 제2 이미지 처리부(622), 제2 이미지 정합부(623), 제3 이미지 처리부(624), 제3 이미지 정합부(625), 제4 이미지 처리부(626), 제4 이미지 정합부(627), 제5 이미지 처리부(628), 제5 이미지 정합부(629), 이미지 분석부(630), 이미지 합성부(631), 제3 이미지 후처리부(632)를 포함할 수 있다.
도 6은 한 장의 개선된 이미지 생성을 위해 제1 버퍼(603)에 저장된 5장의 이미지를 사용하는 방법을 예로 들어 설명한다. 그러나 본 발명에서 개선된 이미지 생성에 사용되는 이미지의 개수를 특정 개수로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 전자 장치(400)는 제1 버퍼(603)에 3장의 이미지 또는 7장의 이미지를 저장하고, 이를 이용하여 개선된 이미지(예: SR 이미지, HDR 이미지, 저조도 이미지 등)를 생성할 수 있다. 한 실시 예에 따르면 이미지 전처리부(601) 및 제1 이미지 후처리부(602)는 상기의 도 4에서 설명한 이미지 전처리부(501) 및 제1 이미지 후처리부(502)과 동일하게 동작할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 제1 버퍼(603)는 이미지 전처리부(601)에서 출력되는 이미지들 중 일부 이미지를 저장할 수 있다. 예를 들어, 제1 버퍼(603)는 5개의 이미지들을 저장할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 제2 이미지 후처리부(604)는 상기의 도 4에서 설명한 제2 이미지 후처리부(504)와 동일하게 동작할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 특징 정보 검출부(610)는 프리뷰 이미지로부터 오브젝트 위치, 기준 축, 에지 정보 등과 같은 특징 정보를 검출할 수 있다. 상기 제2 버퍼(612)가 5개의 이미지들에 대한 이미지 정보를 저장할 수 있는 경우 특징 정보 검출부(610)는 프리뷰 이미지로부터 5개의 이미지들 각각에 대한 특징 정보를 검출하고, 검출된 특징 정보를 제2 버퍼(612)에 저장할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 블러 정보 검출부(611)는 프리뷰 이미지로부터 흐릿함 정도를 나타내는 블러 정보(예: 블러 값)을 검출할 수 있다. 상기 제2 버퍼(612)가 5개의 이미지들에 대한 이미지 정보를 저장할 수 있는 경우 블러 정보 검출부(611)는 프리뷰 이미지로부터 5개의 이미지들 각각에 대한 블러 정보를 검출하고, 검출된 블러 정보를 제2 버퍼(612)에 저장할 수 있다.
도 6은 이미지 정보 검출부(605)가 특징 정보 검출부(610) 및 블러 정보 검출부(611)를 둘 다 포함하는 것으로 설명한다. 다양한 실시 예에 따르면 이미지 정보 검출부(605)는 특징 정보 검출부(610) 및 블러 정보 검출부(611) 중 적어도 하나(또는 일부)를 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 제2 버퍼(612)는 검출된 특징 정보 및 블러 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 제2 버퍼(612)는 5개의 이미지들에 대한 특징 정보 및 블러 정보를 저장하고, 일정 시간이 지나면 n개의 이미지들에 대한 특징 정보 및 블러 정보를 삭제하여 다음에 검출된 n개의 이미지들에 대한 특징 정보 및 블러 정보를 저장할 수 있다. 여기서, n은 1과 5 사이의 자연수일 수 있다.
이러한 경우 특징 정보 검출부(610)는 프리뷰 이미지로부터 5개의 이미지들 각각에 대한 특징 정보를 검출하고, 검출된 특징 정보를 제2 버퍼(612)에 저장하며, 제2 버퍼(612)에서 삭제된 개수에 해당하는 n개의 이미지들 각각에 대한 특징 정보를 검출하여 검출된 특징 정보를 제2 버퍼(612)에 저장할 수 있다.
또한 블러 정보 검출부(611)는 프리뷰 이미지로부터 5개의 이미지들 각각에 대한 블러 정보를 검출하고, 검출된 블러 정보를 제2 버퍼(612)에 저장하며, 제2 버퍼(603)에서 삭제된 개수에 해당하는 n개의 이미지들 각각에 대한 블러 정보를 검출하여 검출된 블러 정보를 제2 버퍼(612)에 저장할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 이미지 분석부(630)는 개선된 이미지 생성을 위한 입력이 수신되면 제2 버퍼(612)에 저장된 블러 정보에 기반하여 제1 버퍼(603)에 저장된 이미지들 중 기준 이미지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 이미지 분석부(630)는 입력 시점에 제1 버퍼(603)에 저장된 5개의 이미지들 중 가장 작은 블러 값을 가지는 이미지를 기준 이미지로 선택할 수 있다. 상기 기준 이미지는 가장 선명한 화질을 가지는 이미지일 수 있다.
상기 제2 버퍼(612)는 프리뷰 이미지로부터 검출한 이미지 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 제2 버퍼(612)는 도 1의 메모리(130) 및 도 2의 메모리(230)에 포함될 수 있다. 또한 제2 버퍼(612)는 도면 상에 '버퍼'로 기술되었지만, 본 발명에서 검출한 이미지 정보의 저장 방법을 특정한 자료 구조로 한정하지 않는다. 예를 들어, 프리뷰 이미지에서 검출된 이미지 정보는 각 프리뷰 이미지를 관리하는 자료 구조(예: 리스트, 배열 등과 같은 형태의 구조)에 포함되어 저장될 수 있다.
한 실시 예에 따르면 이미지 분석부(630)는 기준 이미지에 대한 특징 정보 및 기준 이미지를 제외한 다른 이미지들에 대한 특징 정보를 비교하여 다른 이미지들 각각에 대한 정합 정보를 산출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 분석부(630)는 기준 이미지의 오브젝트 위치와 다른 이미지들 각각의 오브젝트 위치를 비교하여 오브젝트 위치간의 차이값에 해당하는 정합 정보를 산출할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 이미지 분석부(630)는 기준 이미지를 제외한 다른 이미지들에 대한 화질 개선을 위한 이미지 처리를 수행하도록 제1 이미지 처리부(620), 제2 이미지 처리부(622), 제3 이미지 처리부(624), 제4 이미지 처리부(626), 제5 이미지 처리부(628) 중 일부를 제어할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 이미지 분석부(630)는 이미지 처리된 다른 이미지들 각각에 대한 정합 정보에 기반하여 기준 이미지 및 다른 이미지들 각각에 대한 정합을 수행하도록 제1 이미지 정합부(621), 제2 이미지 정합부(623), 제3 이미지 정합부(625), 제4 이미지 정합부(627), 제5 이미지 정합부(629) 중 일부를 제어할 수 있다.
예를 들어, 제1 이미지, 제2 이미지, 제3 이미지, 제4 이미지, 제5 이미지 중 제3 이미지가 기준 이미지로 선택된 경우 제1 이미지 처리부(620)는 제1 이미지에 대한 이미지 처리를 수행하고, 제1 이미지 정합부(621)는 제1 이미지의 정합 정보에 기반하여 기준 이미지와 일치하도록 제1 이미지에 대한 보정을 수행할 수 있다.
상기 제2 이미지 처리부(622)는 제2 이미지에 대한 이미지 처리를 수행하고, 제2 이미지 정합부(623)는 제2 이미지의 정합 정보에 기반하여 기준 이미지와 일치하도록 제2 이미지에 대한 보정을 수행할 수 있다.
상기 제4 이미지 처리부(626)는 제4 이미지에 대한 이미지 처리를 수행하고, 제4 이미지 정합부(627)는 제4 이미지의 정합 정보에 기반하여 기준 이미지와 일치하도록 제4 이미지에 대한 보정을 수행할 수 있다.
상기 제5 이미지 처리부(628)는 제5 이미지에 대한 이미지 처리를 수행하고, 제5 이미지 정합부(629)는 제5 이미지의 정합 정보에 기반하여 기준 이미지와 일치하도록 제5 이미지에 대한 보정을 수행할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 이미지 합성부(631)는 정합된 기준 이미지 및 다른 이미지들을 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다.
한 실시 예에 따르면 제3 이미지 후처리부(632)는 합성 이미지에 대한 화질 개선을 위한 이미지 처리를 수행하여 최종적으로 개선된 이미지(예: SR 이미지, HDR 이미지, 저조도 이미지 등)를 생성할 수 있다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 개선된 이미지를 생성하기 위한 흐름도를 도시한다. 다양한 실시 예에 따르면 동작 700 내지 동작 705는 전자 장치(101, 104, 201, 또는 400), 서버(106), 프로세서(120, 210, 401, 500 또는 600), 카메라 모듈(280 또는 402), 프로그램 모듈(310)을 통하여 실행될 수 있다.
도 7을 참조하면 동작 700에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 복수의 이미지들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 카메라 모듈(280 또는 402)을 통해서 촬영된 복수의 이미지들을 입력받을 수 있다.
동작 701에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 획득된 복수의 이미지들 중 적어도 일부를 프로세싱하여 프리뷰 이미지로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 복수의 이미지들 중 적어도 일부를 화질 개선을 위한 전처리를 수행하고, 전처리된 이미지들에 대한 후처리를 수행하여 프리뷰 이미지로 디스플레이(405)를 통해서 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면 복수의 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지들 중 적어도 일부를 프로세싱하여 프리뷰 이미지로 제공하는 동작은 카메라 모듈(280 또는 402)을 통해서 수행될 수도 있다.
동작 702에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 프리뷰 이미지에 기반하여 이미지 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 프리뷰 이미지에서 오브젝트 위치, 기준 축, 에지 정보 등과 같은 특징 정보를 검출하고, 이미지의 흐릿함 정도를 나타내는 블러 정보를 검출하여 버퍼에 저장할 수 있다.
동작 703에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 획득된 복수의 이미지들을 버퍼에 저장할 수 있다. 여기서, 버퍼는 프리뷰 이미지와 동일한 시점의 전처리된 이미지(예: 2 ~ 5개의 이미지들)을 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면 복수의 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지들 중 적어도 일부를 프로세싱하여 버퍼에 저장하는 동작은 카메라 모듈(280 또는 402)을 통해서 수행될 수도 있다.
동작 704에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 촬영에 관련된 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 촬영에 관련된 입력은 카메라 렌즈의 줌을 조절하기 위한 입력일 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면 동작 701 내지 동작 702 및 동작 703 내지 동작 704는 병행될 수 있다.
동작 705에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 검출된 이미지 정보에 기반하여 버퍼에 저장된 이미지들을 합성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 블러 정보에 기반하여 버퍼에 저장된 이미지들 중 기준 이미지를 선택하고, 특징 정보에 기반하여 기준 이미지를 제외한 다른 이미지들에 대한 정합 정보를 산출할 수 있다. 상기 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 산출된 정합 정보에 기반하여 기준 이미지 및 다른 이미지들에 대한 정합을 수행하고, 정합된 기준 이미지 및 다른 이미지들을 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면 전자 장치는 이미지 센서; 상기 이미지 센서로부터 획득된 이미지를 버퍼링하기 위한 버퍼; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 이미지 센서를 통해, 외부 객체에 대응하는 제1 이미지 및 제2 이미지를 포함하는 복수의 이미지들을 획득하고, 상기 복수의 이미지들 중 상기 이미지 센서를 통해 프로세싱된 적어도 일부를 프리뷰 이미지로 제공하고, 상기 프리뷰 이미지에 적어도 기반하여, 이미지 정보를 검출하고, 상기 복수의 이미지들 중 적어도 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 상기 버퍼에 저장하고, 촬영과 관련하여 수신된 입력에 반응하여, 상기 이미지 정보를 이용하여 적어도 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 포함하는 이미지 셋(set)이 합성된 제3 이미지를 생성할 수 있다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에서 개선된 이미지 생성 입력이 수신되면 합성 이미지를 생성하기 위한 흐름도를 도시한다. 다양한 실시 예에 따르면 동작 800 내지 동작 803는 전자 장치(101, 104, 201, 또는 400), 서버(106), 프로세서(120, 210, 401, 500 또는 600), 카메라 모듈(280 또는 402), 프로그램 모듈(310)을 통하여 실행될 수 있다.
도 8을 참조하면 동작 800에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 이미지 정보에 기반하여 버퍼에 저장된 복수의 이미지들 중 기준 이미지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 프리뷰 이미지에서 미리 검출된 이미지 정보 중 블러 정보에 기반하여 버퍼에 저장된 복수의 이미지들 중 기준 이미지를 선택할 수 있다. 상기 선택된 기준 이미지는 가장 선명한 이미지일 수 있다.
동작 801에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 이미지 정보에 기반하여 기준 이미지를 제외한 다른 이미지들 각각에 대한 정합 정보를 산출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 프리뷰 이미지에서 미리 검출된 이미지 정보 중 특징 정보에 기반하여 기준 이미지를 제외한 다른 이미지들에 대한 정합 정보를 산출할 수 있다. 상기 정합 정보는 기준 이미지의 특징 정보와 다른 이미지들 각각의 특징 정보에 대한 차이값을 포함할 수 있다.
동작 802에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 산출된 정합 정보에 기반하여 기준 이미지 및 다른 이미지들에 대한 정합을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 다른 이미지들 각각에 대한 정합 정보에 기반하여 기준 이미지와 일치하도록 다른 이미지들 각각을 보정할 수 있다.
동작 803에서 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 정합된 기준 이미지 및 다른 이미지들을 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)(예: 프로세서(401))는 기준 이미지와 보정된 다른 이미지들을 합성하고, 합성된 이미지를 화질 개선을 위한 이미지 후처리를 수행하여 개선된 이미지(예: SR 이미지, HDR 이미지, 저조도 이미지 등)를 생성할 수 있다. 상기 생성된 이미지는 메모리(130, 230 또는 404)에 저장될 수 있다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 이미지 촬영 동작을 나타내는 흐름도를 도시한다. 다양한 실시 예에 따르면 동작 900 내지 동작 910은 전자 장치(101, 104, 201, 또는 400), 서버(106), 프로세서(120, 210, 401, 500 또는 600), 카메라 모듈(280 또는 402), 프로그램 모듈(310)을 통하여 실행될 수 있다.
도 9를 참조하면 동작 900에서 프로세서(600)는 카메라 모듈(280 또는 402)로부터 입력된 이미지들에 대한 이미지 전처리를 수행할 수 있다.
동작 901에서 프로세서(600)는 전처리된 이미지들을 제1 버퍼(603)에 저장할 수 있다. 상기 제1 버퍼(603)는 5개의 이미지들을 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 복수의 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지들 중 적어도 일부를 전처리하여 제1 버퍼에 저장하는 동작은 카메라 모듈(208 또는 402)을 통해서 수행될 수 있다.
동작 902에서 프로세서(600)는 정지 이미지를 촬영하기 위한 이벤트가 발생하는지를 판단하여 정지 이미지를 촬영하기 위한 이벤트가 발생하면 동작 905을 수행하고, 정지 이미지를 촬영하기 위한 이벤트가 발생하지 않으면 동작 903을 수행할 수 있다.
동작 903에서 프로세서(600)는 전처리된 이미지를 후처리하여 프리뷰 이미지로 제공할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전처리된 이미지를 후처리하여 프리뷰 이미지로 제공하는 동작은 카메라 모듈(208 또는 402)을 통해서 수행될 수 있다.
동작 904에서 프로세서(600)는 후처리된 이미지들로부터 이미지 정보를 검출하여 제2 버퍼(612)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(600)는 이미지 내 오브젝트 위치, 기준 축, 에지 정보를 포함하는 특징 정보 및 이미지의 흐릿함 정도를 나타내는 블러 정보를 검출하고, 검출된 특징 정보 및 블러 정보를 제2 버퍼(612)에 저장할 수 있다.
동작 905에서 프로세서(600)는 개선된 이미지를 생성하기 위한 이벤트가 발생하는지를 판단하여 개선된 이미지를 생성하기 위한 이벤트가 발생하면 동작 908을 수행하고, 개선된 이미지를 생성하기 위한 이벤트가 발생되지 않으면 동작 906을 수행할 수 있다.
동작 906에서 프로세서(600)는 제1 버퍼(603)에 저장된 이미지들 중 프리뷰 이미지와 동일한 시점의 이미지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 정지 이미지를 생성하기 위한 이벤트가 발생되면 프로세서(600)는 상기 이벤트가 발생된 시점의 프리뷰 이미지와 동일한 시점의 이미지를 선택할 수 있다.
동작 907에서 프로세서(600)는 선택된 이미지를 후처리하여 정지 이미지로 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(600)는 선택된 이미지를 화질 개선을 위한 이미지 후처리를 수행하여 정지 이미지를 생성할 수 있다.
동작 908에서 프로세서(600)는 제2 버퍼(612)에 저장된 이미지 정보에 기반하여 제1 버퍼(603)에 저장된 이미지들 중 기준 이미지를 선택하고, 기준 이미지를 제외한 다른 이미지들에 대한 정합 정보를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(600)는 블러 정보에 기반하여 제1 버퍼(600)에 저장된 이미지들 중 가장 낮은 블러 값을 가지는 이미지를 기준 이미지로 선택할 수 있다. 상기 프로세서(600)는 기준 이미지의 특징 정보와 다른 이미지들 각각에 대한 특징 정보를 비교하여 차이값에 해당하는 정합 정보를 산출할 수 있다.
동작 909에서 프로세서(600)는 산출된 정합 정보에 기반하여 기준 이미지 및 다른 이미지들에 대한 정합을 수행하고, 정합된 기준 이미지 및 다른 이미지를 합성하여 개선된 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(600)는 다른 이미지 각각에 대한 정합 정보에 기반하여 기준 이미지와 일치하도록 다른 이미지들 각각을 보정할 수 있다. 상기 프로세서(600)는 기준 이미지의 일부 영역과 기준 이미지의 일부 영역에 대응하는 다른 이미지들 각각의 영역이 일치되도록 기준 이미지 및 다른 이미지들을 배열할 수 있다.
상기 프로세서(600)는 기준 이미지 및 보정된 다른 이미지를 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다. 상기 프로세서(600)는 합성 이미지를 화질 개선을 위한 후처리를 수행하여 개선된 이미지(예: SR 이미지, HDR 이미지, 저조도 이미지 등)를 생성할 수 있다.
동작 910에서 프로세서(600)는 촬영 동작을 종료하기 위한 이벤트가 발생되는지 판단하여 촬영 동작을 종료하기 위한 이벤트가 발생되면 동작을 종료하고, 촬영 동작을 종료하기 위한 이벤트가 발생되지 않으면 동작 900을 수행하여 동작 901 내지 동작 909를 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에서는 개선된 이미지를 생성하기 위해 사용되는 이미지 정보를 미리 검출하여 저장하기 때문에 개선된 이미지를 생성하기 위한 이벤트가 발생한 시점부터 처리 시간이 감소할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에서는 개선된 이미지 생성 시 수행되는 정합 및 합성에 대한 정밀도가 향상되고, 개선된 이미지에 대한 처리 시간이 감소되며, 이미지의 화질 수준을 개선할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예: 메모리(130))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체 (예: 플롭티컬 디스크), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른, 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
101: 전자 장치
110: 버스
120: 프로세서
130: 메모리
140: 소프트웨어 및/또는 프로그램
150: 입출력 인터페이스
160: 디스플레이
170: 통신 인터페이스

Claims (17)

  1. 이미지 센서를 통해, 외부 객체를 포함하는 복수의 이미지를 획득하는 동작;
    상기 복수의 이미지에 기초하여 획득된 프리뷰 이미지들을 제공하는 동작;
    상기 프리뷰 이미지들에 기반하여, 이미지 정보를 획득하는 동작;
    상기 프리뷰 이미지들을 기반으로 획득된 상기 이미지 정보를 기반으로, 상기 복수의 이미지 중 기준 이미지를 확인하는 동작; 및
    합성 이미지 생성과 관련된 입력이 수신됨에 응답하여, 상기 이미지 정보 중 상기 기준 이미지에 대응되는 프리뷰 이미지를 통해 획득된 제1 이미지 정보와 상기 이미지 정보 중 상기 제1 이미지 정보를 제외한 제2 이미지 정보의 차이에 기초하여 상기 복수의 이미지 중 둘 이상의 이미지를 포함하는 이미지 셋의 이미지 합성을 수행함으로써 합성 이미지를 생성하는 동작;을 포함하고,
    상기 제1 이미지 정보 및 상기 제2 이미지 정보는 각 이미지들에 대한, 상기 프리뷰 이미지들 내의 상기 외부 객체의 위치, 에지 정보, 노출량, 명도 또는 블러 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 합성 이미지를 생성하는 동작은,
    상기 이미지 정보에 기반하여, 상기 이미지 셋에 포함된 이미지들 간의 정합(registration)을 수행하는 동작을 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 정합을 수행하는 동작은,
    상기 이미지 정보에 기반하여, 상기 이미지 셋 중 하나의 이미지를 기준 이미지로 결정하는 동작; 및
    상기 기준 이미지의 적어도 일부 영역을 기준으로, 상기 이미지 셋에 포함된 이미지의 상기 일부 영역에 대응하는 영역들이 동일한 위치에 중첩되도록 상기 이미지 셋을 배열하는 동작을 포함하는 방법.
  4. ◈청구항 4은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제3항에 있어서, 상기 정합을 수행하는 동작은,
    흐릿함 정도(blur)에 기반하여, 상기 이미지 셋 중 하나의 이미지를 상기 기준 이미지로 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 합성 이미지를 생성하는 동작은,
    상기 합성 이미지 생성과 관련된 입력에 대응하는 촬영모드가 초고해상도(super resolution, SR) 모드인 것에 기반하여, 상기 복수의 이미지 중, 상기 제1 이미지 정보에 대응되는 상기 기준 이미지 및 상기 제2 이미지 정보에 대응되는 적어도 하나의 이미지 중 하나의 이미지를 합성하여 해상도가 변경된 상기 합성 이미지를 생성하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 합성 이미지를 생성하는 동작은,
    상기 합성 이미지 생성과 관련된 입력에 대응하는 촬영 모드가 HDR(high dynamic range) 모드인 것에 기반하여, 상기 복수의 이미지 중, 상기 제 1 이미지 정보에 대응되는 상기 기준 이미지 및 상기 제 2 이미지 정보에 대응되는 적어도 하나의 이미지 중 하나의 이미지를 합성하여 명도가 변경된 상기 합성 이미지를 생성하는 방법.
  8. 삭제
  9. 전자 장치에 있어서,
    이미지 센서;
    상기 이미지 센서로부터 획득된 이미지를 버퍼링하기 위한 버퍼; 및
    프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지 센서를 통해, 외부 객체를 포함하는 복수의 이미지를 획득하고,
    상기 복수의 이미지에 기초하여 획득된 프리뷰 이미지들을 제공하고,
    상기 프리뷰 이미지들에 기반하여, 이미지 정보를 획득하고,
    상기 프리뷰 이미지들을 기반으로 획득된 상기 이미지 정보를 기반으로, 상기 복수의 이미지 중 기준 이미지를 확인하고,
    합성 이미지 생성과 관련된 입력이 수신됨에 응답하여, 상기 이미지 정보 중 상기 기준 이미지에 대응되는 프리뷰 이미지를 통해 획득된 제1 이미지 정보와 상기 이미지 정보 중 상기 제1 이미지 정보를 제외한 제2 이미지 정보의 차이에 기초하여 상기 복수의 이미지 중 적어도 둘 이상의 이미지를 포함하는 이미지 셋의 이미지 합성을 수행함으로써 합성 이미지를 생성하도록 구성되고,
    상기 제1 이미지 정보 및 상기 제2 이미지 정보는 각 이미지들에 대한, 상기 프리뷰 이미지들 내의 상기 외부 객체의 위치, 에지 정보, 노출량, 명도 또는 블러 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
  10. ◈청구항 10은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 이미지 정보에 기반하여, 상기 이미지 셋에 포함된 이미지들 간의 정합(registration)을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  11. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 이미지 정보에 기반하여, 상기 이미지 셋 중 하나의 이미지를 기준 이미지로 결정하고, 상기 기준 이미지의 적어도 일부 영역을 기준으로, 상기 이미지 셋에 포함된 이미지의 상기 일부 영역에 대응하는 영역들이 동일한 위치에 중첩되도록 상기 이미지 셋을 배열하도록 설정된 전자 장치.
  12. ◈청구항 12은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제11항에 있어서, 상기 프로세서는,
    흐릿함 정도(blur)에 기반하여, 상기 이미지 셋 중 하나의 이미지를 상기 기준 이미지로 결정하도록 설정된 전자 장치.
  13. 삭제
  14. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 합성 이미지 생성과 관련된 입력에 대응하는 촬영모드가 초고해상도(super resolution, SR) 모드인 것에 기반하여, 상기 복수의 이미지 중, 상기 제1 이미지 정보에 대응되는 상기 기준 이미지 및 상기 제2 이미지 정보에 대응되는 적어도 하나의 이미지 중 하나의 이미지를 합성하여 해상도가 변경된 상기 합성 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  15. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 합성 이미지 생성과 관련된 입력에 대응하는 촬영 모드가 HDR(high dynamic range) 모드인 것에 기반하여, 상기 복수의 이미지 중, 상기 제1 이미지 정보에 대응되는 상기 기준 이미지 및 상기 제2 이미지 정보에 대응되는 적어도 하나의 이미지 중 하나의 이미지를 합성하여 명도가 변경된 상기 합성 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  16. 삭제
  17. 명령들을 저장하고 있는 비일시적 저장 매체에 있어서, 상기 명령들은 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은,
    이미지 센서를 통해, 외부 객체를 포함하는 복수의 이미지를 획득하는 동작;
    상기 복수의 이미지에 기초하여 획득된 프리뷰 이미지들을 제공하는 동작;
    상기 프리뷰 이미지들에 기반하여, 이미지 정보를 확인하는 동작;
    상기 프리뷰 이미지들을 기반으로 획득된 상기 이미지 정보를 기반으로, 상기 복수의 이미지 중 기준 이미지를 확인하는 동작; 및
    합성 이미지 생성과 관련된 입력이 수신됨에 응답하여, 상기 이미지 정보 중 상기 기준 이미지에 대응되는 프리뷰 이미지를 통해 획득된 제1 이미지 정보와 상기 이미지 정보 중 상기 제1 이미지 정보를 제외한 제2 이미지 정보의 차이에 기초하여 상기 복수의 이미지 중 적어도 둘 이상의 이미지를 포함하는 이미지 셋의 이미지 합성을 수행함으로써 합성 이미지를 생성하는 동작;을 포함하고,
    상기 제1 이미지 정보 및 상기 제2 이미지 정보는 각 이미지들에 대한, 상기 프리뷰 이미지들 내의 상기 외부 객체의 위치, 에지 정보, 노출량, 명도 또는 블러 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 비일시적 저장 매체.


KR1020160038585A 2016-03-30 2016-03-30 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법 KR102584187B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160038585A KR102584187B1 (ko) 2016-03-30 2016-03-30 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법
EP17775673.1A EP3439284A4 (en) 2016-03-30 2017-02-28 ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR IMAGE PROCESSING
PCT/KR2017/002210 WO2017171248A1 (ko) 2016-03-30 2017-02-28 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법
US16/089,892 US10893184B2 (en) 2016-03-30 2017-02-28 Electronic device and method for processing image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160038585A KR102584187B1 (ko) 2016-03-30 2016-03-30 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170112066A KR20170112066A (ko) 2017-10-12
KR102584187B1 true KR102584187B1 (ko) 2023-10-05

Family

ID=59964832

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160038585A KR102584187B1 (ko) 2016-03-30 2016-03-30 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10893184B2 (ko)
EP (1) EP3439284A4 (ko)
KR (1) KR102584187B1 (ko)
WO (1) WO2017171248A1 (ko)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102650217B1 (ko) 2017-12-07 2024-03-21 삼성전자주식회사 이미지를 제공하기 위한 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR20200101226A (ko) * 2019-02-19 2020-08-27 삼성전자주식회사 촬영된 이미지를 처리하기 위한 방법 및 그 전자 장치
KR20200111446A (ko) * 2019-03-19 2020-09-29 삼성전자주식회사 합성 이미지를 생성하는 전자 장치 및 방법
JP2023044462A (ja) * 2021-09-17 2023-03-30 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置、医用画像処理方法、および医用画像処理プログラム
CN115550570B (zh) * 2022-01-10 2023-09-01 荣耀终端有限公司 图像处理方法与电子设备
WO2024043557A1 (ko) * 2022-08-22 2024-02-29 삼성전자 주식회사 이미지를 합성하기 위한 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
CN117793544A (zh) * 2024-02-28 2024-03-29 荣耀终端有限公司 一种图像处理方法及相关装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130236094A1 (en) * 2007-03-05 2013-09-12 DigitalOptics Corporation Europe Limited Image Processing Method and Apparatus
US20140313400A1 (en) * 2011-05-13 2014-10-23 Sony Corporation Image processing apparatus, image pickup apparatus, image processing method, and program

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7058233B2 (en) * 2001-05-30 2006-06-06 Mitutoyo Corporation Systems and methods for constructing an image having an extended depth of field
US20050129324A1 (en) * 2003-12-02 2005-06-16 Lemke Alan P. Digital camera and method providing selective removal and addition of an imaged object
US20050232512A1 (en) * 2004-04-20 2005-10-20 Max-Viz, Inc. Neural net based processor for synthetic vision fusion
US20070031063A1 (en) * 2005-08-05 2007-02-08 Hui Zhou Method and apparatus for generating a composite image from a set of images
KR101205842B1 (ko) * 2005-10-12 2012-11-28 액티브 옵틱스 피티와이 리미티드 복수 개의 이미지 프레임들에 기초하여 이미지를 형성하기위한 방법, 이미지 처리 시스템, 및 디지털 카메라
KR100831661B1 (ko) * 2006-12-06 2008-05-22 삼성전자주식회사 이미지 센서를 구비하는 촬영 장치와 그 사진 촬영 방법
US8306121B2 (en) 2008-03-17 2012-11-06 Ati Technologies Ulc Method and apparatus for super-resolution of images
US9465129B1 (en) * 2009-03-06 2016-10-11 See Scan, Inc. Image-based mapping locating system
SG166684A1 (en) * 2009-05-11 2010-12-29 Creative Tech Ltd A multimodal camera and a method for selecting an operation mode of a camera
US9262684B2 (en) * 2013-06-06 2016-02-16 Apple Inc. Methods of image fusion for image stabilization
KR102145201B1 (ko) * 2013-08-12 2020-08-18 삼성전자주식회사 이미지의 동적 범위 향상을 위한 방법 및 장치
KR102124604B1 (ko) * 2013-09-02 2020-06-19 삼성전자주식회사 이미지 안정화 방법 그 전자 장치
US9269014B2 (en) * 2013-09-24 2016-02-23 Corning Incorporated Hyperspectral detector systems and methods using context-image fusion
WO2015104236A1 (en) * 2014-01-07 2015-07-16 Dacuda Ag Adaptive camera control for reducing motion blur during real-time image capture
US9282253B2 (en) 2014-02-18 2016-03-08 Qualcomm Technologies, Inc. System and method for multiple-frame based super resolution interpolation for digital cameras
EP2933999B1 (en) * 2014-04-14 2018-02-21 Alcatel Lucent Method and apparatus for obtaining an image with motion blur
KR20160016068A (ko) 2014-08-01 2016-02-15 삼성전자주식회사 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치
KR102326700B1 (ko) * 2015-06-01 2021-11-16 엘지전자 주식회사 이동 단말기
KR102438201B1 (ko) * 2017-12-01 2022-08-30 삼성전자주식회사 사진 촬영과 관련된 추천 정보를 제공하는 방법 및 시스템
KR102650217B1 (ko) * 2017-12-07 2024-03-21 삼성전자주식회사 이미지를 제공하기 위한 방법 및 이를 지원하는 전자 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130236094A1 (en) * 2007-03-05 2013-09-12 DigitalOptics Corporation Europe Limited Image Processing Method and Apparatus
US20140313400A1 (en) * 2011-05-13 2014-10-23 Sony Corporation Image processing apparatus, image pickup apparatus, image processing method, and program

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170112066A (ko) 2017-10-12
WO2017171248A1 (ko) 2017-10-05
EP3439284A1 (en) 2019-02-06
US10893184B2 (en) 2021-01-12
EP3439284A4 (en) 2019-03-20
US20190122339A1 (en) 2019-04-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102444085B1 (ko) 휴대용 통신 장치 및 휴대용 통신 장치의 영상 표시 방법
US10871798B2 (en) Electronic device and image capture method thereof
KR102520225B1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 촬영 방법
KR102289837B1 (ko) 촬영 방법 및 전자 장치
KR102620138B1 (ko) 화면 출력 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102459243B1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 촬영 방법
KR102399049B1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 처리 방법
KR102584187B1 (ko) 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법
KR102649197B1 (ko) 그래픽 객체를 표시하기 위한 전자 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR20180106076A (ko) 촬영 모드에 따라 이미지에 대한 표시자를 다르게 제공하는 방법 및 그 전자 장치
KR20170097860A (ko) 디스플레이를 이용하여 이미지를 촬영하는 전자 장치 및 이미지 촬영 방법
KR102399764B1 (ko) 전자 장치 및 촬영 방법
KR102469426B1 (ko) 이미지 처리 장치 및 이의 동작 방법
KR102339798B1 (ko) 전자 장치의 음향 처리 방법 및 그 전자 장치
KR102588524B1 (ko) 전자 장치 및 그의 동작 방법
KR102482067B1 (ko) 전자 장치 및 그의 동작 방법
KR20160114434A (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 촬영 방법
KR102477522B1 (ko) 전자 장치 및 그의 카메라 노출 조정 방법
KR102423364B1 (ko) 영상을 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102407624B1 (ko) 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치
KR20170046496A (ko) 카메라를 갖는 전자 장치와 그의 이미지 처리 방법
KR102656557B1 (ko) 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102595449B1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치 제어 방법
KR102623989B1 (ko) 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102317624B1 (ko) 전자 장치 및 그의 이미지 처리 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant