KR102618590B1 - 이미지의 광원을 판단하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치 - Google Patents

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Abstract

일 실시 예에 따른 전자 장치는, 화소 배열(pixel array)을 포함한 이미지 센서, 및 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 이미지 프로세서;를 포함할 수 잇다. 상기 이미지 프로세서는, 제1 광로군(a first group of optical paths)에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차(phase difference)를 가진 제2 광로군(a second group of optical paths)에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 상기 화소 배열로부터 획득하고, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들(pixel values) 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화(normalize)하고, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터에 기반하여, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원(light source) 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단하도록 설정될 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

이미지의 광원을 판단하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치{METHOD AND ELECTRONIC DEVICE FOR DETERMINING LIGHT SOURCE OF IMAGES}
본 문서에서 개시되는 실시 예들은 위상 차가 발생할 수 있는 센서의 이미지를 이용하여 이미지 촬영 시의 광원을 판단하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치에 관한 것이다.
IT 기술의 고도화에 수반하여, 카메라는 전통적인 필름 카메라에서 디지털 카메라로 진화하였다. 상기 디지털 카메라는 빛을 전기적 영상 신호로 전환한 후 이를 디지털 데이터(이미지 데이터)로서 저장할 수 있다.
상기 디지털 카메라는 종래 필름 카메라와는 달리, 촬영 시 피사체에 가해진 빛의 색온도를 감안하여, 피사체 고유의 중립적인 색상으로 보정하기 위한 화이트 밸런싱(white balancing)을 수행할 수 있다. 일반적으로 상기 화이트 밸런싱 기법은 촬영된 이미지의 일부 또는 전체 화소에 있어서 무채색 영역을 추적하고, 상기 무채색 영역의 화소값을 기준으로, 이미지 전체의 색온도를 조절하였다.
그러나, 상기 일반적인 화이트 밸런싱 기법에 따르면, 피사체를 촬영한 이미지에는 광원의 색과 상기 피사체 고유의 색이 섞여 있으므로, 화이트 밸런싱 기법을 적용하기 위한 전제로서, 정확한 광원의 유형 및 색온도를 추정할 수 없었다. 또한, 상기 일반적인 화이트 밸런싱 기법을 이용하면 전형적인 광원을 판단하는 방법과 예외적인 광원을 판단하는 방법을 각각 고려하여 각각의 알고리즘을 구성해야 하므로, 전자 장치(예: 카메라)의 연산 리소스를 과도하게 사용하게 되고 이에 수반하여 전력 및 시간 소모도 막심하였다.
본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 촬영된 이미지로부터 피사체에서 반사된 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치, 또한, 상기 판단된 광원에 기반하여 화이트 밸런싱을 수행하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 화소 배열(pixel array)을 포함한 이미지 센서, 및 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 이미지 프로세서;를 포함할 수 잇다. 상기 이미지 프로세서는, 제1 광로군(a first group of optical paths)에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차(phase difference)를 가진 제2 광로군(a second group of optical paths)에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 상기 화소 배열로부터 획득하고, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들(pixel values) 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화(normalize)하고, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터에 기반하여, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원(light source) 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단하도록 설정될 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 방법은, 제1 광로군(a first group of optical paths)에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차(phase difference)를 가진 제2 광로군(a second group of optical paths)에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 동작, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들(pixel values) 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화(normalize)하는 동작, 및 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터에 기반하여, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원(light source) 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 광로군에 기반한 제1 이미지와, 상기 제1 광로군과 일정한 위상차를 가진 제2 광경로에 기반한 제2 이미지를 이용하여 피사체에서 반사된 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 보다 정확하게 판단할 수 있다. 이를 통해 보다 적합한 화이트 밸런싱을 수행할 수 있으며, 그 알고리즘이 상대적으로 단순하므로 광원의 판단 속도를 향상시킬 수 있고, 연산 리소스를 저감할 수 있으며, 광원 판단을 위한 전력 소모도 줄일 수 있다. 이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 나타낸다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈의 블록도를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
도 5는 일 실시 예에 따른 이미지 센서의 구성을 나타낸다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 수광 소자의 배치 구성(layout)을 나타낸다.
도 7은 일 실시 예에 따른 위상차 이미지의 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 광원 판단 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 9는 또 다른 실시 예에 따른 광원 판단 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 피사체를 나타낸 이미지이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 제1 이미지군 및 제2 이미지군의 화소값을 3차원적으로 플로팅(plotting)한 그래프이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 제1 이미지군 및 제2 이미지군의 정규화된 화소값을 3차원적으로 플로팅한 그래프이다.
도 13은 일 실시 예에 따른 K-파라미터를 도출하는 것을 설명하기 위한 그래프이다.
도 14를 참조하면, 백열등 하에 있는 무채색 피사체 및 상기 무채색 피사체를 촬영하였을 때 정규화된 화소값들의 3차원 그래프를 나타낸다.
도 15는 일 실시 에에 따른 조리개를 이용하여 위상차 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 일 실시 에에 따른 OIS 구동 모듈을 이용하여 위상차 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 17은 또 다른 실시 예에 따른 광원 판단 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 18은 또 다른 실시 예에 따른 K-파라미터를 도출하는 것을 설명하기 위한 그래프이다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다", 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 또는/및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)", "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)", "~하도록 설계된(designed to)", "~하도록 변경된(adapted to)", "~하도록 만들어진(made to)", 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성(또는 설정)된"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)"것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 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 구성(또는 설정)된 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(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 문서의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC (desktop PC), 랩탑 PC(laptop PC), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면 웨어러블 장치는 엑세서리 형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체 형(예: 전자 의복), 신체 부착 형(예: 스킨 패드(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식 형(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예들에서, 전자 장치는 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 가전 제품은, 예를 들면, 텔레비전, DVD 플레이어(Digital Video Disk player), 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스(예: 삼성 HomeSync™, 애플TV™, 또는 구글 TV™), 게임 콘솔(예: Xbox™, PlayStation™), 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(navigation) 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(Global Navigation Satellite System)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 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, 금융 기관의 ATM(automatic teller's machine), 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치(internet of things)(예: 전구, 각종 센서, 전기 또는 가스 미터기, 스프링클러 장치, 화재경보기, 온도조절기(thermostat), 가로등, 토스터(toaster), 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 전자 장치는 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 어떤 실시 예에 따른 전자 장치는 플렉서블 전자 장치일 수 있다. 또한, 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 기술 발전에 따른 새로운 전자 장치를 포함할 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 설명된다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치 (예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 다양한 실시 예에서의 전자 장치(101, 102, 104) 또는 서버(106)가 네트워크(162) 또는 근거리 통신(164)를 통하여 서로 연결될 수 있다. 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 구성 요소를 추가적으로 구비할 수 있다.
버스(110)는, 예를 들면, 구성요소들(110-170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 및/또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는, 중앙처리장치(central processing unit (CPU)), 어플리케이션 프로세서(application processor (AP)), 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(Application Programming Interface (API))(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템(Operating System (OS))으로 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 우선 순위에 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 우선 순위를 부여할 수 있다. 예컨대, 미들웨어(143)는 상기 적어도 하나에 부여된 우선 순위에 따라 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리함으로써, 상기 하나 이상의 작업 요청들에 대한 스케쥴링 또는 로드 밸런싱 등을 수행할 수 있다.
API(145)는, 예를 들면, 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 전달할 수 있는 인터페이스의 역할을 할 수 있다. 또한, 입출력 인터페이스(150)는 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(liquid crystal display (LCD)), 발광 다이오드(light-emitting diode (LED)) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic LED (OLED)) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(microelectromechanical systems, MEMS) 디스플레이, 또는 전자 종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 컨텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 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, 제스처, 근접, 또는 호버링(hovering) 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 상기 외부 장치 (예: 제2 외부 전자 장치(104) 또는 서버(106))와 통신할 수 있다.
무선 통신은, 예를 들면 셀룰러 통신 프로토콜로서, 예를 들면 LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE-advanced), CDMA(code division multiple access), WCDMA(WIdeband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(wireless broadband), 또는 GSM(global system for mobile communications) 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, Wi-Fi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(MST: Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN), 또는 GNSS 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
MST는 전자기 신호를 이용하여 전송 데이터에 따라 펄스를 생성하고, 상기 펄스는 자기장 신호를 발생시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 자기장 신호를 POS(point of sales)에 전송하고, POS는 MST 리더(MST reader)를 이용하여 상기 자기장 신호는 검출하고, 검출된 자기장 신호를 전기 신호로 변환함으로써 상기 데이터를 복원할 수 있다.
GNSS는 사용 지역 또는 대역폭 등에 따라, 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 system) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 혼용되어 사용(interchangeably used)될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard-232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 통신 네트워크(telecommunications network), 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(computer network)(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 전화 망(telephone network) 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. 한 실시 예에 따르면, 서버(106)는 하나 또는 그 이상의 서버들의 그룹을 포함할 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 장치의 블록도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 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 프로세서(image signal processor)를 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(load)하여 처리하고, 다양한 데이터를 비휘발성 메모리에 저장(store)할 수 있다.
통신 모듈(220)은, 도 1의 통신 인터페이스(170)와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(221), Wi-Fi 모듈(222), 블루투스 모듈(223), GNSS 모듈(224) (예: GPS 모듈, Glonass 모듈, Beidou 모듈, 또는 Galileo 모듈), NFC 모듈(225), MST 모듈(226) 및 RF(radio frequency) 모듈(227)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)(229)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.
Wi-Fi 모듈(222), 블루투스 모듈(223), GNSS 모듈(224), NFC 모듈(225), 또는 MST 모듈(226) 각각은, 예를 들면, 해당하는 모듈을 통해서 송수신되는 데이터를 처리하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), Wi-Fi 모듈(222), 블루투스 모듈(223), GNSS 모듈(224), NFC 모듈(225), MST 모듈(226) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 IC(integrated chip) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다.
RF 모듈(227)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(227)은, 예를 들면, 트랜시버(transceiver), PAM(power amp module), 주파수 필터(frequency filter), LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), Wi-Fi 모듈(222), 블루투스 모듈(223), GNSS 모듈(224), NFC 모듈(225), MST 모듈(226) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다.
가입자 식별 모듈(229)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 및/또는 내장 SIM(embedded SIM)을 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(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비-휘발성(non-volatile) 메모리 (예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), 마스크(mask) ROM, 플래시(flash) ROM, 플래시 메모리(예: 낸드플래시(NAND flash) 또는 노아플래시(NOR flash) 등), 하드 드라이브, 또는 SSD(solid state drive) 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(MultiMediaCard), 또는 메모리 스틱(memory stick) 등을 더 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 및/또는 물리적으로 연결될 수 있다.
보안 모듈(236)은 메모리(230)보다 상대적으로 보안 레벨이 높은 저장 공간을 포함하는 모듈로서, 안전한 데이터 저장 및 보호된 실행 환경을 보장해주는 회로일 수 있다. 보안 모듈(236)은 별도의 회로로 구현될 수 있으며, 별도의 프로세서를 포함할 수 있다. 보안 모듈(236)은, 예를 들면, 탈착 가능한 스마트 칩, SD(secure digital) 카드 내에 존재하거나, 또는 전자 장치(201)의 고정 칩 내에 내장된 내장형 보안 요소(embedded secure element(eSE))를 포함할 수 있다. 또한, 보안 모듈 (236)은 전자 장치(201)의 운영 체제(OS)와 다른 운영 체제로 구동될 수 있다. 예를 들면, 보안 모듈(236)은 JCOP(java card open platform) 운영 체제를 기반으로 동작할 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 센서(240H)(예: RGB 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 센서(E-nose sensor), EMG(electromyography) 센서, EEG(electroencephalogram) 센서, ECG(electrocardiogram) 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(touch panel)(252), (디지털) 펜 센서(pen sensor)(254), 키(key)(256), 또는 초음파(ultrasonic) 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 시트(sheet)를 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), 또는 프로젝터(266)를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 도 1의 디스플레이(160)와 동일 또는 유사한 구성을 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들면, 유연하게(flexible), 투명하게(transparent), 또는 착용할 수 있게(wearable) 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나의 모듈로 구성될 수도 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. 한 실시예에 따르면, 패널(262)은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서 (또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 상기 터치 패널(252)와 일체형으로 구현되거나, 또는 상기 터치 패널(252)와는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 디스플레이(260)는 상기 패널(262), 상기 홀로그램 장치(264), 또는 프로젝터(266)를 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 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, SD 카드/MMC 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 소리(sound)와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1에 도시된 입출력 인터페이스(150)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, ISP(image signal processor), 또는 플래시(flash)(예: LED 또는 제논 램프(xenon lamp))를 포함할 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(charger integrated circuit), 또는 배터리 또는 연료 게이지(battery or fuel gauge)를 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(rechargeable battery) 및/또는 태양 전지(solar battery)를 포함할 수 있다.
인디케이터(297)는 전자 장치(201) 혹은 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(vibration), 또는 햅틱(haptic) 효과 등을 발생시킬 수 있다. 도시되지는 않았으나, 전자 장치(201)은 모바일 TV 지원을 위한 처리 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 모바일 TV 지원을 위한 처리 장치는, 예를 들면, DMB(Digital Multimedia Broadcasting), DVB(Digital Video Broadcasting), 또는 미디어플로(MediaFLOTM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있다.
본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성 요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 본 문서에서 기술된 구성요소 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있으며, 일부 구성요소가 생략되거나 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성 요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체(entity)로 구성됨으로써, 결합되기 이전의 해당 구성 요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈의 블록도를 나타낸다.
도 3을 참조하면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제(OS) 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, 안드로이드(android), iOS, 윈도우즈(windows), 심비안(symbian), 타이젠(tizen), 또는 바다(bada) 등이 될 수 있다.
프로그램 모듈(310)은 커널(320), 미들웨어(330), API(360), 및/또는 어플리케이션(370)을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드(preload) 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드 가능하다.
커널(320)(예: 커널(141))은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저(321) 또는 디바이스 드라이버(323)를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저(321)는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수 등을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부 등을 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, Wi-Fi 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 효율적으로 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 미들웨어(330)(예: 미들웨어(143))는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(application manager)(341), 윈도우 매니저(window manager)(342), 멀티미디어 매니저(multimedia manager)(343), 리소스 매니저(resource manager)(344), 파워 매니저(power manager)(345), 데이터베이스 매니저(database manager)(346), 패키지 매니저(package manager)(347), 연결 매니저(connectivity manager)(348), 통지 매니저(notification manager)(349), 위치 매니저(location manager)(350), 그래픽 매니저(graphic manager)(351), 보안 매니저(security manager)(352), 또는 결제 매니저(354) 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 함수에 대한 기능 등을 수행할 수 있다.
어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들면, 어플리케이션(370) 중 적어도 하나의 어플리케이션의 생명 주기(life cycle)를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용하는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 다양한 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱(codec)을 이용하여 미디어 파일의 인코딩(encoding) 또는 디코딩(decoding)을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370) 중 적어도 어느 하나의 어플리케이션의 소스 코드, 메모리 또는 저장 공간 등의 자원을 관리할 수 있다.
파워 매니저(345)는, 예를 들면, 바이오스(BIOS: basic input/output system) 등과 함께 동작하여 배터리 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보 등을 제공할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346은 어플리케이션(370) 중 적어도 하나의 어플리케이션에서 사용할 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 업데이트를 관리할 수 있다.
연결 매니저(348)는, 예를 들면, Wi-Fi 또는 블루투스 등의 무선 연결을 관리할 수 있다. 통지 매니저(349)는 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 사건(event)을 사용자에게 방해되지 않는 방식으로 표시 또는 통지할 수 있다. 위치 매니저(350)는 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는 시스템 보안 또는 사용자 인증 등에 필요한 제반 보안 기능을 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(101))가 전화 기능을 포함한 경우, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화 매니저(telephony manager)를 더 포함할 수 있다.
미들웨어(330)는 전술한 구성요소들의 다양한 기능의 조합을 형성하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는 차별화된 기능을 제공하기 위해 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 또한, 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다.
API(360)(예: API(145))는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠(tizen)의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.
어플리케이션(370)(예: 어플리케이션 프로그램(147))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), 또는 시계(384), 건강 관리(health care)(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보 제공(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 등을 제공) 등의 기능을 수행할 수 있는 하나 이상의 어플리케이션을 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치(예: 전자 장치(101))와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104)) 사이의 정보 교환을 지원하는 어플리케이션(이하, 설명의 편의상, "정보 교환 어플리케이션")을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 알림 전달(notification relay) 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리(device management) 어플리케이션을 포함할 수 있다.
예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션(예: SMS/MMS 어플리케이션, 이메일 어플리케이션, 건강 관리 어플리케이션, 또는 환경 정보 어플리케이션 등)에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))로 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 알림 전달 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다.
장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))의 적어도 하나의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는 해상도) 조절), 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션 또는 외부 전자 장치에서 제공되는 서비스(예: 통화 서비스 또는 메시지 서비스 등)를 관리(예: 설치, 삭제, 또는 업데이트)할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치(예: 서버(106) 또는 전자 장치(102, 104))로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 프리로드 어플리케이션(preloaded application) 또는 서버로부터 다운로드 가능한 제3자 어플리케이션(third party application)을 포함할 수 있다. 도시된 실시 예에 따른 프로그램 모듈(310)의 구성요소들의 명칭은 운영 체제의 종류에 따라서 달라질 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현될 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는, 예를 들면, 프로세서(예: 프로세서(210))에 의해 구현(implement)(예: 실행)될 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 하나 이상의 기능을 수행하기 위한, 예를 들면, 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트(sets of instructions) 또는 프로세스 등을 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(401)는 카메라 모듈(410), 이미지 센서 인터페이스(I/F: interface)(420), 캘리브레이션(calibration) 모듈(430), 메모리(440, 480), 이미지 프로세서(450), 프로세서(460), 및 디스플레이(470)을 포함할 수 있다. 도 4에 도시된 전자 장치(401)은 도 1 - 도 3에 도시된 전자 장치에 대응될 수 있으며, 대응되는 구성에 대한 중복된 설명은 생략될 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)는 일부 구성을 생략하여 구현되거나 또는 도시되지 않은 구성을 더 포함하여 구현될 수도 있다.
카메라 모듈(410)은, 렌즈(411), 조리개(aperture)(412), 이미지 센서(413), 셔터(414), OIS(optical image stabilization) 구동 모듈(415-1, 415-2)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(410)은 일부 구성을 생략하여 구현되거나 또는 도시되지 않은 구성을 더 포함하여 구현될 수도 있다.
렌즈(411)는 외부로부터 카메라 모듈(410)로 입사하는 빛을 집광할 수 있다. 상기 집광된 빛은 조리개(412)를 통해 이미지 센서(413)에 도달할 수 있다. 즉, 렌즈(411)는 피사체에서 반사된 빛 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛이 이미지 센서(413)의 화소 배열에 도달하도록 할 수 있다.
조리개(412)는, 프로세서(460)의 제어 하에, 이미지 센서(413) (의 화소 배열)에 도달(혹은 입사(入射))하는 빛의 양(광량)을 조절할 수 있다. 일반적으로 조리개값이 클수록 이미지 센서(413)에 도달하는 빛의 양이 감소하고, 조리개값이 작을수록 이미지 센서(413)에 도달하는 빛의 양이 증가할 수 있다.
이미지 센서(413)는 다수의 화소가 격자 형상으로 2차원적으로 배열된 화소 배열(pixel array)를 포함할 수 있다. 상기 화소 배열에는, 수백-수천만개의 화소가 포함될 수 있으며, 상기 화소 각각에는 복수의 기준색 중 하나의 색이 할당될 수 있다. 예를 들어, 상기 복수의 기준색은 "RGB(red, green, blue)", 또는 "RGBW(red, green, blue, white)"을 포함할 수 있다. 상기 이미지 센서(413)는, 예를 들어, 전하결합소자(CCD: charge-coupled device)) 또는 상보성 금속산화막 반도체(CMOS: complementary metal-oxide-semiconductor)를 이용하여 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 이미지 센서(413)의 화소 배열은 외부로부터 수신되는 빛에 기반하여 전기적 신호를 생성하고, 상기 전기적 신호에 기반하여 디지털 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(413)의 화소 배열은 제1 광로군(a first group of optical paths)에 기반한 피사체의 제1 이미지 데이터(단순히, "제1 이미지"로도 참조될 수 있음), 및 상기 제1 광로군과 위상차(phase difference)를 가진 제2 광로군(a second group of optical paths)에 기반한 제2 이미지 데이터(단순히, "제1 이미지"로도 참조될 수 있음)를 생성할 수 있다. 상기 이미지 센서(413)의 구성에 관하여는 도 5 및 도 6에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
셔터(414)는 이미지 센서(413)가 빛에 노출되는 시간을 조절할 수 있다. 예컨대, 셔터(414)가 느리게 작동하면 이미지 센서(413)에 보다 많은 빛이 입사하고, 셔터(414)가 빠르게 작동하면 이미지 센서(413)에 보다 적은 빛이 입사할 수 있다. 상기 셔터(414)가 작동하는 시간은 셔터 스피드에 기반하여 조절될 수 있다. 상기 셔터(414)는 기계식 셔터 또는 이미지 센서를 제어하는 방식의 전자식 셔터를 포함할 수 있다.
OIS 구동 모듈(415-1, 415-2)은 상기 렌즈 또는 상기 화소 배열의 배치(arrangement or position)를 동적으로(dynamically) 조절할 수 있다. 상기 OIS 구동 모듈(415-1, 415-2)은 일반적으로 전자 장치(401)를 파지한 손의 떨림 방향의 반대방향으로 렌즈(411) 또는 이미지 센서(413)의 배치를 미세하게 조절할 수 있다. 이를 통해, 손의 떨림에 의해 발생할 수 있는 이미지의 흔들림을 보정할 수 있다.
다만, 일 실시 예에 따른 상기 OIS 구동 모듈(415-1, 415-2)은 상기 흔들림 보정뿐만 아니라 프로세서(460) 또는 이미지 프로세서(450)의 제어에 따라서 지정된 방향으로 렌즈(411) 또는 이미지 센서(413)의 배치를 미세하게 조절할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 상기 OIS 구동 모듈(415-1, 415-2)은 전자 장치(401)의 제조사에 따라서, VR(vibration reduction) 모듈, IS(image stabilizer), OS(optical stabilizer), AS(anti-shake) 모듈, Steady Shot 모듈 등으로 참조될 수 있다.
이미지 센서 인터페이스(I/F)(420)는 이미지 센서(413)와 다른 구성(예: 이미지 프로세서(450) 또는 메모리(430)) 사이의 데이터 송수신을 매개할 수 있다. 예컨대, 이미지 센서(413)에서 생성된 이미지 데이터를 이미지 프로세서(450)로 전달하거나, 카메라 모듈(410)의 각 구성의 설정 파라미터(예: 조리개값, 노출시간(셔터 스피드), ISO(International Organization for Standardization) 12232:1998값, ISO 12232:2006값 또는 이들의 조합 등)를 메모리(440)에 전달할 수 있다.
캘리브레이션 모듈(430)은 참조 캘리브레이션 파라미터(reference calibration parameter) 및/또는 음영 캘리브레이션 파라미터(shading calibration parameter)을 포함할 수 있다. 상기 파라미터들은 메모리(440)에 저장된 K-파라미터 데이터(441) 및/또는 화이트 밸런스(WB: white balance) 보정 데이터(442)에 반영될 수 있다.
메모리(440, 480)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(440, 480)는, 예를 들면, 전자 장치(401)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 도 4에 있어서, 메모리(440) 및 메모리(480)는 설명의 편의를 위해 수행하는 기능에 따라서 별개의 구성으로 도시하였으나, 도시된 예에 제한되지 않는다. 예컨대, 상기 메모리(440) 및 메모리(480)는 일 구성으로 구현될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(440)는, K-파라미터 데이터(441) 및 화이트 밸런스 보정 데이터(WB)(442)를 포함할 수 있다. 상기 데이터들(441, 442)는 LUT(look-up table) 포맷으로 저장될 수 있다. 상기 "K-파라미터"는 지정된 광원에서의 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터를 나타낼 수 있다(보다 자세하게는 후술).
예를 들면, 상기 K-파라미터 데이터(441)는, 지정된 광원의 색온도 또는 광원의 유형이, "K-파라미터"와 상호연관(correlation)되어 있는 LUT 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 예를 들어, 상기 화이트 밸런스(WB) 보정 데이터(442)는, 지정된 광원의 색온도 또는 광원의 유형이, 대응되는 화이트 밸런스 보정 데이터와 상호연관되어 있는 LUT 데이터를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 상기 화이트 밸런스(WB) 보정 데이터(442)는 이미지 센서 인터페이스(420)로부터 수신된 노출 정보(예: ISO값, 셔터 속도값, 조리개값 또는 이들의 조합)에 의하여 최적화될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 메모리(440)에 저장된 상기 K-파라미터 데이터(441) 및 상기 화이트 밸런스(WB) 보정 데이터(442)에는 카메라 모듈(410) 및/또는 전자 장치(401)의 사양(specification) 및 기타 환경 설정(configuration)에 따라서 적절한 캘리브레이션(calibration)이 적용될 수 있다.
예컨대, 상기 K-파라미터 데이터(441) 및 상기 화이트 밸런스(WB) 보정 데이터(442)에는, 화소 배열에 포함된 각 단위 이미지 센서의 마이크로 렌즈의 광입사 중심각, 및/또는 각 단위 이미지 센서에 구비된 복수의 수광 소자 간 점유 비율(혹은, 수광 소자 간 경계면)에 따라서, 적절한 캘리브레이션이 적용될 수 있다.
한편, 일 실시 예에 따르면, 메모리(480)는 이미지 프로세서(450)에서 처리된 최종 결과물로서의 이미지 데이터 파일을 저장 할 수 있다.
이미지 프로세서(450)는 카메라 모듈(410)의 이미지 센서(413)와 전기적으로 연결되어, 이미지 센서(413)에서 생성한 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 상기 이미지 프로세서(450)는 상기 획득된 이미지 데이터를 본 발명의 다양한 실시 예에 따라서 처리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 프로세서(450)는 제1 광로군에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차를 가진 제2 광로군에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 이미지 센서(413)의 화소 배열로부터 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면 이미지 프로세서(450)는 복수의 기준색(혹은, 컬러 채널)(예: "R G B", "R G B W", "R Gr Gb B" 등)마다 상기 제1 이미지(군) 및 상기 제2 이미지(군)를 각각 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 광로군에 기반하여 생성된 R-채널의 제1 이미지, 상기 제1 광로군에 기반하여 생성된 G-채널의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군에 기반하여 생성된 B-채널의 제1 이미지는, 제1 이미지군(a first group of images)을 구성할 수 있다. 유사하게, 제2 광로군에 기반하여 생성된 R-채널의 제2 이미지, 상기 제2 광로군에 기반하여 생성된 G-채널의 제2 이미지, 및 상기 제2 광로군에 기반하여 생성된 B-채널의 제2 이미지는, 제2 이미지군(a second group of images)을 구성할 수 있다.
또한, 일 실시 예에 따르면, 이미지 프로세서(450)는 다양한 구성을 이용하여 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 획득할 수 있다.
예를 들면, 이미지 프로세서(450)는, 이미지 센서(413)의 복수의 화소에 각각 포함된 제1 수광 소자를 이용하여 제1 이미지를 획득하고, 마찬가지로 상기 복수의 화소에 각각 포함된 제2 수광 소자를 이용하여 제2 이미지를 획득할 수 있다(도 7 참조).
또 다른 예를 들면, 이미지 프로세서(450)는 조리개(412)를 조절함으로써 제1 이미지 및 제2 이미지를 획득할 수도 있다(도 15 참조).
또 다른 예를 들면, 이미지 프로세서(450)는, OIS 구동 모듈(415-1, 415-2)을 이용하여, 렌즈(411) 또는 이미지 센서(413)(의 화소 배열)의 배치를 조절함으로써, 제1 이미지 및 제2 이미지를 획득할 수도 있다(도 16 참조).
일 실시 예에 따르면, 이미지 프로세서(450)는 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들(pixel values) 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화(normalize)할 수 있다. 상기 화소값은, 예를 들어, 0 - 255의 범위를 가질 수 있으며, 화소 세기(pixel intensity), 화소 세기값(pixel intensity value) 등으로도 참조될 수 있다.
예를 들어, 이미지 센서(413)의 화소 배열 중 화소 X에 있어서, 제1 수광 소자의 화소값을 'L'로, 제2 수광 소자의 화소값을 'R'로 가정할 수 있다. 이 경우, 제1 이미지에 포함된 상기 화소 X의 화소값은 'L'이고, 상기 제1 이미지와 위상차를 가진 제2 이미지에 포함된 상기 화소 X의 화소값은 'R'이다. 상기 이미지 프로세서(450)가 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 정규화하면, 정규화된 상기 제1 이미지의 상기 화소 X의 화소값은 'L'/('L'+'R')이 되고, 상기 제2 이미지의 상기 화소 X의 화소값은 'R'/('L'+'R')이 된다. 유사하게, 상기 이미지 프로세서(450)는, 이미지 센서(413)의 화소 배열에 포함된 다수의 화소에 대해서 정규화할 수 있다. 이로써, 상기 이미지 프로세서(450)는 정규화된 (화소값을 가진) 제1 이미지와 정규화된 (화소값을 가진) 제2 이미지를 도출(derive)할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 이미지 프로세서(450)는, 상기 정규화를 수행하기 이전에, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들 중에서, 지정된 기준에 따라서 신뢰도가 낮다고 판단된 화소값을 배제할 수도 있다. 예컨대, 상기 이미지 프로세서(450)는 화소값이 포화되거나 또는 화소값이 지정된 값보다 낮은 화소를 상기 신뢰도가 낮은 화소값으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 프로세서(450)는 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터(K-파라미터)를 추출하고, 상기 K-파라미터에 기반하여, 피사체에서 반사된 빛의 광원 또는 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 이미지 프로세서(450)는, 상기 K-파라미터에 기반하여, 피사체에 가해진 빛의 광원의 유형 또는 색온도를 를 판단하거나, 또는 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형 또는 색온도를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 이미지 프로세서(450)는, K-파라미터와 메모리(440)에 저장된 데이터(예: K-파라미터 LUT 데이터(441))를 비교함으로써, 피사체에서 반사된 빛의 광원의 색온도 또는 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 색온도를 판단할 수 있다. 또는 대안적으로, 상기 이미지 프로세서(450)는 K-파라미터와 메모리(440)에 저장된 데이터를 비교함으로써, 피사체에서 반사된 빛의 광원의 유형 또는 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형을 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 프로세서(450)는, 상기 판단된 광원에 기반하여 화이트 밸런싱을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 이미지 프로세서(450)는, 메모리(440)에 저장된 화이트 밸런스 보정 LUT 데이터(442) 중 상기 판단된 광원에 대응하는 화이트 밸런싱 보정 데이터를 획득할 수 있다. 상기 이미지 프로세서(450)는 상기 획득된 화이트 밸런싱 보정 데이터를 이용하여 화이트 밸런싱을 수행할 수 있다.
도 4에서 이미지 프로세서(450)는 프로세서(460)와 독립된 구성(예: IC 칩)으로 도시되어 있으나, 다양한 실시 예에 따르면, 상기 이미지 프로세서(450)는 프로세서(460)과 일 구성(예: one-chip)으로 구현될 수도 있다.
프로세서(460)는 중앙처리장치(central processing unit (CPU)), 어플리케이션 프로세서(application processor (AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor (CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(460)는, 예를 들면, 전자 장치(401)에 포함된 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.
디스플레이(470)는, 예를 들면, LCD, LED 디스플레이, OLED 디스플레이, 또는 MEMS 디스플레이, 또는 전자 종이 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(470)는, 예를 들면, 카메라 모듈(410)을 통해 촬영된 이미지, 이미지 프로세서(450)에 의해 화이트 밸런스가 보정된 이미지 등을 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 디스플레이(470)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스처, 근접, 또는 호버링(hovering) 입력을 수신할 수도 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 이미지 센서의 구성을 나타낸다.
도 5를 참조하면 이미지 센서(500)는 화소 배열(pixel array)(501)을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 이미지 센서(500)는 도 4에 도시된 이미지 센서(413)에 해당할 수 있다.
상기 이미지 센서(500)에 포함된 화소 배열(501)에는 복수(예: 수백-수천만개)의 화소들이 포함될 수 있다. 상기 복수의 화소들은, 예를 들어, 화소 배열(501)의 제1 방향(예: 가로 방향)으로 수백-수천개의 화소가 배치될 수 있고, 마찬가지로 제2 방향(예: 세로 방향)으로도 수백-수천개의 화소가 배치될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 화소 배열(501)에 포함된 복수의 화소들 각각은 지정된 기준색(혹은, 컬러 채널)이 할당되어 있을 수 있다. 예컨대, 상기 기준색은 R, G, B 또는 R, Gr, Gb, B, 또는 R, G, B, W을 포함할 수 있다. 상기 복수의 화소들은 렌즈(예: 도 4의 렌즈(411))를 통해 입사하는 빛을 수광할 수 있다. 상기 복수의 화소들 각각에서는, 상기 할당된 기준색을 가진 빛을 전기적 신호인 화소값으로 변환할 수 있다.
상기 복수의 화소는 각각 하나의 단위(unit) 이미지 센서('화소'와 '단위 이미지 센서'는 상호교환적으로 참조될 수 있음)가 배치됨으로써 구현될 수 있다. 예를 들면, 초록색(G)이 할당된 화소(510)에는 하나의 단위 이미지 센서(510)가 배치될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 단위 이미지 센서(510)는, 마이크로 렌즈(511), 각종 막 또는 필터(512-514), 제1 수광 소자(515L), 및 제2 수광 소자(515R)를 포함할 수 있다. 도 5에는 도시되어 있지 않으나, 단위 이미지 센서(510)는 상기 수광 소자(515L, 515R)와 이미지 프로세서를 전기적으로 연결하는 도체 패턴, 고굴절 패턴 등 기타 구성을 추가로 포함할 수도 있다.
마이크로 렌즈(511)는, 상기 마이크로 렌즈(511)에 입사되는 빛이 제1 수광 소자(515L) 및 제2 수광 소자(515R)에 도달할 수 있도록 상기 입사광의 경로를 조절할 수 있다.
적외선 차단 필터(infra-red cut filter)(512)는 상기 마이크로 렌즈(511)를 통해 입사되는 빛 중 적어도 일부의 적외선을 차단할 수 있다. 예컨대, 상기 적외선 차단 필터(512)는 광원이 충분한 주간에 과다노출 이 일어나지 않도록 할 수 있다. 반면, 상기 적외선 차단 필터(512)는 야간에 자동으로 제거될 수도 있다.
컬러 필터(513)는 지정된 기준색(혹은, 컬러 채널)의 빛을 통과시킬 수 있다. 예컨대, 상기 기준색은 R, G, B 또는 R, Gr, Gb, B, 또는 R, G, B, W을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 컬러 필터(513)는 레드 필터(red filter), 그린 필터(greenfilter) 및 블루 필터(blue filter)를 포함하는 베이어 패턴(Bayer pattern)을 가질 수 있다.
반사 방지막(514)은 마이크로 렌즈(511)를 통해 입사된 빛이 반사되는 것을 방지함으로써 제1 수광 소자(515L) 및 제2 수광 소자(515R)에 도달되는 광량을 증가시킬 수 있다.
제1 수광 소자(515L) 및 제2 수광소자(515R)는, 예컨대, 반도체 기판 상에 형성되는 포토 다이오드(photo diode)에 해당할 수 있다. 상기 제1 수광 소자(515L) 및 상기 제2 수광소자(515R)는, 광전 효과에 의해, 수광된 빛의 세기(혹은 광량)에 따른 전하를 생성할 수 있다. 상기 전하의 전하량에 기반하여 화소값이 결정될 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 상기 수광 소자(515L, 515R)들은 "촬상 소자"로도 참조될 수도 있다.
또한, 도 5에는 2개의 수광 소자(515L, 515R)가 하나의 화소(혹은, 하나의 단위 이미지 센서)에 배치된 것으로 도시되어 있으나, 이에 제한되지 않는다. 다양한 실시 예에 따르면, 하나의 수광 소자, 또는 2 이상의 수광 소자가 배치될 수 있다. 2이상의 수광 소자가 배치된 화소는 "멀티 픽셀(multi-pixel)"로 참조될 수 있으며, 2개의 수광 소자가 배치된 화소는 "듀얼 픽셀(dual pixel)"로 참조될 수 있다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 수광 소자의 배치 구성(layout)을 나타낸다.
도 6을 참조하면, 다양한 실시 예에 따른 수광 소자들이 배치된 단위 이미지 센서(610 - 660)가 도시되어 있다. 도 6에 도시된 다양한 유형의 단위 이미지 센서(610 - 660)는, 예를 들어, 도 4의 이미지 센서(413)의 화소 배열에 다수 포함될 수 있다. 도 6에 도시된 다양한 실시 예에 따른 수광 소자들의 배치는 일례로서 도시된 예에 제한되지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 하나의 화소(610)(또는 하나의 단위 이미지 센서)에는 가로로 배치된 제1 수광 소자(615L) 및 제2 수광 소자(615R)가 포함될 수 있다. 상기 가로로 배치된 수광 소자들(615L, 615R)은 가로 방향(horizontal direction)으로 서로 다른 위상을 가진 빛을 수광하여 동일 피사체에 관한 제1 이미지 및 제2 이미지를 생성할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 하나의 화소(630)에는 세로로 배치된 제1 수광 소자(635T) 및 제2 수광 소자(635B)가 포함될 수 있다. 상기 세로로 배치된 수광 소자들(635T, 635B)은 세로 방향(vertical direction)으로 서로 다른 위상을 가진 빛을 수광하여 동일 피사체에 관한 제1 이미지 및 제2 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 하나의 화소(620)에는 단일의 수광 소자(625)가 포함될 수도 있다. 상기 단일의 수광 소자(625)는 시간차를 두어 동일 피사체에 관한 제1 이미지 및 제2 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 상기 단일의 수광 소자(625)는 제1 이미지를 생성하고, 이후 조리개를 조절함으로써 상기 제1 이미지와 상이한 위상을 가진 제2 이미지를 생성할 수 있다(도 15 참조). 또 다른 예를 들면, 상기 단일의 수광 소자(625)는 제1 이미지를 생성하고, 이후 OIS 구동 모듈을 이용하여 렌즈 또는 이미지 센서(의 화소 배열)의 배치를 조절함으로써 상기 제1 이미지와 상이한 위상을 가진 제2 이미지를 생성할 수도 있다(도 16 참조).
또 다른 실시 예에 따르면, 하나의 화소(640)에는 좌상단에 배치된 제1 수광 소자(645LT), 우상단에 배치된 제2 수광 소자(645RT), 좌하단에 배치된 제3 수광 소자(645LB), 및 우하단에 배치된 제4 수광 소자(645RB)가 포함될 수 있다. 상기 4개의 수광 소자들(645LT, 645RT, 645LB, 645RB)은, 각각 서로 다른 위상 차를 가진 동일 피사체에 관한 제1 이미지, 제2 이미지, 제3 이미지, 및 제4 이미지를 생성할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 하나의 화소(650)에는 가로 방향을 따라서 좌측에 배치된 제1 수광 소자(655L), 중앙에 배치된 제2 수광 소자(655M), 및 우측에 배치된 제3 수광 소자(655R)가 포함될 수 있다. 상기 3개의 수광 소자들(655L, 655M, 655R)은, 각각 서로 다른 위상 차를 가진, 동일 피사체에 관한 제1 이미지, 제2 이미지, 및 제3 이미지를 생성할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 하나의 화소(660)에는 세로 방향을 따라서 상측에 배치된 제1 수광 소자(665T), 중앙에 배치된 제2 수광 소자(665M), 및 하측에 배치된 제3 수광 소자(655B)가 포함될 수 있다. 상기 3개의 수광 소자들(665T, 665M, 665B)은, 각각 서로 다른 위상 차를 가진, 동일 피사체에 관한 제1 이미지, 제2 이미지, 및 제3 이미지를 생성할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 위상차 이미지의 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 빛을 집광하는 렌즈(701)(도 4의 렌즈(411)에 대응), 및 다수의 화소를 포함한 이미지 센서의 화소 배열(702)가 도시되어 있다. 상기 화소 배열(702)에 포함된 다수의 화소 각각에는 단위 이미지 센서(예: 710-1, 710-2, 710-3)가 포함될 수 있다. 도 7에 있어서, 단위 이미지 센서(710-1)에 포함된 2개의 수광 소자(715L, 715R)는, 예컨대, 도 6에 도시된 제1 수광 소자(615L) 및 제2 수광 소자(615R)의 배치 구성과 대응되는 배치 구성을 가질 수 있다.
일 실시 에에 따르면, 렌즈(701)에 입사하는 빛 중 제1 광로군에 해당하는 빛은 렌즈(701)의 제1 영역(710L)을 통과하고 굴절될 수 있다. 상기 제1 광로군에 해당하는 빛은, 화소 배열(702)의 단위 이미지 센서(710-1) 중 제1 수광 소자(715L)에 도달할 수 있다. 한편, 렌즈(701)에 입사하는 빛 중 제2 광로군(제1 광로군과 위상차를 가짐)에 해당하는 빛은 렌즈(701)의 제2 영역(710R)을 통과하고 굴절될 수 있다. 상기 제2 광로군에 해당하는 빛은, 화소 배열(702)의 단위 이미지 센서(710-1) 중 제2 수광 소자(715R)에 도달할 수 있다.
단위 이미지 센서(710-1)의 상기 제1 수광 소자(715L) 및 상기 제2 수광 소자(715R)는 수광한 빛의 세기에 상응하는 화소값을 생성할 수 있다. 상기 단위 이미지 센서(710-1)에서의 화소값 생성은 상기 화소 배열(702)에 포함된 다수의 화소(예: 710-2, 710-3)에서 유사하게 수행될 수 있다. 상기 다수의 화소에서 생성된 제1 수광 소자(715L)의 화소값은 제1 이미지를 구성할 수 있고, 상기 다수의 화소에서 생성된 제2 수광 소자(715R)의 화소값은 제2 이미지를 구성할 수 있다.
상기와 같은 경우, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지는 동일한 피사체에서 반사된 빛 또는 동일한 피사체에서 발생하는 빛에 기반하여 생성될 수 있다. 그러나, 렌즈의 내재적 특성으로 인하여 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지에는 가장자리 인근에 광량 부족으로 인한 '음영'(shading 또는 vignetting)이 발생할 수 있다. 이러한 '음영'은 화소 배열의 가장자리 인근의 화소의 화소값 저하로 현출되며, R, G, B 등 빛의 파장에 따라서 상이한 양상으로 발생할 수 있다.
한편, 일 실시 예에 따르면, 화소 배열(702)에 포함된 다수의 화소에 있어서, 각 화소에 포함된 제1 수광 소자 및 제2 수광 소자의 점유 면적(혹은 노출 면적)의 비율은 상이할 수 있다. 상기 점유 면적의 비율은, 예를 들어, 각 화소가 화소 배열(702) 상에 배치된 위치('음영'에 의한 영향을 고려), 각 화소의 컬러필터에 할당된 기준색(예: R G B), 카메라 모듈 혹은 전자 장치의 사양에 따라서 상이할 수 있다. 상기 점유 면적의 비율의 조정을 통해, 빛이 집광되는 광학적 위치(출사동(exit pupil))를 조정할 수 있으며, 상기 점유 면적의 비율은 메모리에 저장되는 K-파라미터 데이터 및 화이트 밸런스 보정 데이터(WB)의 캘리브레이션에 이용될 수 있다.
예를 들어, 화소(710-1)에서는 'R'영역에 배치된 수광 소자의 점유 면적의 비율이 'L'영역에 배치된 수광 소자의 점유 면적의 비율보다 높다. 또 다른 예를 들어, 화소(710-1)에서는 'R'영역에 배치된 수광 소자의 점유 면적의 비율 및 'L'영역에 배치된 수광 소자의 점유 면적의 비율은 거의 동일하며, 화소(710-3)에서는 'R'영역에 배치된 수광 소자의 점유 면적의 비율이 'L'영역에 배치된 수광 소자의 점유 면적의 비율보다 낮다.
도 8은 일 실시 예에 따른 광원 판단 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 일 실시 예에 따른 광원 판단 방법은 동작 801 내지 805를 포함할 수 있다. 상기 동작 801 내지 805는 예를 들어, 도 4에 도시된 전자 장치(401) 에 의해 수행될 수 있다. 상기 동작 801 내지 805의 각 동작은, 예를 들어, 상기 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)에 의해 수행(혹은, 실행)될 수 있는 인스트럭션(명령어)들로 구현될 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 예를 들어, 컴퓨터 기록 매체 또는 도 4에 도시된 전자 장치(401)의 메모리(440, 480)에 저장될 수 있다. 이하에서는 동작 801 내지 805의 설명에 도 4의 참조부호를 이용한다.
동작 801에서 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는, 제1 광로군에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차를 가진 제2 광로군에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 이미지 센서(413)로부터 획득할 수 있다.
동작 803에서 이미지 프로세서(450)는, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화할 수 있다.
동작 805에서 이미지 프로세서(450)는, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터(K-파라미터)에 기반하여, 피사체에서 반사된 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단할 수 있다. 예컨대, 상기 이미지 프로세서(450)는, 상기 피사체에 가해진 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형 또는 색온도를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 805에서 이미지 프로세서(450)는, 상기 K-파라미터와, 메모리(440)에 미리 저장된 데이터(예: K-파라미터 LUT 데이터)를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사되거나 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형 또는 색온도을 판단할 수 있다.
도 9는 또 다른 실시 예에 따른 광원 판단 방법을 나타낸 흐름도이다. 또한, 도 10 내지 도 14는 광원 판단 방법을 설명하기 위해 보조적으로 참조되는 도면이다.
도 9를 참조하면, 일 실시 예에 따른 광원 판단 방법은 동작 901 내지 909를 포함할 수 있다. 상기 동작 901 내지 909는, 예를 들어, 도 4에 도시된 전자 장치(401)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 동작 901 내지 909의 각 동작은, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)에 의해 수행(혹은, 실행)될 수 있는 인스트럭션들로 구현될 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 예를 들어, 전자 장치(401)의 메모리(440, 480)에 저장될 수 있다. 도 9의 설명에는 도 4의 참조부호를 이용하며, 하나의 화소에는 도 5에서와 같이 2개의 수광 소자가 포함된 것으로 가정한다. 또한, 설명의 편의를 위해 도 9와 도 10 내지 도 14를 교대로 참조하기로 한다.
동작 901에서 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는, 복수의 기준색(예: R, Gr, Gb, B)마다, 제1 광로군에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차를 가진 제2 광로군에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 이미지 센서(413)로부터 획득할 수 있다.
예를 들어, 도 10을 참조하면, 전자 장치(401)는 카메라 모듈(410)을 이용하여 백열등 아래에 있는 피사체(1000)를 촬영할 수 있다. 상기 피사체(1000)가 촬영되면, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는 복수의 기준색(예: R, Gr, Gb, B)마다 제1 광로군에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차를 가진 제2 광로군에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지을 이미지 센서(413)로부터 획득할 수 있다. 이에 따라서, R 색상의 제1 이미지, Gr 색상의 제1 이미지, Gb 색상의 제1 이미지, B 색상의 제1 이미지가 획득될 수 있으며, 이들은 제1 이미지군으로 참조될 수 있다. 유사하게, R 색상의 제2 이미지, Gr 색상의 제2 이미지, Gb 색상의 제2 이미지, B 색상의 제2 이미지가 획득될 수 있으며, 이들은 제2 이미지군으로 참조될 수 있다.
도 11을 참조하면, 도 10의 피사체(1000)에 관한 제1 이미지군 및 제2 이미지군의 화소값이 각 기준색마다 3차원적으로 도시되어 있다. 각 그래프에 있어서, 제1 방향은 이미지 센서(413)에 포함된 화소 배열의 가로 방향에 대응할 수 있고, 제2 방향은 상기 화소 배열의 세로 방향에 대응할 수 있다.
예를 들면, 제1 이미지 군에 있어서, R 색상(R-channel)의 제1 이미지 화소값들(1101-L), Gr 색상(Gr-channel)의 제1 이미지 화소값들(1102-L), Gb 색상(Gb-channel)의 제1 이미지 화소값들(1103-L), 및 B 색상(B-channel)의 제1 이미지 화소값들(1104-L)은, 화소값 변화 추이로 볼 때, 공통적으로 제1 방향의 좌측편이 높다.
또한, 예를 들면, 제2 이미지 군에 있어서, R 색상(R-channel)의 제2 이미지 화소값들(1101-R), Gr 색상(Gr-channel)의 제2 이미지 화소값들(1102-R), Gb 색상(Gb-channel)의 제2 이미지 화소값들(1103-R), 및 B 색상(B-channel)의 제2 이미지 화소값(1104-R)은, 화소값 변화 추이로 볼 때, 제1 방향의 우측편이 높다.
상기 제1 이미지군 및 상기 제2 이미지군의 그래프를 참조하면, 도 10의 피사체(1000)의 구성, 기준색(또는 채널) 및 위상차로 인하여 각각 고유의 패턴을 가지는 것을 확인할 수 있다. 또한, 상기 제1 이미지군에 있어서 제1 방향의 우측편과 상기 제2 이미지군에 있어서 제2 방향의 좌측편에는 광량 부족으로 인한 '음영'(shading 또는 vignetting)이 발생하여 화소값들이 낮은 것을 확인할 수 있다.
도 9의 동작 903에서 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는 제1 이미지에 포함된 화소값들, 및 제2 이미지에 포함된 화소값들 중에서, 지정된 기준에 따라서 신뢰도가 낮다고 판단된 화소값을 배제할 수 있다. 예컨대, 상기 이미지 프로세서(450)는 화소값이 포화되거나 또는 화소값이 지정된 값보다 낮은 화소값은, 상기 신뢰도가 낮은 화소로 판단하여 배제할 수 있다.
예를 들면, 도 11에 도시된 제1 이미지군 및 제2 이미지군의 각 이미지에서, 신뢰도가 낮은 화소의 화소값들은 정규화를 수행하기 전에 배제될 수 있다.
도 9의 동작 905에서, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는, 복수의 기준색(예: R, Gr, Gb, B)마다, 제1 이미지군에 포함된 화소값들 및 상기 제2 이미지군에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화할 수 있다.
예를 들어, 도 12를 참조하면 기준색(R, Gr, Gb, B)별로 정규화된 화소값을 3차원적으로 플로팅한 그래프가 도시되어 있다. 예컨대, 도 11에 도시된 R 색상(R-channel)의 제1 이미지 화소값들(1101-L) 및 R 색상(R-channel)의 제2 이미지 화소값들(1101-R)이 정규화되면, 각각 도 12에 도시된 R 색상(R-channel)의 정규화된 화소값들(1201-L, 1201R)이 도출될 수 있다. 유사하게, 도 11에 도시된 Gr 색상(Gr-channel)의 제1 이미지 화소값들(1102-L) 및 Gr 색상(Gr-channel)의 제2 이미지 화소값들(1102-R)이 정규화되면, 각각 도 12에 도시된 Gr 색상(Gr-channel)의 정규화된 화소값들(1202-L, 1202-R)이 도출될 수 있다. 또한, 도 11에 도시된 Gb 색상(Gb-channel)의 제1 이미지 화소값들(1103-L) 및 Gb 색상(Gb-channel)의 제2 이미지 화소값들(1103-R)이 정규화되면, 각각 도 12에 도시된 Gb 색상(Gb-channel)의 정규화된 화소값들(1203-L, 1203-R)이 도출될 수 있다. 또한, 도 11에 도시된 B 색상(B-channel)의 제1 이미지 화소값들(1104-L) 및 B 색상(B-channel)의 제2 이미지 화소값들(1104-R)이 정규화되면, 각각 도 12에 도시된 B 색상(B-channel)의 정규화된 화소값들(1204-L, 1204-R)이 도출될 수 있다.
도 12에 도시된 상기 각 색상(또는 채널)의 정규화된 화소값들을 살펴보면, 도 11과는 달리 피사체(1000) 고유의 패턴이 사라진 것을 확인할 수 있다. 아울러, 상기 각 색상(또는 채널)의 정규화된 화소값들의 변화 추이는 각 채널 별로 조금씩 상이한 것을 확인할 수 있다.
도 9의 동작 907에서, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터(K-파라미터)에 기반하여, 피사체에서 반사된 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단할 수 있다. 예컨대, 상기 이미지 프로세서(450)는 광원의 유형 또는 색온도를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 13를 참조하면 K-파라미터를 도출하기 위한 그래프들이 도시되어 있다. 예컨대, 도 12에 도시된 R 색상(R-channel)의 정규화된 화소값들(1201-L, 1201-R)을 제2 방향으로 평균하면, 도 13의 정규화된 화소값들의 평균 그래프(1301-L, 1301-R)가 도출될 수 있다. 이때, 그래프 1301-L과 그래프 1301-R이 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1301-R의 변화율 k1은 K-파라미터의 일부를 구성할 수 있다.
유사하게 도 12에 도시된 Gr 색상(Gr-channel)의 정규화된 화소값들(1202-L, 1202-R)을 제2 방향으로 평균하면, 도 13의 정규화된 화소값들의 평균 그래프(1302-L, 1302-R)가 도출될 수 있다. 이때, 그래프 1302-L과 그래프 1302-R이 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1302-R의 변화율 k2는 K-파라미터의 일부를 구성할 수 있다.
또한, 도 12에 도시된 Gb 색상(Gb-channel)의 정규화된 화소값들(1203-L, 1203-R)을 제2 방향으로 평균하면, 도 13의 정규화된 화소값들의 평균 그래프(1303-L, 1303-R)가 도출될 수 있다. 이때, 그래프 1303-L과 그래프 1303-R이 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1303-R의 변화율 k3는 K-파라미터의 일부를 구성할 수 있다.
또한, 도 12에 도시된 B 색상(B-channel)의 정규화된 화소값들(1204-L, 1204-R)을 제2 방향으로 평균하면, 도 13의 정규화된 화소값들의 평균 그래프(1304-L, 1304-R)가 도출될 수 있다. 이때, 그래프 1304-L과 그래프 1304-R이 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1304-R의 변화율 k4는 K-파라미터의 일부를 구성할 수 있다.
즉, 상기 예시에 있어서, K-파라미터 = {k1, k2, k3, k4}가 될 수 있다. 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는 상기 도출한 K-파라미터와, 메모리(440)에 미리 저장된 데이터(예: K-파라미터 LUT 데이터)를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사되거나 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형 또는 색온도을 판단할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 k1, k2, k3, 및 k4는, 그래프 1301-L, 1302-L, 1303-L, 및 1304-L과, 그래프 1301-R, 1302-R, 1303-R, 및 1304-R 이 각각 교차하는 지점에서의 상기 그래프의 1301-L, 1302-L, 1303-L, 및 1304-L의 변화율을 취할 수도 있다. 또한, 다양한 실시 예에 따르면, 상기 k1, k2, k3, 및 k4는, 그래프 1301-L, 1302-L, 1303-L, 및 1304-L과, 그래프 1301-R, 1302-R, 1303-R, 및 1304-R 이 각각 교차하는 지점에서의 상기 그래프의 1301-L, 1302-L, 1303-L, 및 1304-L의 변화율과 상기 그래프의 1301-R, 1302-R, 1303-R, 및 1304-R의 변화율의 각각의 절대값 평균을 취할 수도 있다. 아울러, 상기 변화율을 취하는 지점 또한, 그래프 1301-L, 1302-L, 1303-L, 및 1304-L과, 그래프 1301-R, 1302-R, 1303-R, 및 1304-R 이 각각 교차하는 지점에 제한되지 않는다.
상기와 관련하여, 도 14를 참조하면, 예를 들어, 백열등 하에서 무채색 피사체(1400)를 촬영하면, R 색상(R-channel)에서 정규화된 화소값들은 그래프 1401-L 및 그래프 1401-R과 같이 플로팅(plotting)된다. 상기 그래프 1401-L 및 그래프 1401-R을 도 11의 제1 이미지군 및 제2 이미지군의 화소값과 비교하면 전혀 상이하나, 도 12의 이미지군의 정규화된 화소값과 비교하면 정규화된 화소값의 변화 추이가 유사한 것을 확인할 수 있다. 그러므로, 지정된 광원의 유형(혹은 색온도)마다 각 색상(또는 채널) 별 K-파라미터를 메모리(440)에 미리 저장하면, 촬영된 이미지로부터 도출된 K-파라미터와의 비교를 통해 광원을 판단(또는 추정)할 수 있게 된다.
도 9의 동작 909에서 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는 상기 판단된 광원에 대응하는 화이트 밸런싱 보정 데이터를 이용하여 화이트 밸런싱을 수행할 수 있다. 예컨대, 상기 화이트 밸런싱 보정 데이터는 메모리(440)에 저장된 화이트 밸런스 보정 데이터 LUT(442)에 포함될 수 있다.
도 15는 일 실시 에에 따른 조리개를 이용하여 위상차 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15를 참조하면, 빛을 집광하는 렌즈(1501)(도 4의 411에 대응), 조리개(1502)(도 4의 412에 대응), 및 단위 이미지 센서(또는 화소)(1510)가 도시되어 있다. 상기 단위 이미지 센서(1510)에는 단일의 수광 소자가 포함될 수 있다.
15A의 경우, 조리개(1502)는 렌즈(1501)의 우측 약 절반을 가릴 수 있다. 이에 따라서, 렌즈(1501)를 통해 집광되는 빛 중 좌측 일부의 빛만이 렌즈(1501)를 통과할 수 있다. 상기 좌측 일부의 빛은 일정한 광로군을 형성할 수 있고, 상기 단위 이미지 센서(1510)의 포함된 단일의 수광 소자에 도달할 수 있다.
한편, 15B의 경우, 조리개(1502)는 렌즈(1501)의 좌측 약 절반을 가릴 수 있다. 이에 따라서, 렌즈(1501)를 통해 집광되는 빛 중 우측 일부의 빛만이 렌즈(1501)를 통과할 수 있다. 상기 우측 일부의 빛은 15A 에서의 광로군과 상이한 위상차를 가진 광로군을 형성할 수 있고, 상기 단위 이미지 센서(1510)의 포함된 단일의 수광 소자에 도달할 수 있다.
도 15의 실시 예에 따르면, 단위 이미지 센서(1510)는 단일의 수광 소자만을 구비하더라도, 시간차를 둔 촬영을 통해, 상이한 위상차를 가진, 동일 피사체에 관한 제1 이미지 및 제2 이미지를 생성할 수 있다.
도 16은 일 실시 에에 따른 OIS 구동 모듈을 이용하여 위상차 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 16을 참조하면, 빛을 집광하는 렌즈(1601)(도 4의 411에 대응), OIS 구동 모듈(1603)(도 4의 415-1에 대응), 및 단위 이미지 센서(또는 화소)(1610)가 도시되어 있다. 상기 단위 이미지 센서(1610)에는 단일의 수광 소자가 포함될 수 있다.
16A의 경우, OIS 구동 모듈(1603)는 렌즈(1601)를 우측으로 이동시킬 수 있다. 이에 따라서, 렌즈(1601)를 통해 집광되는 빛은 상대적으로 우측으로 편향된 빛에 해당할 수 있다. 상기 우측으로 편향된 빛은 일정한 광로군을 형성할 수 있고, 상기 단위 이미지 센서(1610)의 포함된 단일의 수광 소자에 도달할 수 있다.
한편, 16B의 경우, OIS 구동 모듈(1603)는 렌즈(1601)를 우측으로 이동시킬 수 있다. 이에 따라서, 렌즈(1601)를 통해 집광되는 빛은 상대적으로 좌측으로 편향된 빛에 해당할 수 있다. 상기 좌측으로 편향된 빛은 16A 에서의 광로군과 상이한 위상차를 가진 광로군을 형성할 수 있고, 상기 단위 이미지 센서(1610)의 포함된 단일의 수광 소자에 도달할 수 있다.
도 16의 실시 예에 따르면, 단위 이미지 센서(1610)는 단일의 수광 소자만을 구비하더라도, 시간차를 둔 촬영을 통해, 상이한 위상차를 가진, 동일 피사체에 관한 제1 이미지 및 제2 이미지를 생성할 수 있다.
도 17은 또 다른 실시 예에 따른 광원 판단 방법을 나타낸 흐름도이다. 또한, 도 18는 상기 광원 판단 방법을 설명하기 위해 보조적으로 참조되는 도면이다.
도 17을 참조하면, 일 실시 예에 따른 광원 판단 방법은 동작 1701 내지 1705를 포함할 수 있다. 상기 동작 1701 내지 1705는, 예를 들어, 도 4에 도시된 전자 장치(401)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 동작 1701 내지 1705의 각 동작은, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)에 의해 수행(혹은, 실행)될 수 있는 인스트럭션들로 구현될 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 예를 들어, 전자 장치(401)의 메모리(440, 480)에 저장될 수 있다. 도 17의 설명에는 도 4의 참조부호를 이용하며, 하나의 화소에는 도 6의 단위 이미지 센서(혹은 단위 화소)(650, 660)에서와 같이 3개의 수광 소자가 포함된 것으로 가정한다. 또한, 설명의 편의를 위해 도 18를 포함한 다른 도면들을 함께 참조하기로 한다.
동작 1701에서 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는, 복수의 기준색(예: R, Gr, Gb, B)마다, 제1 광로군에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 제2 광로군에 기반하여 생성된 피사체의 제2 이미지, 및 제3 광로군에 기반하여 생성된 피사체의 제3 이미지를 이미지 센서(413)로부터 획득할 수 있다. 상기 제1 광로군, 상기 제2 광로군, 및 상기 제3 광로군 각각은 서로 일정한 위상차를 가질 수 있다.
예를 들면, 상기 제1 광로군에 기반한 상기 제1 이미지는 도 6에 도시된 다수의 제1 수광 소자(655L 또는 665T)에 의해 획득될 수 있고, 상기 제2 광로군에 기반한 상기 제2 이미지는 도 6 에 도시된 다수의 제2 수광 소자(655M 또는 665M)에 의해 획득될 수 있으며, 상기 제3 광로군에 기반한 상기 제3 이미지는 도 6 에 도시된 다수의 제3 수광 소자(655R 또는 665B)에 의해 획득될 수 있다.
예컨대, 전자 장치(401)는 카메라 모듈(410)을 이용하여 백열등 아래에 있는 도 10의 피사체(1000)를 촬영할 수 있다. 상기 피사체(1000)가 촬영되면, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는 복수의 기준색(예: R, Gr, Gb, B)마다 제1 광로군에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 제2 광로군에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지, 및 제3 광로군에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제3 이미지를 이미지 센서(413)로부터 획득할 수 있다.
이에 따라서, R 색상의 제1 이미지, Gr 색상의 제1 이미지, Gb 색상의 제1 이미지, B 색상의 제1 이미지가 획득될 수 있으며, 이들은 제1 이미지군으로 참조될 수 있다. 유사하게, R 색상의 제2 이미지, Gr 색상의 제2 이미지, Gb 색상의 제2 이미지, B 색상의 제2 이미지가 획득될 수 있으며, 이들은 제2 이미지군으로 참조될 수 있다. 마찬가지로, R 색상의 제3 이미지, Gr 색상의 제3 이미지, Gb 색상의 제3 이미지, B 색상의 제3 이미지가 획득될 수 있으며, 이들은 제3 이미지군으로 참조될 수 있다.
동작 1703에서, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는, 복수의 기준색(예: R, Gr, Gb, B)마다, 제1 이미지군, 제2 이미지군, 및 제3 이미지군에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화할 수 있다. 전술한 정규화 연산을 통해 피사체(1000) 고유의 패턴은 사라질 수 있다.
예를 들어, 화소 배열 중 어느 한 화소에 있어서, R 색상(R-channel)의 화소값을 'P1', R 색상(R-channel)의 제2 이미지 화소값을 'P2', R 색상(R-channel)의 제3 이미지 화소값을 'P3'라 가정하면, 해당 화소에서의 제1 이미지의 정규화된 화소값은 'P1 /(P1 + P2 + P3)', 제2 이미지의 정규화된 화소값은 'P2 /(P1 + P2 + P3)', 제3 이미지의 정규화된 화소값은 'P3 /(P1 + P2 + P3)'가 될 수 있다. 이러한 정규화 연산은 화소 배열에 포함된 다수의 화소에 대해, 각 기준색(예: R, Gr, Gb, B)마다 유사하게 적용될 수 있다.
동작 1705에서, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터(K-파라미터)에 기반하여, 피사체에서 반사된 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단할 수 있다. 예컨대, 상기 이미지 프로세서(450)는 광원의 유형 또는 색온도를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 18를 참조하면 K-파라미터를 도출하기 위한 그래프들이 도시되어 있다. 예컨대, 상기 도 18은 도 12 및 도 13에서 설명된 동작들과 유사한 동작들이 수행된 결과의 그래프를 나타낼 수 있다. 즉, 도 17의 동작 1703에서 얻어질 수 있는, 3차원 플로팅될 수 있는 정규화된 이미지군은, 예컨대, 제2 방향(혹은 제1 방향)으로의 평균을 통해 도 18에 도시된 2차원 그래프로 귀결될 수 있다.
예를 들어, R 색상(R-channel)에서는, 정규화된 제1 이미지 화소값들의 (제2 방향) 평균 그래프 1801-P1, 정규화된 제2 이미지 화소값들의 평균 그래프 1801-P2, 정규화된 제3 이미지 화소값들의 평균 그래프 1801-P3가 플로팅될 수 있다. 이때, 그래프 1801-P1과 그래프 1801-P3가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1801-P3의 변화율 k11이 특정될 수 있다. 또한, 그래프 1801-P1과 그래프 1801-P2가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1801-P2의 변화율 k12이 특정될 수 있으며, 그래프 1801-P2과 그래프 1801-P3가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1801-P3의 변화율 k13이 특정될 수 있다. 상기 k11, k12, k13은 K-파라미터의 일부를 구성할 수 있다.
유사하게 예를 들어, Gr 색상(Gr-channel)에서는, 정규화된 제1 이미지 화소값들의 (제2 방향) 평균 그래프 1802-P1, 정규화된 제2 이미지 화소값들의 평균 그래프 1802-P2, 정규화된 제3 이미지 화소값들의 평균 그래프 1802-P3가 플로팅될 수 있다. 이때, 그래프 1802-P1과 그래프 1802-P3가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1802-P3의 변화율 k21이 특정될 수 있다. 또한, 그래프 1802-P1과 그래프 1802-P2가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1802-P2의 변화율 k22이 특정될 수 있으며, 그래프 1802-P2과 그래프 1802-P3가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1802-P3의 변화율 k23이 특정될 수 있다. 상기 k21, k22, k23은 K-파라미터의 일부를 구성할 수 있다.
또한, 유사하게 예를 들어, Gb 색상(Gb-channel)에서는, 정규화된 제1 이미지 화소값들의 (제2 방향) 평균 그래프 1803-P1, 정규화된 제2 이미지 화소값들의 평균 그래프 1803-P2, 정규화된 제3 이미지 화소값들의 평균 그래프 1803-P3가 플로팅될 수 있다. 이때, 그래프 1803-P1과 그래프 1803-P3가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1803-P3의 변화율 k31이 특정될 수 있다. 또한, 그래프 1803-P1과 그래프 1803-P2가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1803-P2의 변화율 k32이 특정될 수 있으며, 그래프 1803-P2과 그래프 1802-P3가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1803-P3의 변화율 k33이 특정될 수 있다. 상기 k31, k32, k33은 K-파라미터의 일부를 구성할 수 있다.
또한, 유사하게 예를 들어, B 색상(B-channel)에서는, 정규화된 제1 이미지 화소값들의 (제2 방향) 평균 그래프 1804-P1, 정규화된 제2 이미지 화소값들의 평균 그래프 1804-P2, 정규화된 제3 이미지 화소값들의 평균 그래프 1804-P3가 플로팅될 수 있다. 이때, 그래프 1804-P1과 그래프 1804-P3가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1804-P3의 변화율 k41이 특정될 수 있다. 또한, 그래프 1804-P1과 그래프 1804-P2가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1804-P2의 변화율 k42가 특정될 수 있으며, 그래프 1804-P2과 그래프 1804-P3가 교차하는 지점에서의 상기 그래프 1804-P3의 변화율 k43이 특정될 수 있다. 상기 k41, k42, k43은 K-파라미터의 일부를 구성할 수 있다.
요컨대, 상기 예시에 있어서, K-파라미터 = {{k11, k12, k13}, {k21, k22, k23}, {k31, k32, k33}, {k41, k42, k43}}가 될 수 있다. 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는 상기 도출한 K-파라미터와, 메모리(440)에 미리 저장된 데이터(예: K-파라미터 LUT 데이터)를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사되거나 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형 또는 색온도을 판단할 수 있다.
상기 K-파라미터의 데이터 포맷은 전술한 예에 제한되지 않는다. 다양한 실시 예에 따르면, K-파라미터를 도출할 때, 일부 기울기를 평균한 값을 이용할 수도 있다. 예를 들면, K-파라미터 = {{k11, (k12+k13)/2}, {k21, (k22+k23)/2}, {k31, (k32+k33)/2}, {k41, (k42+k43)/2}}와 같은 데이터 포맷을 가질 수도 있다.
한편, 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는 도 9의 동작 903과 유사하게, 동작 1703 이전에 제1 이미지, 제2 이미지, 및 제3 이미지에 포함된 화소값들 중에서, 지정된 기준에 따라서 신뢰도가 낮다고 판단된 화소값을 배제할 수 있다.
또한, 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)의 이미지 프로세서(450)는 도 9의 동작 909와 유사하게, 동작 1705 이후, 판단된 광원에 대응하는 화이트 밸런싱 보정 데이터를 이용하여 화이트 밸런싱을 수행할 수 있다.
전술한 도 17 및 도 18의 설명에 있어서, 이미지 센서의 각 화소(혹은 단위 이미지 센서)에는 3개의 수광 소자가 포함된 것을 전제로 설명하였으나, 이에 제한되지 않는다. 예컨대, 이미지 센서의 각 화소에는 도 6의 640에 도시된 바와 같이, 4개의 수광 소자가 포함되거나, 또는 그 이상의 수광 소자가 포함될 수도 있다. 하나의 화소에 배치된 수광 소자가 4개 또는 그 이상이라 하여도 본 발명이 속한 기술 분야의 통상의 기술자라면 도 17 및 도 18의 설명에 기반하여 본 발명의 다양한 실시 예들을 구현할 수 있을 것이다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 광로군에 기반한 제1 이미지와, 상기 제1 광로군과 일정한 위상차를 가진 제2 광경로에 기반한 제2 이미지를 이용하여 피사체에서 반사된 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 보다 정확하게 판단할 수 있다. 이를 통해 보다 적합한 화이트 밸런싱을 수행할 수 있으며, 그 알고리즘이 상대적으로 단순하므로 광원의 판단 속도를 향상시킬 수 있고, 연산 리소스를 저감할 수 있으며, 광원 판단을 위한 전력 소모도 줄일 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치는, 화소 배열(pixel array)을 포함한 이미지 센서, 및 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 이미지 프로세서를 포함할 수 잇다. 상기 이미지 프로세서는, 제1 광로군(a first group of optical paths)에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차(phase difference)를 가진 제2 광로군(a second group of optical paths)에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 상기 화소 배열로부터 획득하고, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들(pixel values) 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화(normalize)하고, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터에 기반하여, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원(light source) 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단하도록 설정될 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 이미지 프로세서는, 상기 정규화된 화소값의 변화량과 연관된 파라미터에 기반하여, 상기 피사체에 가해진 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형(type) 또는 색온도(color temperature) 를 판단할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 전자 장치는, 지정된 광원의 유형과, 상기 지정된 광원에서의 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터를 대응시킨 데이터를 저장하는 메모리를 더 포함할 수 있다. 상기 이미지 프로세서는, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터와, 상기 메모리에 저장된 데이터를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원의 유형 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형을 판단할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 전자 장치는, 지정된 광원의 색온도와, 상기 지정된 광원에서의 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터를 대응시킨 데이터를 저장하는 메모리를 더 포함할 수 있다. 상기 이미지 프로세서는, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터와, 상기 메모리에 저장된 데이터를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원의 색온도 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 색온도를 판단할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 화소 배열(pixel array)은 복수의 화소를 포함하고, 상기 복수의 화소 각각은, 마이크로 렌즈, 제1 수광 소자, 및 제2 수광 소자를 적어도 포함할 수 있다. 상기 이미지 프로세서는, 상기 복수의 화소에 각각 포함된 상기 제1 수광 소자를 이용하여 상기 제1 이미지를 획득하고, 상기 복수의 화소에 각각 포함된 상기 제2 수광 소자를 이용하여 상기 제2 이미지를 획득할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 전자 장치는, 상기 피사체에서 반사된 빛 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛이 상기 화소 배열에 도달하도록 하는 렌즈, 상기 렌즈 또는 상기 화소 배열의 배치(arrangement)를 동적으로(dynamically) 조절하는 구동 모듈을 더 포함할 수 있다. 상기 이미지 프로세서는, 상기 렌즈 또는 상기 화소 배열의 배치를 조절함으로써 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 획득할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 전자 장치는, 상기 피사체에서 반사된 빛 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛이 상기 화소 배열에 도달하도록 하는 렌즈, 및 상기 화소 배열에 입사하는 빛의 광량을 조절하기 위한 조리개(aperture)를 더 포함할 수 있다. 상기 이미지 프로세서는, 상기 조리개를 조절함으로써 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 획득할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 이미지 프로세서는, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들, 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들 중에서, 지정된 기준에 따라서 신뢰도가 낮다고 판단된 화소값을 배제하고 상기 정규화를 수행하도록 설정될 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 이미지 프로세서는, 화소값이 포화되거나 또는 화소값이 지정된 값보다 낮은 화소를 상기 신뢰도가 낮은 화소값으로 판단할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 화소 배열에 포함된 화소들 각각에는 복수의 기준색 중 하나의 색이 할당될 수 있다. 상기 이미지 프로세서는, 상기 복수의 기준색마다 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 각각 획득할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 이미지 프로세서는, 상기 제1 광로군 및 상기 제2 광로군과 위상차를 가진 적어도 하나의 제3 광로군(at least one of third group of optical paths)에 기반하여 생성된, 상기 피사체의 적어도 하나의 제3 이미지를 상기 화소 배열로부터 더 획득할 수 있다. 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 상기 적어도 하나의 제3 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 전자 장치는, 광원에 따른 화이트 밸런싱 보정 데이터를 저장하는 메모리를 더 포함할 수 있다. 상기 이미지 프로세서는, 상기 판단된 광원에 대응하는 화이트 밸런싱 보정 데이터를 상기 메모리로부터 획득하고, 상기 획득된 화이트 밸런싱 보정 데이터를 이용하여 화이트 밸런싱을 수행할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 메모리에 저장된 상기 화이트 밸런싱 보정 데이터는 상기 전자 장치의 ISO값, 셔터 속도값, 또는 조리개값에 의하여 최적화될 수 있다.
일 실시 예에 따른, 촬영된 이미지의 광원을 판단하는 방법은, 제1 광로군(a first group of optical paths)에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차(phase difference)를 가진 제2 광로군(a second group of optical paths)에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 동작, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들(pixel values) 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화(normalize)하는 동작, 및 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터에 기반하여, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원(light source) 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 광원을 판단하는 동작은, 상기 피사체에 가해진 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형(type) 또는 색온도(color temperature) 를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 광원을 판단하는 동작은, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터와, 미리 저장된 데이터를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원의 유형 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형을 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 광원을 판단하는 동작은, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터와, 미리 저장된 데이터를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원의 색온도 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 색온도를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 방법은 상기 정규화를 수행하기 전에, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들, 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들 중에서, 지정된 기준에 따라서 신뢰도가 낮다고 판단된 화소값을 배제하는 동작을 더 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 화소값이 포화되거나 또는 화소값이 지정된 값보다 낮은 화소값은, 상기 신뢰도가 낮은 화소로 판단될 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 획득하는 동작은, 복수의 기준색마다 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 각각 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 판단된 광원에 대응하는 화이트 밸런싱 보정 데이터를 이용하여 화이트 밸런싱을 수행하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은, 예를 들면, 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함하는 단위(unit)를 의미할 수 있다. "모듈"은, 예를 들면, 유닛(unit), 로직(logic), 논리 블록(logical block), 부품(component), 또는 회로(circuit) 등의 용어와 바꾸어 사용(interchangeably use)될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수도 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들면, "모듈"은, 알려졌거나 앞으로 개발될, 어떤 동작들을 수행하는 ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays) 또는 프로그램 가능 논리 장치(programmable-logic device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는, 예컨대, 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 상기 하나 이상의 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 예를 들면, 메모리(130)가 될 수 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(magnetic media)(예: 자기테이프), 광기록 매체(optical media)(예: CD-ROM, DVD(Digital Versatile Disc), 자기-광 매체(magneto-optical media)(예: 플롭티컬 디스크(floptical disk)), 하드웨어 장치(예: ROM, RAM, 또는 플래시 메모리 등) 등을 포함할 수 있다. 또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 다양한 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.
다양한 실시 예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱(heuristic)한 방법으로 실행될 수 있다. 또한, 일부 동작은 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
그리고 본 문서에 개시된 실시 예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 문서의 범위는, 본 발명의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시 예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    화소 배열(pixel array)을 포함한 이미지 센서; 및
    상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 이미지 프로세서;를 포함하고, 상기 이미지 프로세서는,
    제1 광로군(a first group of optical paths)에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차(phase difference)를 가진 제2 광로군(a second group of optical paths)에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 상기 화소 배열로부터 획득하고,
    상기 제1 이미지에 포함된 화소값들(pixel values) 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화(normalize)하고,
    상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터에 기반하여, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원(light source) 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단하도록 설정되고,
    상기 화소 배열(pixel array)은 복수의 화소를 포함하고, 상기 복수의 화소 각각은,
    마이크로 렌즈;
    제1 수광 소자; 및
    제2 수광 소자;를 적어도 포함하고,
    상기 이미지 프로세서는, 상기 복수의 화소에 각각 포함된 상기 제1 수광 소자를 이용하여 상기 제1 이미지를 획득하고, 상기 복수의 화소에 각각 포함된 상기 제2 수광 소자를 이용하여 상기 제2 이미지를 획득하도록 설정된, 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는, 상기 정규화된 화소값의 변화량과 연관된 파라미터에 기반하여, 상기 피사체에 가해진 빛의 광원 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형(type) 또는 색온도(color temperature) 를 판단하는, 전자 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    지정된 광원의 유형과, 상기 지정된 광원에서의 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터를 대응시킨 데이터를 저장하는 메모리;를 더 포함하고,
    상기 이미지 프로세서는, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터와, 상기 메모리에 저장된 데이터를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원의 유형 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 유형을 판단하는 전자 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    지정된 광원의 색온도와, 상기 지정된 광원에서의 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터를 대응시킨 데이터를 저장하는 메모리;를 더 포함하고,
    상기 이미지 프로세서는, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터와, 상기 메모리에 저장된 데이터를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원의 색온도 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 색온도를 판단하는 전자 장치.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는, 상기 제1 이미지에 포함된 화소값들, 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들 중에서, 지정된 기준에 따라서 신뢰도가 낮다고 판단된 화소값을 배제하고 상기 정규화를 수행하도록 설정된, 전자 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는, 화소값이 포화되거나 또는 화소값이 지정된 값보다 낮은 화소를 상기 신뢰도가 낮은 화소값으로 판단하는, 전자 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 화소 배열에 포함된 화소들 각각에는 복수의 기준색 중 하나의 색이 할당되어 있고,
    상기 이미지 프로세서는, 상기 복수의 기준색마다 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 각각 획득하는, 전자 장치.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는, 상기 제1 광로군 및 상기 제2 광로군과 위상차를 가진 적어도 하나의 제3 광로군(at least one of third group of optical paths)에 기반하여 생성된, 상기 피사체의 적어도 하나의 제3 이미지를 상기 화소 배열로부터 더 획득하고,
    상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 상기 적어도 하나의 제3 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화하는, 전자 장치.
  12. 청구항 1에 있어서,
    광원에 따른 화이트 밸런싱 보정 데이터를 저장하는 메모리;를 더 포함하고,
    상기 이미지 프로세서는, 상기 판단된 광원에 대응하는 화이트 밸런싱 보정 데이터를 상기 메모리로부터 획득하고, 상기 획득된 화이트 밸런싱 보정 데이터를 이용하여 화이트 밸런싱을 수행하는, 전자 장치.
  13. 삭제
  14. 촬영된 이미지의 광원을 판단하는 방법에 있어서,
    제1 광로군(a first group of optical paths)에 기반하여 생성된 피사체의 제1 이미지, 및 상기 제1 광로군과 위상차(phase difference)를 가진 제2 광로군(a second group of optical paths)에 기반하여 생성된 상기 피사체의 제2 이미지를 획득하는 동작;
    상기 제1 이미지에 포함된 화소값들(pixel values) 및 상기 제2 이미지에 포함된 화소값들을 화소 단위로 정규화(normalize)하는 동작; 및
    상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터에 기반하여, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원(light source) 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원을 판단하는 동작;을 포함하고,
    상기 광원을 판단하는 동작은, 상기 정규화된 화소값들의 변화 추이와 연관된 파라미터와, 미리 저장된 데이터를 비교함으로써, 상기 피사체에서 반사된 빛의 광원의 색온도 또는 상기 피사체로부터 발생한 빛의 광원의 색온도를 판단하는 동작을 포함하는, 방법.
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