KR102638876B1 - 전자 장치 및 그 제어 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 적어도 하나의 기준 이미지에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 데이터 또는 적어도 하나의 이미지에 대응하는 이미지 데이터를 저장하는 메모리; 및, 상기 이미지 데이터와 상기 기준 이미지 데이터를 비교하며, 상기 비교 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 이미지의 야경 이미지 확률을 판단하며, 이미지 데이터를 상기 야경 이미지 확률과 연관시켜 상기 메모리에 저장하는 프로세서;를 포함할 수 있다. 다른 실시 예들도 가능할 수 있다.

Description

전자 장치 및 그 제어 방법{ELECTRONIC DEVICE AND CONTROLLING METHOD THEREOF}
본 발명의 다양한 실시예는 전자 장치에 관한 것으로, 예를 들면, 이미지를 검출하여 이미지를 필터링 하는 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
전자 장치(예: 스마트 폰(smart phone))에 의해 획득되는 이미지에 대한 분석 기술이 사용되고 있다.
예를 들면, 전자 장치는 스마트 폰의 메모리에 저장된 적어도 하나의 이미지를 분석하고, 이미지 분석을 통해 추출된 특정 객체가 포함된 이미지만을 따로 모아서 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 음식 이미지가 포함된 이미지들만을 모아서 특정 폴더에 저장할 수 있고, 음식 이미지가 포함된 이미지들만을 표시할 수도 있다.
예를 들면, 전자 장치는 특정 객체 뿐만 아니라, 이미지 분석을 통해 추출된 이미지의 공통된 컬러 특성을 기준으로 이미지를 정렬하여 표시할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 주된 색상 계열이 빨간색인 이미지들만을 정렬하여 표시할 수 도 있다.
종래의 전자 장치의 경우, 전자 장치 내에 저장된 및/또는 전자 장치에 의해 획득되는 이미지가 야경 이미지 인지 여부를 판단하는 속도가 늦고, 야경 이미지 인지 여부를 판단함에 있어서 그 정확도가 낮다.
또한, 종래의 경우, 전자 장치는 이미지에 대한 세부적인 분석, 예를 들면, 주간 이미지 또는 야경 이미지로만 인식할 뿐, 저녁 이미지 등 주간과 야경 사이의 시간에 대응되는 이미지로의 분석이 어렵다.
또한, 전자 장치에 의해 구동되어 이미지에 적용되는 필터의 파라미터 값이 정의되어 고정된 상태에서 이미지에 적용되며, 각 파라미터 값은 이미지, 콘텐트 및/또는 이에 대한 정보를 반영할 수 없다. 이에 따라, 각 필터의 파라미터 값이 각 이미지의 개별적인 특성 (예: 주간 또는 야간)을 고려하여 변경되어 각 이미지에 적용되어야 함에도 불구하고, 필터의 각 파라미터 값이 이미지의 특성을 반영하지 못하고, 각 파리미터 값이 고정된 상태로 각 필터가 각 이미지에 적용되고 있다.
본 발명의 다양한 실시예는, 보다 더 빠르고 정확하게 이미지의 야경 이미지 여부를 확인할 수 있는 전자 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예는 이미지에 대해 보다 더 세부적인 분석, 예를 들면, 주간 이미지인지, 야경 이미지 인지 여부 뿐만 아니라, 아침 이미지 인지, 저녁 이미지인지 여부 까지 판단할 수 있는 전자 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예는, 전자 장치에 의해 획득된 이미지 각각의 개별적 특성에 기반하여 유동적으로 변경되는 파라미터 값을 이용한 필터링을 각 이미지에 적용할 수 있는 전자 장치를 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 적어도 하나의 기준 이미지에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 데이터 또는 적어도 하나의 이미지에 대응하는 이미지 데이터를 저장하는 메모리; 및, 상기 이미지 데이터와 상기 기준 이미지 데이터를 비교하며, 상기 비교 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 이미지의 야경 이미지 확률을 판단하며, 이미지 데이터를 상기 야경 이미지 확률과 연관시켜 상기 메모리에 저장하는 프로세서;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 제어 방법은 적어도 하나의 이미지에 대응하는 이미지 데이터와 적어도 하나의 기준 이미지에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 데이터를 비교하는 동작; 상기 비교 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 이미지의 야경 이미지 확률을 판단하는 동작; 및 상기 이미지 데이터를 상기 야경 이미지 확률과 연관시켜 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에 따르면, 이미지의 야경 이미지 여부를 신속하고, 정확하게 확인할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에 따르면, 이미지에 대해 보다 더 세부적인 분석, 예를 들면, 주간 이미지인지, 야경 이미지 인지 여부뿐만 아니라, 저녁 이미지인지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에 따르면, 이미지 각각의 특성에 따라 파라미터 값이 변경되어, 유동적으로 변경된 파라미터 값을 이용한 필터를 각 이미지에 적용하여, 보다 더 좋은 품질의 야경 이미지를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 복수의 전자 장치들의 사용 환경을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 전자 장치를 도시한다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 도시한다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 프로세서를 도시한다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 판단 방법을 도시한다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 판단 방법을 도시한다.
도 9은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 판단 방법을 도시한다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 교환 이미지 파일 형식이 포함된 이미지 데이터를 도시한다.
도 11은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 데이터에 대한 도수 분포 정보를 도시한다.
도 12는 다양한 실시예에 따른 외부 이미지에 대한 야경 이미지 확률 판단 동작을 도시한다.
도 13은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 확률 표시 동작을 도시한다.
도 14(a) 및 도 14(b)는 다양한 실시예에 따른 필터 결정 동작을 도시한다.
도 15는 다양한 실시예에 따른 필터 조정부를 도시한다.
도 16은 다양한 실시예예 따른 필터 결정 동작을 도시한다.
도 17은 다양한 실시예에 따른 필터 결정 방법을 도시한다.
도 18는 다양한 실시예에 따른 외부 이미지 표시 동작을 도시한다.
도 19는 다양한 실시예에 따른 외부 이미지 표시 동작을 도시한다.
도 20은 다양한 실시예에 따른 외부 이미지 표시 동작을 도시한다.
도 21은 다양한 실시예에 따른 외부 이미지 표시 동작을 도시한다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 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" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1," "제 2," "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: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 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 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 실시예들에 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 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토메이션 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 실시예에서, 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 실시예에 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 실시예에서, 전자 장치는 플렉서블하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 본 문서의 실시예에 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 실시예에서의, 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 실시예에서는, 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 실시예에 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 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 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: 제 1 외부 전자 장치(102), 제 2 외부 전자 장치(104), 또는 서버(106)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스(170)는 무선 통신(164) 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(162)에 연결되어 외부 장치(예: 제 2 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 실시예에 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. 한실시예에 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 standard 232), 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.
제 1 및 제 2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시예에 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 실시예에 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 실시예에 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 실시예에 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.
통신 모듈(220)은 도 1의 통신 인터페이스(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)를 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 실시예에 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 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 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 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에 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 실시예에서는, 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 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 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 실시예에 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. 전력 관리 모듈(295)은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시예에 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 실시예에서, 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 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다. 한 실시예에 따르면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제 및/또는 운영 체제 상에서 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 실시예에 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 실시예에 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 실시예에 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 실시예에 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 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 운영 체제의 종류 별로 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, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠의 경우, 플랫폼 별로 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 실시예에 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 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시예에 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.
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 실시예에 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 실시예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 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.
도 4는 다양한 실시예에 따른 전자 장치를 도시한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(101))는 외부로부터 외부 이미지(401)을 획득하여, 이미지 프로세싱을 적용하여 출력 이미지(402)를 생성하는 프로세서 또는 이미지 프로세서(예: 프로세서(400))를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(400)는 야경 이미지 판단부(410), 필터 조정부(420), 제1 필터(431), 제2 필터(432), 제3 필터(433) 및/또는 이미지 정보 추출부(440)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 야경 이미지 판단부(410)는 외부 이미지(401)에 대한 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다. 예를 들면, 야경 이미지 확률은 사용자 또는 제조사에 의해 야경 이미지로 지정되어 메모리(예: 메모리(130))에 저장된 적어도 하나의 기준 야경 이미지와의 유사도를 의미할 수 있다. 예를 들면, 야경 이미지 확률은 사용자가 외부 이미지(401)를 야경 이미지로 인식할 확률을 의미할 수 있다. 예를 들면, 야경 이미지 확률은 0 과 1 사이의 소수점 값을 포함할 수 있다. 예를 들면, 야경 이미지 확률은 0 % 와 100 % 사이의 % 값을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 이미지 정보 추출부(440)는 외부 이미지(401)에 대응하는 이미지 품질 데이터를 외부 이미지(401)에 대응하는 외부 이미지 데이터로부터 추출할 수 있다. 예를 들면, 이미지 품질 데이터는 이미지에 대한 제1 파라미터(blur-full), 제2 파라미터(blur-local), 제3 파라미터(motion blur), 제4 파라미터(noise), 제5 파라미터(brightness), 제6 파라미터(B/C ratio), 제7 파라미터(contrast variation), 제8 파라미터(gamma correction parameter) 및/또는 제9 파라미터(local feature distribution)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 필터 조정부(420)는 필터를 결정하는 필터 결정부(421) 및/또는 각 필터의 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부(422)를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 필터 조정부(420)는 야경 이미지 판단부(410)에 의해 판단된 외부 이미지(401)의 야경 이미지 확률 및/또는 이미지 정보 추출부(440)에 의해 추출된 외부 이미지(401)에 대한 이미지 품질 데이터에 기반하여, 제1 필터(431), 제2 필터(432), 또는 제3 필터(433) 중 외부 이미지에 적용될 적어도 하나의 필터를 결정할 수 있다. 예를 들면, 필터 조정부(420)는 제1 필터(431), 제2 필터(432), 또는 제3 필터(433) 각각의 활성화 여부를 결정할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 파라미터 결정부(422)는 제1 필터(431), 제2 필터(432), 또는 제3 필터(433) 각각의 파라미터 값을 외부 이미지(401)에 대해 판단된 야경 이미지 확률에 기반하여 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 필터(431), 제2 필터(432), 또는 제3 필터(433)는 각각 활성화 여부에 기반하여, 외부 이미지(401)에 대해 각 필터를 적용하여, 외부 이미지(401)에 지정된 효과를 적용할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 도시한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 동작 501에서, 프로세서(예: 프로세서(400))는 외부로부터 제2 이미지(예: 외부 이미지(401))에 대응하는 제2 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(400)는 메모리(예: 메모리(130)) 및/또는 통신 인터페이스(예: 통신 인터페이스(170))를 통해 외부로부터 제2 이미지(401)를 획득할 수 있고, 제2 이미지(401)에 대응하는 제2 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 제2 이미지 데이터는 제2 이미지(401)에 대응하는 픽셀 데이터(pixel data) 및/또는 제2 이미지(401)에 대응하는 메타 데이터(meta data)를 포함할 수 있다.
예를 들면, 픽셀 데이터는 제2 이미지(401)에 대응하는 이미지 특징 정보를 포함할 수 있다. 제2 이미지(401)에 대응하는 이미지 특징 정보는 가보 필터링(gabor filtering)을 이용하여 추출되는 정보, 색상 정보(color statistic), 및/또는 지스트 정보(gist feature)을 의미할 수 있다.
예를 들면, 메타 데이터는 제2 이미지(401)에 대응하는 교환 이미지 파일 형식(EXIF, exchangeable image file format)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 교환 이미지 파일 형식은 화상 데이터와 함께 카메라 제조사(maker), 카메라 모델(model), 이미지 에디터(software), 사진을 보정한 날짜(datetime), Exif 버전(exif Version), 촬영한 날짜(shoot datetime), 웹에 올려진 사진의 실제 크기(image size), 노출 시간(exposure time: 셔터 스피드), 촬영 프로그램(exposure program), 렌즈 초점 길이(focal length), 조리개 개방 수치(F-number), 또는 플래시 사용 여부 등 제2 이미지에 대한 파라미터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 화상 데이터는 주로 TIFF(tagged image file format)나 JPEG 압축 파일을 이용할 수 있으며, 이에 따라 프로세서(400)는 제2 이미지를 TIFF 및/또는 JPEG 형식으로 수정, 표시 및/또는 편집할 수 있다. 예를 들면, 교환 이미지 파일 형식은 위성 항법 장치(GPS) 수신 모듈(예: GNSS 모듈(227))을 통해 획득되는 전자 장치(101)의 위치 정보를 카메라 모듈(예: 카메라 모듈(297))에 전달하는 기능을 가진 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 교환 이미지 파일 형식에 기록된 적어도 일부 데이터를 이용해서 효율적으로 화상 파일을 관리할 수 있고 제2 이미지에 대한 다양한 정보를 얻을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 503에서, 프로세서(400)는 제2 이미지 데이터와 야경 이미지로 미리 지정되어 메모리(130)에 저장된 적어도 하나의 제1 이미지에 대응하는 제1 이미지 데이터를 비교할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 505에서, 프로세서(400)는 제2 이미지 데이터와 적어도 하나의 제1 이미지에 대응하는 제1 이미지 데이터와 제2 이미지 데이터를 비교한 결과에 기반하여, 제2 이미지의 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 507에서, 프로세서(400)는 제2 이미지의 야경 이미지 확률과 연관시켜 제2 이미지를 메모리(130)에 저장할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(400)는 제2 이미지의 야경 이미지 확률과 연관시켜 제2 이미지를 디스플레이(예: 디스플레이(160)) 상에 표시할 수 있다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 프로세서를 도시한다.
도 6에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(600)는 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률을 판단하는 야경 이미지 판단부(610), 외부 이미지(601)에 대응하는 이미지 품질 데이터를 추출하는 이미지 정보 추출부(640), 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률 및/또는 이미지 품질 데이터를 이용하여 제1 필터(631), 제2 필터(632), 제3 필터(633) 중 적어도 하나를 제어하는 필터 조정부(620)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 야경 이미지 판단부(610)는 판단 방식 결정부(611), 제1 판단부(612) 및/또는 제2 판단부(613)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 판단 방식 결정부(611)는 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률을 판단하기 위한 판단 방법을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 판단부(612)는 결정된 판단 방법에 기반하여, 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터를 이용하여 외부 이미지(601)에 대한 제1 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다. 제2 판단부(613)는 외부 이미지(601)에 대응하는 픽셀 데이터를 이용하여 제2 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 판단 방법을 도시한다.
도 7에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 동작 701에서, 야경 이미지 판단부(예: 야경 이미지 판단부(610))는 메모리(예: 메모리(130))에 저장된 적어도 하나의 야경 이미지에 대응하는 메타 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 703에서, 야경 이미지 판단부(610)는 저장된 적어도 하나의 각 야경 이미지에 대응하는 메타 데이터의 파라미터를 메타 데이터로부터 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 705에서, 야경 이미지 판단부(610)는 각 야경 이미지에 대응하는 메타 데이터의 파라미터에 대한 도수 분포 정보를 각 야경 이미지에 대응하는 메타 데이터의 파라미터로부터 획득할 수 있다. 예를 들면, 메타 데이터의 파라미터는 적어도 정규 분포를 따를 수 있으며, 메타 데이터의 파라미터에 대한 도수 분포 정보는 각 파라미터의 평균 정보 및/또는 각 파라미터의 표준 편차 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 707에서, 야경 이미지 판단부(610)는 외부로부터 외부 이미지(예: 외부 이미지(601))를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 709에서, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(601)로부터 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 711에서, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터로부터 외부 이미지(601)의 메타 데이터의 파라미터를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 713에서, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(601)의 메타 데이터 파라미터를 야경 이미지의 메타 데이터 파라미터의 도수 분포 정보와 비교할 수 있다. 예를 들면, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(601)의 메타 데이터 파라미터를 야경 이미지의 메타 데이터 파라미터의 평균 정보 및/또는 표준 편차 정보와 비교할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 715에서, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(601)의 메타 데이터 파라미터를 야경 이미지의 메타 데이터 파라미터의 도수 분포 정보와 비교한 결과에 기반하여, 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다. 예를 들면, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(601)의 메타 데이터 파라미터가 야경 이미지의 메타 데이터 파라미터와의 유사도를 판단할 수 있고, 판단된 유사도를 야경 이미지 확률로 판단할 수 있다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 판단 방법을 도시한다.
도 8에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 동작 801에서, 판단 방식 결정부(예: 판단 방식 결정부(611)는 외부 이미지(601)를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 803에서, 판단 방식 결정부(611)는 외부 이미지(601)에 대응하는 이미지 데이터에 메타 데이터가 포함되는지 판단할 수 있고, 판단 결과에 기반하여 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터를 이용할 수 있는지 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 805에서, 판단한 결과 외부 이미지(601)에 대응하는 이미지 데이터에 메타 데이터가 포함되어, 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터를 이용할 수 있는 것으로 판단되면, 판단 방식 결정부(611)는 도 7의 동작 701 내지 715 동작을 수행하여 외부 이미지(601)에 대한 야경 이미지 확률을 판단하도록 제1 판단부(612)를 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 판단한 결과 외부 이미지(601)에 대응하는 이미지 데이터에 메타 데이터가 포함되지 않아, 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터를 이용할 수 없는 것으로 판단되면, 판단 방식 결정부(611)는 도 8의 동작 807 내지 동작 815의 동작을 수행하여 외부 이미지(601)에 대응하는 픽셀 데이터를 이용하여, 외부 이미지(601)에 대한 야경 이미지 확률을 판단하도록 제2 판단부(613)를 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 807에서, 제2 판단부(612)는 외부 이미지(601)에 대응하는 썸네일 이미지를 외부 이미지(601)에 대응하는 이미지 데이터로부터 획득할 수 있다. 예를 들면, 외부 이미지(601)에 대응하는 썸네일 이미지 데이터는 외부 이미지(601)에 대응하는 이미지 데이터를 압축한 이미지 데이터 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 예를 들면, 외부 이미지(601)에 대응하는 썸네일 이미지 데이터는 외부 이미지(601)에 대응하는 이미지 데이터 보다 작은 크기(예: 해상도)의 픽셀 데이터를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 809에서, 제2 판단부(613)는 획득한 썸네일 이미지로부터 외부 이미지(601)에 대응하는 픽셀 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 811에서, 제2 판단부(613)는 외부 이미지(601)에 대응하는 픽셀 데이터를 이용하여 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다. 예를 들면, 제2 판단부(613)는 외부 이미지(601)에 대응하는 픽셀 데이터와 야경 이미지에 대한 픽셀 데이터를 비교하고, 비교 결과에 기반하여 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
예를 들면, 제2 판단부(613)는 주간 이미지로 지정된 적어도 하나의 기준 주간 이미지에 대응하는 주간 이미지 데이터 및/또는 야경 이미지로 지정된 적어도 하나의 기준 야경 이미지에 대응하는 야경 이미지 데이터를 메모리로부터 획득할 수 있다. 이하, 야경 이미지에 대한 도수 분포 정보 획득 방법을 설명하도록 하겠으며, 야경 이미지에 대한 설명은 주간 이미지에 대한 설명과 동일하므로, 주간 이미지에 대한 설명은 이하 생략하도록 한다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 판단부(613)는 적어도 하나의 야경 이미지 데이터로부터 각 야경 이미지 데이터의 픽셀 데이터를 획득할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 제2 판단부(613)는 야경 이미지의 픽셀 데이터로부터 각 야경 이미지의 픽셀 데이터의 적어도 일부 파라미터(R 색상 파라미터, G 색상 파라미터, B 색상 파라미터)를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 판단부(613)는 적어도 하나의 야경 이미지 데이터의 픽셀 데이터로부터 R 색상 파라미터에 대한 도수 분포 정보, G 색상 파라미터에 대한 도수 분포 정보 및/또는 B 색상 파라미터에 대한 도수 분포 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 판단부(613)는 외부 이미지를 획득할 수 있고, 획득된 외부 이미지 데이터에 대응하는 픽셀 데이터로부터 외부 이미지에 대응하는 R 색상 파라미터, G 색상 파라미터, B 색상 파라미터 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 판단부(613)는 외부 이미지에 대응하는 R 색상 파라미터 를 획득된 적어도 하나의 야경 이미지 데이터에 대응하는 R 색상 파라미터의 도수 분포 정보와 비교할 수 있다. 예를 들면, 제2 판단부(613)는 외부 이미지에 대응하는 R 색상 파라미터를 적어도 하나의 야경 이미지 데이터에 대응하는 R 색상 파라미터의 도수 분포 정보와 비교하여, 외부 이미지에 대응하는 R 색상 파라미터가 적어도 하나의 야경 이미지 데이터에 대응하는 R 색상 파라미터와 얼마나 유사한지를 나타내는 제1 야경 이미지 확률(R 색상)(Pa)를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 판단부(613)는 외부 이미지에 대응하는 G 색상 파라미터 및/또는 B 색상 파라미터를 상기한 R 색상 파라미터와 적어도 하나의 야경 이미지 데이터에 대응하는 R 색상 파라미터의 비교 방법에 따라 제2 야경 이미지 확률(G 색상)(Pb) 및/또는 제3 야경 이미지 확률(B 색상)(Pc)를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 판단부(613)는 제1 야경 이미지 확률(Pa), 제2 야경 이미지 확률(Pb) 및/또는 제3 야경 이미지 확률(Pc)의 평균 값을 판단할 수 있고, 판단된 평균 값을 최종 야경 이미지 확률(Pn)을 판단할 수 있다.
도 9은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 판단 방법을 도시한다.
도 9에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 동작 901에서, 판단 방식 결정부(예: 판단 방식 결정부(610))는 외부 이미지(예: 외부 이미지(601))를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 903에서, 판단 방식 결정부(601)는 외부 이미지(601)에 대응하는 이미지 데이터에 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터가 적어도 일부 포함되어 있는지 판단하여, 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터를 이용할 수 있는지 여부를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 905에서, 동작 903의 판단 결과, 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터를 이용할 수 없는 것으로 판단되면, 판단 방식 결정부(601)는 도 8의 동작 807 내지 동작 811의 동작을 수행하여 외부 이미지(601)에 대응하는 픽셀 데이터를 이용하여 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률을 판단하도록 제2 판단부(예: 제2 판단부(613))를 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 907에서, 동작 903의 판단 결과, 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터를 이용할 수 있는 것으로 판단되면, 판단 방식 결정부(601)는 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터의 파라미터의 개수가 2 개 보다 많은지 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 909에서, 동작 907의 판단 결과, 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터의 파라미터의 개수가 2 개 보다 많은 것으로 판단되면, 판단 방식 결정부(601)는 도 7의 동작 701 내지 715 동작을 수행하여, 외부 이미지(601)에 대응하는 2 개 보다 많은 개수의 메타 데이터의 파라미터를 이용하여 외부 이미지(601)에 대한 야경 이미지 확률을 판단하도록 제1 판단부(예: 제1 판단부(612))를 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 911에서, 동작 907의 판단 결과, 외부 이미지(601)에 대응하는 메타 데이터의 파라미터의 개수가 2 개 이하인 것으로 판단되면, 판단 방식 결정부(601)는 도 7의 동작 701 내지 715 동작을 수행하여, 외부 이미지(601)에 대응하는 2 개 이하의 메타 데이터를 이용하여 외부 이미지(601)에 대한 제1 야경 이미지 확률을 판단하도록 제2 판단부(613)를 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 913에서, 판단 방식 결정부(601)는 도 8의 동작 807 내지 동작 811의 동작을 수행하여 외부 이미지(601)에 대응하는 픽셀 데이터를 이용하여 외부 이미지(601)의 제2 야경 이미지 확률을 판단하도록 제2 판단부(613)를 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 915에서, 판단 방식 결정부(601)는 제1 야경 이미지 확률 및 제2 야경 이미지 확률의 평균 값을 이용하여 외부 이미지(601)의 최종 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 교환 이미지 파일 형식이 포함된 이미지 데이터를 도시한다.
도 10에 도시된 바와 같이, 예를 들면, 외부 이미지에 대응하는 이미지 데이터(1000)는 적어도 일부의 메타 데이터(1030)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 메타 데이터(1030)는 적어도 하나의 교환 이미지 파일 형식을 포함할 수 있다. 예를 들면, 교환 이미지 파일 형식은 외부 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 하나의 파라미터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 도 10에 도시된 바와 같이, 외부 이미지에 대응하는 메타 데이터는 플래시 상태 파라미터(1031) 및/또는 초점 길이 파라미터(1032)만을 포함할 수 있다.
도 11은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 데이터에 대한 도수 분포 정보를 도시한다.
도 11에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 메모리(예: 메모리(130))는 주간 이미지로 지정된 적어도 하나의 기준 주간 이미지, 야경 이미지로 지정된 적어도 하나의 기준 야경 이미지, 적어도 하나의 주간 이미지에 대응하는 주간 이미지 데이터(1101a) 및/또는 적어도 하나의 야경 이미지에 대응하는 야경 이미지 데이터(1101b)를 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 야경 이미지 판단부(예: 야경 이미지 판단부(610))는 주간 이미지로 지정된 적어도 하나의 기준 주간 이미지에 대응하는 주간 이미지 데이터(1101a) 및/또는 야경 이미지로 지정된 적어도 하나의 기준 야경 이미지에 대응하는 야경 이미지 데이터(1101b)를 메모리(130)로부터 획득할 수 있다.
이하, 야경 이미지에 대한 도수 분포 정보 획득 방법을 설명하도록 하겠으며, 야경 이미지에 대한 설명은 주간 이미지에 대한 설명과 동일하므로, 주간 이미지에 대한 설명은 이하 생략하도록 한다.
다양한 실시예에 따르면, 야경 이미지 판단부(610)는 적어도 하나의 야경 이미지 데이터(1101b)로부터 각 야경 이미지 데이터(1103a, 1103b)의 메타 데이터(1103)를 획득할 수 있다. 야경 이미지 판단부(610)는 야경 이미지의 메타 데이터(1103)로부터 각 야경 이미지의 메타 데이터(1103)의 적어도 일부 파라미터(초점 길이 파라미터, 노출 시간 파라미터, 감도 파라미터)를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 야경 이미지 판단부(610)는 적어도 하나의 야경 이미지 데이터(1103a, 1103b)의 메타 데이터(1103)로부터 감도 파라미터에 대한 도수 분포 정보(1105a), 초점 길이 파라미터에 대한 도수 분포 정보(1105b) 및/또는 노출 시간 파라미터에 대한 도수 분포 정보(1105c)를 획득할 수 있다.
도 12는 다양한 실시예에 따른 외부 이미지에 대한 야경 이미지 확률 판단 동작을 도시한다.
도 12에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 야경 이미지 판단부(예: 야경 이미지 판단부(610))는 외부 이미지(1201)를 획득할 수 있고, 획득된 외부 이미지(1201)에 대응하는 메타 데이터(1203)로부터 외부 이미지(1201)에 대응하는 감도 파라미터(1203a), 노출 시간 파라미터(1203b) 및/또는 초점 길이 파라미터(1203c)를 획득할 수 있다. 예를 들면, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(1201)에 대응하는 메타 데이터(1203)에 파라미터가 2 개 보다 많은 것으로 판단하여, 도 7의 동작 701 내지 동작 715를 수행하여 외부 이미지(1201)의 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(1201)에 대응하는 감도 파라미터(1203a)를 도 11의 동작을 통해 획득된 적어도 하나의 야경 이미지 데이터(1103a, 1103b)에 대응하는 감도 파라미터의 도수 분포 정보(1205a)와 비교할 수 있다. 예를 들면, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(1201)에 대응하는 감도 파라미터(1203a)를 적어도 하나의 야경 이미지 데이터(1103a, 1103b)에 대응하는 감도 파라미터의 도수 분포 정보(1205a)와 비교하여, 외부 이미지(1201)에 대응하는 감도 파라미터(1203a)가 적어도 하나의 야경 이미지 데이터(1103a, 1103b)에 대응하는 감도 파라미터와 얼마나 유사한지를 나타내는 제1 야경 이미지 확률(감도)(Pa)를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 야경 이미지 판단부(610)는 외부 이미지(1201)에 대응하는 노출 시간 파라미터(1203b) 및/또는 초점 길이 파라미터(1203c)를 상기한 감도 파라미터(1203a)와 적어도 하나의 야경 이미지 데이터(1103a, 1103b)에 대응하는 감도 파라미터의 비교 방법에 따라 제2 야경 이미지 확률(노출 시간)(Pb) 및/또는 제3 야경 이미지 확률(초점 길이)(Pc)를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 야경 이미지 판단부(610)는 제1 야경 이미지 확률(감도)(Pa), 제2 야경 이미지 확률(노출 시간)(Pb) 및/또는 제3 야경 이미지 확률(초점 길이)(Pc)의 평균 값을 판단할 수 있고, 판단된 평균 값을 최종 야경 이미지 확률(Pn)을 판단할 수 있다.
도 13은 다양한 실시예에 따른 야경 이미지 확률 표시 동작을 도시한다.
도 13에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 프로세서(600))는 외부 이미지(1301)의 야경 이미지 확률("0.0023")을 판단할 수 있다. 프로세서(600)는 판단된 야경 이미지 확률("0.0023")을 전자 장치(1300)의 디스플레이(1360) 상에 표시할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(600)는 외부 이미지(1301)의 야경 이미지 확률이 지정된 값(예: 0.1) 보다 작은 경우, 외부 이미지(1301)는 주간 이미지라고 판단할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(600)는 외부 이미지(1301)의 야경 이미지 확률이 지정된 값(예: 0.5) 보다 큰 경우, 외부 이미지(1301)는 야경 이미지라고 판단할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(600)는 판단된 야경 이미지 확률("0.0023")과 함께 "외부 이미지 주간 이미지" 라는 정보를 디스플레이(1360) 상에 표시할 수 있다.
도 14(a) 및 도 14(b)는 다양한 실시예에 따른 필터 결정 동작을 도시한다.
도 14(a)에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 프로세서(600))는 제1 필터(bilateral filter)(1410a), 제2 필터(CLAHE filter)(1420a), 제3 필터(DCT filter)(1430a) 및/또는 제4 필터(sharpener filter)(1440a)를 이용하여 외부 이미지(1401a)에 각각 지정된 효과를 적용하여 출력 이미지(1402a)를 획득할 수 있다.
도 14(b)에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 필터 결정부(1421)는 외부 이미지(1401b)의 야경 이미지 확률 및 외부 이미지(1401b)의 품질 데이터에 기반하여, 제1 필터(bilateral filter)(1410b), 제2 필터(CLAHE filter)(1420b), 제3 필터(DCT filter)(1430b) 및/또는 제4 필터(sharpener filter)(1440b) 중 활성화할 일부 필터인 제1 필터(bilateral filter)(1410b) 및 제4 필터(sharpener filter)(1440b)를 활성화 할 수 있고, 제2 필터(CLAHE filter)(1420b) 및 제3 필터(DCT filter)(1430b)를 비활성화 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(600)는 활성화된 제1 필터(bBilateral filter)(1410b) 및 제4 필터(sharpener filter)(1440b)를 이용하여, 외부 이미지(1401b)에 활성화된 제1 필터(bilateral filter)(1410b) 및 제4 필터(sharpener filter)(1440b) 각각에 지정된 제1 효과 및 제2 효과를 적용하여 출력 이미지(1402b)를 획득할 수 있다.
도 15는 다양한 실시예에 따른 필터 조정부를 도시한다.
도 15에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 메모리(예: 메모리(130))에 저장된 적어도 하나의 필터 중 활성화시킬 일부 필터를 결정하는 필터 조정부(1520)는 필터 결정부(1521) 및/또는 활성화시킨 일부 필터 각각의 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부(1522)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 필터 결정부(1521)는 야경 이미지 판단부(1510)에 의해 판단된 외부 이미지(예: 외부 이미지(601))의 야경 이미지 확률과, 이미지 정보 추출부(1540)에 의해 획득된 외부 이미지에 대응하는 품질 데이터에 기반하여, 적어도 하나의 필터 중 활성화 시킬 일부 필터를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 파라미터 결정부(1522)는 필터 결정부(1521)에 의해 활성화된 일부 필터 각각의 파라미터를 외부 이미지에 대응하는 품질 데이터에 기반하여 결정할 수 있다.
도 16은 다양한 실시예예 따른 필터 결정 동작을 도시한다.
도 16에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 메모리(예: 메모리(130))는 제1 필터(bilateral filter)(1631), 제2 필터(CLAHE filter)(1632), 제3 필터(DCT filter)(1633) 및/또는 제4 필터(sharpener filter)(1634)를 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 외부 이미지(예: 외부 이미지(601))에 적용되도록 설정된 제1 필터(bilateral filter)(1631), 제2 필터(CLAHE filter)(1632), 제3 필터(DCT filter)(1633) 및/또는 제4 필터(sharpener filter)(1634)의 적용 순서는 사용자 또는 제조사에 의해 지정될 수 있으며, 임의로 변경되지 않도록 지정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 필터 결정부(1621)는 외부 이미지(601)에 적용되도록 지정된 제1 필터(bilateral filter)(1631), 제2 필터(CLAHE filter)(1632), 제3 필터(DCT filter)(1633) 및/또는 제4 필터(sharpener filter)(1634) 중 제1 필터(bilateral filter)(1631), 제2 필터(CLAHE filter)(1632), 제3 필터(DCT filter)(1633)만을 활성화 시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 필터 결정부(1621)는 제1 필터(bilateral filter)(1631), 제2 필터(CLAHE filter)(1632), 제3 필터(DCT filter)(1633) 및/또는 제4 필터(sharpener filter)(1634) 중 활성화 시킬 필터를 결정할 수 있다. 또는, 필터 결정부(1621)는 제1 필터(Bilateral filter)(1631), 제2 필터(CLAHE filter)(1632), 제3 필터(DCT filter)(1633) 및/또는 제4 필터(Sharpener filter)(1634)가 외부 이미지(601)에 적용되는 순서를 결정하지 못 할 수 있다.
도 17은 다양한 실시예에 따른 필터 결정 방법을 도시한다.
도 17에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 동작 1701에서, 프로세서(예: 프로세서(600))는 외부 이미지(예: 외부 이미지(601))를 획득할 수 있다.
다양한 실시예예 따르면, 동작 1703에서, 프로세서(600)에 포함된 야경 이미지 판단부(예: 야경 이미지 판단부(610))는 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1705에서, 필터 결정부(1621)는 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률이 지정된 야경 이미지 확률 임계 값보다 큰지 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1707에서, 이미지 정보 추출부(예: 이미지 정보 추출부(640))는 외부 이미지(601)에 대응하는 품질 데이터의 제1 파라미터를 추출할 수 있다. 예를 들면, 이미지 정보 추출부(640)는 외부 이미지(601)에 대응하는 품질 데이터에 포함된 제1 파라미터를 추출할 수 있고, 필터 결정부(예: 필터 결정부(1621))로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1709에서, 필터 결정부(1621)는 전달된 제1 파라미터가 지정된 제1 파라미터 임계 값 보다 큰지 판단할 수 있다. 예를 들면, 제1 파라미터의 임계 값은 사용자 또는 제조사에 의해 학습되어 지정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 1709에서, 제1 파라미터가 지정된 제1 파라미터 임계 값 보다 큰 것으로 판단되면, 동작 1711에서, 필터 결정부(1621)는 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률이 지정된 야경 이미지 확률 임계 값 보다 큰지 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 파라미터가 지정된 제1 파라미터 임계 값 보다 작거나, 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률이 지정된 야경 이미지 확률 임계 값 보다 작은 것으로 판단되면, 동작 1711에서, 필터 결정부(1621)는 적어도 하나의 필터 중에서 제1 파라미터를 제어하는 제1 필터를 비활성화 시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 파라미터가 지정된 제1 파라미터 임계 값 보다 크면서 외부 이미지(601)의 야경 이미지 확률이 지정된 야경 이미지 확률 임계 값 보다 큰 것으로 판단되면, 동작 1713에서, 필터 결정부(1621)는 적어도 하나의 필터 중에서 제1 파라미터를 제어하는 제1 필터를 활성화 시킬 수 있다. 예를 들어, 필터 결정부(1621)는 제1 파라미터가 제1 파라미터의 임계 값까지 조정되도록 제1 필터를 동작시킬 수 있다.
도 18는 다양한 실시예에 따른 외부 이미지 표시 동작을 도시한다.
도 18에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(1800)의 프로세서(예: 프로세서(600))는 디스플레이(1860) 상에 적어도 하나의 이미지가 표시되는 갤러리 어플리케이션 화면을 표시할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 디스플레이(1860) 상에 표시된 갤러리 어플리케이션 화면 상에서 "Night Image"(야경 이미지) 탭(1866)이 선택(예: 터치 입력)되면, 프로세서(600)는 "Night Image"(야경 이미지) 탭(1866)에 대한 선택에 응답하여, 적어도 하나의 이미지 중에서 야경 이미지 확률이 지정된 확률 값(예: 0.7 이상)인 일부 이미지(1861)를 디스플레이(1860) 상에 표시할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 디스플레이(1860) 상에 표시된 갤러리 어플리케이션 화면 상에서 "Morning Image"(아침 이미지) 탭(1867)이 선택(예: 터치 입력)되면, 프로세서(600)는 "Morning Image"(아침 이미지) 탭(1867)에 대한 선택에 응답하여, 적어도 하나의 이미지 중에서 야경 이미지 확률이 지정된 확률 값(예: 0.4 이상 0.7 이하)인 일부 이미지(1862)를 디스플레이(1860) 상에 표시할 수 있다.
도 19는 다양한 실시예에 따른 외부 이미지 표시 동작을 도시한다.
도 19에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 디스플레이(2060) 상에 표시된 이야기 탭("STORIES")(2061) 상에 선택 입력(예: 터치 입력)이 수신되면, 프로세서(예: 프로세서(600))는 적어도 하나의 이미지(1962, 1963, 1964, 1965)를 각 이미지(1962, 1963, 1964, 1965)의 야경 이미지 확률에 기반하여 정렬할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(600)는 적어도 하나의 이미지(1962, 1963, 1964, 1965) 중 아침 이미지(예: 0 < 야경 이미지 확률 < 0.1)(2001a)를 가장 상단에 표시할 수 있고, 아침 이미지 다음에는 점심 이미지(예: 0.1 < 야경 이미지 확률 < 0.4)(1963)를 표시할 수 있으며, 점심 이미지 다음에 저녁 이미지(예: 0.4 < 야경 이미지 확률 < 0.7)(1964)를 표시할 수 있고, 저녁 이미지 다음에 밤 이미지(예: 0.7 < 야경 이미지 확률 < 1)(1965)를 표시할 수 있다.
도 20은 다양한 실시예에 따른 외부 이미지 표시 동작을 도시한다.
도 20에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 프로세서(600))는 GIF(그래픽 상호교환 포맷, graphics interchange format) 데이터 또는 AGIF(애니메이션 그래픽 상호교환 포맷, animated graphics interchange format)(2002)를 생성할 수 있다. 프로세서(예: 프로세서(600))는 GIF 데이터 및/또는 AGIF 데이터(2002) 상에 적어도 하나의 이미지(2002a, 2002b, 2002c, 2002d, 2002e, 2002f)를 포함시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(600)는 GIF 데이터 및/또는 AGIF 데이터(2002) 상에 적어도 하나의 이미지(2002a, 2002b, 2002c, 2002d, 2002e, 2002f)를 각 이미지(2002a, 2002b, 2002c, 2002d, 2002e, 2002f)의 야경 이미지 확률에 기반하여 포함시킬 수 있다.
예를 들면, 프로세서(600)는 GIF 데이터 및/또는 AGIF 데이터(2002) 상에 아침 이미지(예: 0 < 야경 이미지 확률 < 0.1)(2001a)를 먼저 포함시키고, 아침 이미지 다음에 점심 이미지(예: 0.1 < 야경 이미지 확률 < 0.4)(2002b)를 포함시킬 수 있으며, 점심 이미지 다음에 저녁 이미지(예: 0.4 < 야경 이미지 확률 < 0.7)(2002c)를 포함시킬 수 있고, 저녁 이미지 다음에 밤 이미지(예: 0.7 < 야경 이미지 확률 < 1)(2002d, 2002e, 2002f)를 포함시켜 저장할 수 있다.
도 21은 다양한 실시예에 따른 외부 이미지 표시 동작을 도시한다.
도 21에 도시된 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(2101)의 프로세서(예: 프로세서(600))는 디스플레이(2161) 상에 제1 이미지(2111)를 표시하면서, 제1 이미지(2111)의 야경 이미지 확률(2111)을 함께 표시할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(2102)의 프로세서(예: 프로세서(600))는 디스플레이(2162) 상에 제1 이미지(2112)를 표시하면서, 제2 이미지(2112)의 야경 이미지 확률(2112)을 함께 표시할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(2103)의 프로세서(예: 프로세서(600))는 디스플레이(2163) 상에 제3 이미지(2113)를 표시하면서, 제1 이미지(2113)의 야경 이미지 확률(2113)을 함께 표시할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(2104)의 프로세서(예: 프로세서(600))는 디스플레이(2164) 상에 제4 이미지(2114)를 표시하면서, 제1 이미지(2114)의 야경 이미지 확률(2114)을 함께 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 적어도 하나의 기준 이미지에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 데이터 또는 적어도 하나의 이미지에 대응하는 이미지 데이터를 저장하는 메모리; 및, 상기 이미지 데이터와 상기 기준 이미지 데이터를 비교하며, 상기 비교 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 이미지의 야경 이미지 확률을 판단하며, 이미지 데이터를 상기 야경 이미지 확률과 연관시켜 상기 메모리에 저장하는 프로세서;를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 제2 메타 데이터와 상기 기준 이미지에 대응하는 제1 메타 데이터를 비교하여 상기 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 이미지 데이터에 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 제2 메타 데이터가 포함되어 있는지 판단하고, 상기 포함 여부에 대한 판단 결과에 기반하여, 상기 기준 이미지 및 상기 적어도 하나의 이미지 각각에 대응하는 메타 데이터 또는 상기 기준 이미지 및 상기 적어도 하나의 이미지 각각에 대응하는 픽셀 데이터 중, 적어도 일부를 이용하여 상기 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 썸네일 이미지 데이터를 이용하여 상기 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기준 이미지 데이터에 포함된 제1 메타 데이터 및 상기 이미지 데이터에 포함된 제2 메타 데이터를 이용하여 상기 야경 이미지 확률을 판단하고, 상기 제1 메타 데이터는 상기 기준 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 일부를 포함하며, 상기 제2 메타 데이터는 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 제2 메타 데이터에, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 3개의 파라미터들이 포함되면, 상기 제2 메타 데이터를 이용하여 상기 이미지의 상기 야경 이미지 확률을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 야경 이미지 확률에 기반하여 상기 적어도 하나의 이미지에 적용될 적어도 하나의 필터 각각에 대한 활성화 여부를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 야경 이미지 확률과 지정된 임계값을 비교하여 상기 적어도 하나의 이미지에 적용될 적어도 하나의 필터 각각에 대한 활성화 여부를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 이미지의 제1 야경 이미지 확률과 연관되어 저장된 복수의 이미지들을 디스플레이 상에 함께 표시할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 메모리는 복수의 이미지들을 저장하고, 상기 메모리에 저장된 각각의 이미지는 상기 야경 이미지 확률과 연관되어 저장되며, 상기 프로세서는, 상기 복수의 이미지들을 상기 복수의 이미지들 각각의 야경 이미지 확률의 크기에 따라 디스플레이 상에 정렬하여 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 적어도 하나의 이미지에 대응하는 이미지 데이터와 적어도 하나의 기준 이미지에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 데이터를 비교하는 동작; 상기 비교 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 이미지의 야경 이미지 확률을 판단하는 동작; 및 상기 이미지 데이터를 상기 야경 이미지 확률과 연관시켜 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 제2 메타 데이터와 상기 기준 이미지에 대응하는 제1 메타 데이터를 비교하여 상기 야경 이미지 확률을 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 이미지 데이터에 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 제2 메타 데이터가 포함되어 있는지 판단하는 동작 및 상기 포함 여부에 대한 판단 결과에 기반하여, 상기 기준 이미지 및 상기 적어도 하나의 이미지 각각에 대응하는 메타 데이터 또는 상기 기준 이미지 및 상기 적어도 하나의 이미지 각각에 대응하는 픽셀 데이터 중, 적어도 일부를 이용하여 상기 야경 이미지 확률을 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 썸네일 이미지 데이터를 이용하여 상기 야경 이미지 확률을 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 기준 이미지 데이터에 포함된 제1 메타 데이터 및 상기 이미지 데이터에 포함된 제2 메타 데이터를 이용하여 상기 야경 이미지 확률을 판단하는 동작을 포함하고, 상기 제1 메타 데이터는 상기 기준 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 일부를 포함하며, 상기 제2 메타 데이터는 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 제2 메타 데이터에, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 3개의 파라미터들이 포함되는지 판단하는 동작; 및 상기 판단 결과 적어도 3 개의 파리미터들이 상기 제2 메타 데이터에 포함되면, 상기 제2 메타 데이터를 이용하여 상기 적어도 하나의 이미지의 상기 야경 이미지 확률을 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 야경 이미지 확률에 기반하여 상기 적어도 하나의 이미지에 적용될 적어도 하나의 필터 각각에 대한 활성화 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 야경 이미지 확률과 지정된 임계값을 비교하여 상기 적어도 하나의 이미지에 적용될 적어도 하나의 필터 각각에 대한 활성화 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 이미지의 야경 이미지 확률과 연관되어 저장된 복수의 이미지들을 디스플레이 상에 함께 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 컴퓨터 상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 프로그램은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가, 적어도 하나의 이미지에 대응하는 이미지 데이터와 적어도 하나의 기준 이미지에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 데이터를 비교하는 동작; 상기 비교 결과에 기반하여 상기 적어도 하나의 이미지의 야경 이미지 확률을 판단하는 동작; 및 상기 이미지 데이터를 상기 야경 이미지 확률과 연관시켜 저장하는 동작을 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함할 수 있다.

Claims (20)

  1. 메모리; 및,
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    외부로부터 제1 이미지를 획득하고,
    상기 제1 이미지에 대응하는 제1 이미지 데이터와 상기 메모리에 저장된 야경 이미지를 판단하기 위한 기준 이미지에 대응하는 기준 이미지 데이터를 비교하고,
    비교 결과에 기반하여, 상기 제1 이미지가 야경 이미지인지 여부를 나타내는 확률을 확인하고,
    상기 확률이 제1 임계값보다 큰 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 파라미터 값 중 제1 파라미터 값을 확인하고,
    상기 제1 파라미터 값이 제2 임계값보다 큰 지 확인하고,
    상기 제1 파라미터 값이 상기 제2 임계값보다 큰 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 제1 파라미터 값을 조정하는 제1 필터를 활성화하고, 상기 제1 이미지에 상기 제1 필터에 대응하는 제1 효과를 적용한 이미지를 획득하고,
    상기 제1 파라미터 값이 상기 제2 임계값보다 작은 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 제1 필터를 비활성화하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지에 대응하는 제2 메타 데이터와 상기 기준 이미지에 대응하는 제1 메타 데이터를 비교하여 상기 확률을 판단하는 전자 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지 데이터에 상기 제1 이미지에 대응하는 상기 제2 메타 데이터가 포함되어 있는지 판단하고,
    판단 결과에 기반하여, 상기 기준 이미지 및 상기 제1 이미지 각각에 대응하는 메타 데이터 또는 상기 기준 이미지 및 상기 제1 이미지 각각에 대응하는 픽셀 데이터 중, 적어도 일부를 이용하여 상기 확률을 판단하는 전자 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지에 대응하는 썸네일 이미지 데이터를 이용하여 상기 확률을 판단하는 전자 장치.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 기준 이미지 데이터에 포함된 제1 메타 데이터 및 상기 제1 이미지 데이터에 포함된 상기 제2 메타 데이터를 이용하여 상기 확률을 판단하고,
    상기 제1 메타 데이터는 상기 기준 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 일부를 포함하며,
    상기 제2 메타 데이터는 상기 제1 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 일부를 포함하는
    전자 장치.
  6. 제 3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지에 대응하는 상기 제2 메타 데이터에,
    상기 제1 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 3개의 파라미터들이 포함되면,
    상기 제2 메타 데이터를 이용하여 상기 제1 이미지의 상기 확률을 판단하는 전자 장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 상기 제1 이미지를 상기 확률과 연관시켜 상기 메모리에 저장하는 전자 장치.
  10. 삭제
  11. 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    외부로부터 제1 이미지를 획득하는 동작;
    상기 제1 이미지에 대응하는 제1 이미지 데이터와 상기 전자 장치에 포함된 메모리에 저장된 야경 이미지를 판단하기 위한 기준 이미지에 대응하는 기준 이미지 데이터를 비교하는 동작;
    비교 결과에 기반하여, 상기 제1 이미지가 야경 이미지인지 여부를 나타내는 확률을 확인하는 동작;
    상기 확률이 제1 임계값보다 큰 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 파라미터 값 중 제1 파라미터 값을 확인하는 동작;
    상기 제1 파라미터 값이 제2 임계값보다 큰 지 확인하는 동작;
    상기 제1 파라미터 값이 상기 제2 임계값보다 큰 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 제1 파라미터 값을 조정하는 제1 필터를 활성화하고, 상기 제1 이미지에 상기 제1 필터에 대응하는 제1 효과를 적용한 이미지를 획득하는 동작; 및
    상기 제1 파라미터 값이 상기 제2 임계값보다 작은 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 제1 필터를 비활성화하는 동작을 포함하는
    전자 장치의 제어 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 제1 이미지에 대응하는 제2 메타 데이터와 상기 기준 이미지에 대응하는 제1 메타 데이터를 비교하여 상기 확률을 판단하는 동작을 포함하는
    전자 장치의 제어 방법.
  13. ◈청구항 13은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 12항에 있어서,
    상기 제1 이미지 데이터에 상기 제1 이미지에 대응하는 상기 제2 메타 데이터가 포함되어 있는지 판단하는 동작; 및
    상기 포함 여부에 대한 판단 결과에 기반하여, 상기 기준 이미지 및 상기 제1 이미지 각각에 대응하는 메타 데이터 또는 상기 기준 이미지 및 상기 제1 이미지 각각에 대응하는 픽셀 데이터 중, 적어도 일부를 이용하여 상기 확률을 판단하는 동작을 포함하는
    전자 장치의 제어 방법.
  14. ◈청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 13항에 있어서,
    상기 제1 이미지에 대응하는 썸네일 이미지 데이터를 이용하여 상기 확률을 판단하는 동작을 포함하는
    전자 장치의 제어 방법.
  15. ◈청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 13항에 있어서,
    상기 기준 이미지 데이터에 포함된 제1 메타 데이터 및 상기 제1 이미지 데이터에 포함된 상기 제2 메타 데이터를 이용하여 상기 확률을 판단하는 동작을 포함하고,
    상기 제1 메타 데이터는 상기 기준 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 일부를 포함하며,
    상기 제2 메타 데이터는 상기 제1 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 일부를 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
  16. ◈청구항 16은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 13항에 있어서,
    상기 제1 이미지에 대응하는 상기 제2 메타 데이터에,
    상기 제1 이미지에 대응하는 촬영 노출 시간 파라미터, 촬영 시각 파라미터, 이미지 압축 레벨 파라미터, 센서 감도 파라미터, 렌즈 밝기 파라미터, 초점 길이 파라미터, 플래시 상태 파라미터 및 밝기 상태 파라미터 중 적어도 3개의 파라미터들이 포함되는지 판단하는 동작; 및
    상기 판단 결과 적어도 3 개의 파라미터들이 상기 제2 메타 데이터에 포함되면, 상기 제2 메타 데이터를 이용하여 상기 제1 이미지의 상기 확률을 판단하는 동작을 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. ◈청구항 19은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 11항에 있어서,
    상기 제1 이미지를 상기 확률과 연관시켜 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
  20. 컴퓨터 상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,
    상기 프로그램은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가,
    외부로부터 제1 이미지를 획득하는 동작;
    상기 제1 이미지에 대응하는 제1 이미지 데이터와 전자 장치에 포함된 메모리에 저장된 야경 이미지를 판단하기 위한 기준 이미지에 대응하는 기준 이미지 데이터를 비교하는 동작;
    비교 결과에 기반하여, 상기 제1 이미지가 야경 이미지인지 여부를 나타내는 확률을 확인하는 동작;
    상기 확률이 제1 임계값보다 큰 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지 데이터에 포함된 적어도 하나의 파라미터 값 중 제1 파라미터 값을 확인하는 동작;
    상기 제1 파라미터 값이 제2 임계값보다 큰 지 확인하는 동작;
    상기 제1 파라미터 값이 상기 제2 임계값보다 큰 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 제1 파라미터 값을 조정하는 제1 필터를 활성화하고, 상기 제1 이미지에 상기 제1 필터에 대응하는 제1 효과를 적용한 이미지를 획득하는 동작; 및
    상기 제1 파라미터 값이 상기 제2 임계값보다 작은 것으로 확인하는 것에 기반하여, 상기 제1 필터를 비활성화하는 동작을 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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