KR20160010603A - 이미지 처리 방법 및 장치, 그리고 단말기 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예들은 이미지 처리 효율을 효과적으로 향상시킬 수 있도록, 이미지 처리 분야에 관한 것이며, 촬영된 이미지가 더욱 선명할 수 있어, 이미지 처리 방법 및 장치, 그리고 단말기를 개시한다. 상기 이미지 처리 방법은, 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계; 상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정하는 단계; 및 상기 노광 파라미터 및 상기 이득 파라미터에 따라 상기 목표 물체의 취득된 이미지를 처리하는 단계를 포함한다. 본 발명은 데이터 처리 기술에 적용할 수 있다.

Description

이미지 처리 방법 및 장치, 그리고 단말기 {METHOD, DEVICE, AND TERMINAL FOR IMAGE PROCESSING}

본 출원은 2013년 7월 8일에, "IMAGE PROCESSING METHOD AND APPARATUS, AND TERMINAL"이라는 명칭으로, 중국 특허청에 출원된 중국 특허 출원 제201310284374.6호에 대해 우선권을 주장하며, 그 내용 전부는 인용에 의해 본 출원에 통합된다.

본 출원은 데이터 처리 분야에 관한 것으로, 특히, 이미지 처리 방법 및 장치, 그리고 단말기에 관한 것이다.

이동 전화와 태블릿 컴퓨터와 같은 현재의 단말기는 모두 카메라를 장착하고 있으며, 사용자는 단말기를 사용하여 언제 어디서든 사진을 찍을 수 있다.

그러나, 크기 제한으로 인해, 이동 전화와 같은 단말기는 소형의 조리개(aperture)를 구비한 카메라를 장착하고 있으며, 매우 짧은 셔터 시간(노광 시간)이 설정되어 있는 경우 충분한 노광을 유지할 수 없다. 이와 같이, 단말기를 사용하여 이동하는 물체를 촬영하는 경우, 명백한 시각적 그림자(obvious visual shadow)와 스트리킹 현상(streaking phenomena)이 일반적으로 발생하므로, 촬영한 이미지가 매우 흐려서 이미지 처리 효율이 감소한다.

본 발명의 실시예들은 촬영된 이미지를 더욱 선명하게 할 수 있어, 이미지 처리 효율을 효과적으로 개선할 수 있는 이미지 처리 방법 및 장치, 그리고 단말기를 제공한다.

제1 측면에 따르면, 본 발명의 실시예는,

현재 촬영 환경(current photographing environment)의 휘도 및 목표 물체(target object)의 촬영 이동 속도(photographing moving speed)를 취득하는 단계;

상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도에 따라 노광 파라미터(exposure parameter) 및 이득 파라미터(gain parameter)를 결정하는 단계; 및

상기 노광 파라미터 및 상기 이득 파라미터에 따라 상기 목표 물체의 취득된 이미지를 처리하는 단계를 포함하는 촬영 방법을 제공한다.

제1 측면의 제1 가능한 구현 방식에서, 상기 목표 물체는 이동하고 이미지 처리 장치는 정지 상태(motionless)를 유지하는 경우, 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계는,

두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 취득하는 단계;

상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하는 단계; 및

상기 목표 물체가 이동한 거리 및 상기 시간 간격에 따라 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계를 포함한다.

제1 측면의 제1 가능한 구현 방식을 참조하여, 제1 측면의 제2 가능한 구현 방식에서, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 취득하는 단계는,

촬영 범위(shot range) 내에서 하나 이상의 핵심 정보점(key information point)을 결정하는 단계;

상기 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 상기 핵심 정보점의 위치를 취득하는 단계; 및

상기 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 상기 핵심 정보점의 위치에 따라, 상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 결정하는 단계를 포함한다.

제1 측면의 제3 가능한 구현 방식에서, 상기 목표 물체는 정지 상태를 유지하고 이미지 처리 장치는 이동 상태인 경우, 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도로 사용된다.

제1 측면의 제4 가능한 구현 방식에서, 상기 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 상기 목표 물체와 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하지 않는 경우, 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계는,

두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 취득하는 단계;

상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하는 단계; 및

상기 목표 물체가 이동한 거리 및 상기 시간 간격에 따라 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계를 포함하고,

상기 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 상기 목표 물체와 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하는 경우, 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도는 영(zero)이다.

제1 측면의 제5 가능한 구현 방식에서, 상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정하는 단계는,

상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 이동 속도에 따라, 미리 설정된 노광 파라미터 테이블을 검색하여 상기 노광 파라미터를 결정하는 단계; 및

상기 노광 파라미터에 따라 상기 이득 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다.

제1 측면의 제1 가능한 구현 방식 또는 제1 측면의 제2 가능한 구현 방식을 참조하여, 제1 측면의 제6 가능한 구현 방식에서, 상기 이미지 처리 방법은,

상기 촬영 이동 속도에 대해 평활화 처리(smoothing processing)를 수행하는 단계를 더 포함한다.

제2 측면에 따르면, 본 발명의 실시예는,

현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 구성된 취득 유닛;

상기 취득 유닛에 의해 취득되는 상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정하도록 구성된 결정 유닛; 및

상기 결정 유닛에 의해 결정되는 상기 노광 파라미터 및 상기 이득 파라미터에 따라 상기 목표 물체의 상기 취득된 이미지를 처리하도록 구성된 처리 유닛을 포함하는 이미지 처리 장치를 제공한다.

제2 측면의 제1 가능한 구현 방식에서, 상기 목표 물체는 이동하고 상기 이미지 처리 장치는 정지 상태를 유지하는 경우, 상기 취득 유닛은,

두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 취득하도록 구성된 제1 취득 모듈;

상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하도록 구성된 제2 취득 모듈; 및

상기 목표 물체가 이동한 거리 및 상기 시간 간격에 따라 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 구성된 제3 취득 모듈을 포함한다.

제2 측면의 제1 가능한 구현 방식을 참조하여, 제2 측면의 제2 가능한 구현 방식에서, 상기 제1 취득 모듈은 구체적으로,

촬영 범위 내에서 하나 이상의 핵심 정보점을 결정하고;

상기 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 상기 핵심 정보점의 위치를 취득하고;

상기 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 상기 핵심 정보점의 위치에 따라, 상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 결정하도록 구성된다.

제2 측면의 제3 가능한 구현 방식에서, 상기 목표 물체는 정지 상태를 유지하고 이미지 처리 장치는 이동 상태인 경우, 상기 취득 유닛은 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도를 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도로 사용한다.

제2 측면의 제4 가능한 구현 방식에서, 상기 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 상기 목표 물체와 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하지 않는 경우,

상기 제1 취득 모듈은, 상기 목표 물체가 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 이동한 거리를 취득하도록 더 구성되고;

상기 제2 취득 모듈은 상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하도록 더 구성되고; 및

상기 제3 취득 모듈은 상기 목표 물체가 이동한 거리 및 상기 시간 간격에 따라 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 더 구성되며;

상기 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 상기 목표 물체와 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하는 경우, 상기 제3 취득 모듈에 의해 취득되는, 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도는 영(zero)이다.

제2 측면의 제5 가능한 구현 방식에서, 상기 결정 유닛은,

상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 이동 속도에 따라, 미리 설정된 노광 파라미터 테이블을 검색하여 상기 노광 파라미터를 결정하도록 구성된 제1 파라미터 취득 모듈; 및

상기 노광 파라미터에 따라 상기 이득 파라미터를 결정하도록 구성된 제2 파라미터 취득 모듈을 포함한다.

제2 측면의 제1 가능한 구현 방식 또는 제2 측면의 제2 가능한 구현 방식을 참조하여, 제2 측면의 제6 가능한 구현 방식에서, 상기 처리 유닛은 상기 촬영 이동 속도에 대해 평활화 처리를 수행하도록 더 구성된다.

제3 측면에 따르면, 본 발명의 실시예는, 단말기를 제공하며, 상기 단말기는 제2 측면 또는 제2 측면의 가능한 구현 방식 중 어느 하나의 구현 방식에 따른 이미지 처리 장치를 포함한다.

본 발명의 실시예들에서 제공되는 이미지 처리 방법 및 장치, 그리고 단말기에 따르면, 먼저, 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도가 취득되고; 다음에, 노광 파라미터 및 이득 파라미터가 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 이동 속도에 따라 결정되며; 그 후, 결정된 노광 파라미터 및 이득 파라미터에 따라 취득된 목표 물체의 이미지가 처리된다. 전술한 바로부터 알 수 있는 것은, 노광 파라미터 및 이득 파라미터가 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도를 사용하여 결정될 수 있는 방식에서는, 촬영되는 목표 물체가 이동하는 물체일 때 쵤영된 이미지에 가시적인 그림자 또는 스트리킹이 나타나는 경우를 회피할 수 있어, 촬영된 이미지가 더욱 선명하므로, 이미지 처리 효율을 효과적으로 향상시킨다는 것이다.

본 발명의 실시예에서의 기술적 해결방안을 더욱 명확하게 설명하기 위해, 이하에 실시예의 설명에 필요한 첨부도면을 간단하게 소개한다. 명백히, 이하의 설명에서의 첨부도면은 단지 본 발명의 일부 실시예를 보여줄 뿐이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진자(이하, 당업자라고 함)라면 창의적인 노력 없이 이들 첨부도면에 따라 다른 도면을 도출할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예 1에 따른 이미지 처리 방법의 개략 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예 1에 따른 이미지 처리 방법의 테이블의 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시예 2에 따른 이미지 처리 장치의 개략 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예 2에 따른 이미지 처리 장치의 다른 개략 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예 2에 따른 이미지 처리 장치의 또 다른 개략 구성도이다.
도 6은 본 발명의 실시예 3에 따른 이미지 처리 장치의 개략 구성도이다.
도 7은 본 발명의 실시예 4에 따른 이미지 처리 방법의 개략 흐름도이다.

이하에 본 발명의 실시예에서의 첨부도면을 참조하여 본 발명의 실시예에서의 기술적 해결방안을 명확하고 완전하게 설명한다. 명백히, 설명되는 실시예는 본 발명의 실시예의 전부가 아니라 일부이다. 당업자가 본 발명의 실시예에 기초하여 창의적인 노력 없이 얻은 모든 다른 실시예는 본 발명의 보호 범위에 속한다.

[실시예 1]

본 발명의 실시예 1은 이미지 처리 방법을 제공한다. 상기 이미지 처리 방법은 단말기에 의해 실행되며, 구체적으로는 단말기에 설치된 이미지 처리 장치에 의해 실행된다. 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 이미지 처리 방법은 구체적으로 다음 단계들을 포함한다:

S11: 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득한다.

이 단계에서, 목표 물체는 이미지 처리 장치의 촬영 범위 내의 하나 이상의 사람, 동물, 장면, 등을 가리킨다. 목표 물체의 촬영 이동 속도는 이미지 처리 장치에 상대적인 촬영 목표 물체의 이동 속도를 가리킨다. 유의해야 할 것은, 이미지 처리 장치는 촬영 범위 내의 모든 이미지를 취득하도록 구성될 수 있고, 당연히, 모든 이미지는 목표 물체의 이미지를 포함한다. 이미지 처리 장치는 카메라, 광 센서, 및 이미지 프로세서와 같은 구성요소를 포함할 수 있다.

이미지 처리 장치와 목표 물체의 서로 다른 상태에 따라, 다음 세 가지 경우로 분류될 수 있다:

첫 번째 경우는, 목표 물체가 이동 상태이고, 이미지 처리 장치가 정지 상태를 유지하고; 두 번째 경우는, 목표 물체가 정지 상태를 유지하고, 이미지 처리 장치가 이동 상태이고; 세 번째 경우는 목표 물체와 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이다.

유의해야 할 것은, 본 발명의 본 실시예에서, 전술한 세 가지 경우에 있어 목표 물체와 이미지 처리 장치의 상태는 지면에 대해 상대적이라는 것이다.

전술한 세 가지 경우에 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 구체적인 구현 프로세스는 다음과 같다:

첫 번째 경우에, 목표 물체는 이동 상태이고 이미지 처리 장치는 정지 상태를 유지하는 경우, 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계는 구체적으로 다음 프로세스를 포함할 수 있다:

11. 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 취득한다.

12. 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득한다.

13. 목표 물체가 이동한 거리 및 시간 간격에 따라 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득한다.

단계 11에서 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 취득하는 구체적인 프로세스는 다음일 수 있다:

111. 촬영 범위 내에서 하나 이상의 핵심 정보점을 결정한다.

본 발명의 본 실시예에서, RGB((Red Green Blue, 적색 녹색 청색) 색상 표준이 이미지 처리 장치에 사용될 수 있다. RGB 원리에 따라, 삼원색(three primary colors): 적색, 녹색, 및 청색이 수백만 가지의 색상을 생성하기 위해 상이한 비율에 따라 혼합될 수 있으며, RGB 모드에서, 이미지 내의 각 픽셀은 0∼255 범위의 강도 값(intensity value)을 할당받을 수 있다. 이미지 내의 각 픽셀은 상이한 색상 및 강도를 할당받기 때문에, 촬영 범위 내에서 정보점의 색상 및 휘도는 주변 환경의 그것과 다르므로, 그 정보점이 핵심 정보점으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 핵심 정보점은 초원의 꽃, 사람의 검은 머리칼, 얼굴 형상, 등일 수 있다.

112. 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 핵심 정보점의 위치를 취득하고; 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 핵심 정보점의 위치에 따라, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 결정한다.

본 발명의 구체적인 실시예에서, 단계 112는 다음의 두 개의 단계로 더 나뉠 수 있다:

1121. 제1 프레임의 이미지에서 하나 이상의 하나 이상의 핵심 정보 지점을 결정하고, 제2 프레임의 이미지 또는 제2 프레임 이후의 이미지에 대해, 제1 프레임의 이미지의 그것과 동일한 핵심 정보점을 분석을 위해 취할 수 있다.

예를 들어, 두 개의 핵심 정보점이 제1 프레임의 이미지에서 결정되고, 목표 물체 상의 핵심 정보점의 수는 1개인 것으로 결정될 수 있으며, 주위 영역 내의 핵심 정보점의 수는 1개인 것으로 결정될 수 있다.

1122. 두 개의 인접한 프레임의 이미지들에서 두 개의 핵심 정보점의 위치를 결정하고, 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 핵심 정보점의 위치에 따라, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 결정한다. 좌표 축 방법(coordinate axis method)이, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 결정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 프레임의 이미지에서, 목표 물체의 핵심 정보점 a의 좌표는 (0, 4) 이고, 주위 영역에서 핵심 정보점 b의 좌표는 (2, 6) 이며; 제2 프레임에서, 목표 물체의 핵심 정보점 a의 좌표는 (3, 8) 이고, 주위 영역에서 핵심 정보점 b의 좌표는 여전히 (2, 6) 이다. 핵심 정보점 b의 좌표 값이 변경되지 않고 유지되기 때문에, 핵심 정보점 b에 의해 표현되는 주위 영역은 이동하지 않으므로, 목표 물체가 이동한 거리 5를 취득할 수 있다.

이 단계에서, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격은 현재 환경의 휘도에 따라 이미지 처리 장치에 의해 설정된다. 구체적으로, 촬영 전의 미리보기(preview) 단계에서, 촬영 환경의 휘도가 낮은 경우, 각 프레임의 이미지에 의해 요구되는 노광 시간은 그에 따라 증대될 필요가 있다.

이미지 처리 장치는, 이미지 출력 프레임 레이트(image output frame rate)가 감소될 수 있도록, 즉, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격이 증대될 수 있도록, 현재 노광 시간에 따라 실시간으로 이미지 출력 프레임 레이트를 조정하며; 그렇지 않고, 촬영 환경의 휘도가 높은 경우, 출력 프레임 레이트가 향상될 수 있도록, 즉 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격이 단축될 수 있도록, 노광 시간은 그에 따라 단축되어야 한다.

두 번째 경우에, 목표 물체가 정지 상태를 유지하고 이미지 처리 장치가 이동 상태인 경우, 이미지 처리 장치의 이동 속도가 목표 물체의 촬영 이동 속도로 사용된다.

두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 모든 또는 대부분의 핵심 정보점이 이동하는 경우, 목표 물체가 정지 상태를 유지하는 것으로 판단할 수 있다.

이 경우, 이미지 처리 장치의 이동 속도는 종래기술에서 취득하기 쉽다, 예를 들어, 이미지 처리 장치의 이동 속도는 직접 측정될 수 있고, 이와 같이, 취득된, 이미지 처리 장치의 이동 속도는 목표 물체의 촬영 이동 속도이다. 본 발명에서 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 방법은 구체적으로 한정되지 않는다.

세 번째 경우에, 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 목표 물체 및 이미지 처리 장치의 이동 속도가 불일치하는 경우, 목표 물체와 이미지 처리 장치 사이의 상대 이동 속도가 목표 물체의 촬영 이동 속도로 사용된다.

이 경우에, 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 것은, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 취득하는 것; 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하는 것; 및 목표 물체가 이동한 거리 및 시간 간격에 따라 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 것을 포함한다.

당연히, 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 목표 물체와 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하는 경우, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리는 영(zero)이므로, 목표 물체의 촬영 이동 속도는 영이다.

또, 촬영 이동 속도의 연산 결과의 평활성(smoothness) 및 정확성(accuracy)을 향상시키기 위해, 촬영 전에, 촬영 중에 더욱 정확한 목표 물체의 촬영 이동 속도가 취득될 수 있도록, 복수의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체의 촬영 이동 속도의 측정 및 계산에 의해 취득되는 결과에 대해 대응하는 평활화 처리가 더 수행된다.

데이터에 대해 평활화 처리를 수행하는 방법은 여러 가지 있으며, 예를 들어, 속도 평활화 공식이 계산을 위해 선택될 수 있다. 구체적으로, 평활화 처리는 아래의 속도 평활화 공식에 따라 이동 속도의 결과에 대해 수행될 수 있다:

속도 평활화 공식:

Vc = a * Vo + (1-a) * Vnow; 및

Vo = Vc,

위 식에서, Vc는 평활화 후에 취득된 이동 속도이고, Vo는 평활화 후에 취득된, 지난번에 계산된 이동 속도이고, Vnow는 현재 계산된 이동 속도이고, a는 비례 계수이며, a의 값 범위는 (0, 1) 이다.

예를 들어, a의 값은 0.5일 수 있으며, 이와 같이, 현재 계산에 의해 취득된 Vnow은 최종적으로 사용된 Vc의 겨우 50%를 차지한다. 예를 들어, 이전의 속도가 100이고, 어떤 이유(예를 들어, 가능한 계산 오류)로 Vnow가 200이지만; 실제 속도는 겨우 120일 수 있다. 평활화 공식을 사용하여 처리를 수행한 후, 계산에 의해 취득된 Vc의 값은 150이다, 즉, Vnow가 도달할 수 있는 피크 값이 어느 정도로 평활화되므로, Vnow와 실제 이동 속도 사이의 오류를 감소시킨다.

S12: 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정한다.

본 발명의 본 실시예에서, 노광 파라미터는 촬영된 이미지의 해상도(definition)를 나타내는 수치이고, 이득 파라미터는 촬영된 이미지의 휘도를 나타내는 수치이다. 노광 파라미터의 수치와 이득 파라미터의 수치는 취득된 환경의 휘도 값 및 취득된 촬영 이동 속도의 값에 따라 결정될 수 있다. 본 발명의 본 실시예에서 노광 파라미터는 노출 시간을 가리킨다.

어떻게 촬영 이동 시간이 노광 파라미터와 이득 파라미터에 영향을 미치는지를 이하에 설명한다. 본 발명의 본 실시예에서, 환경의 휘도가 변화하지 않고 유지되는 경우, 목표 물체의 촬영 이동 속도가 빠를수록 설정된 노광 시간이 더 짧다는 것을 나타낸다. 그러나, 노광 시간의 단축은 촬영된 이미지의 휘도가 감소된다는 것을 나타내며, 촬영된 이미지의 휘도를 보장하기 위해, 이득 파라미터를 증대할 필요가 있다.

유의해야 할 것은, 본 발명의 본 실시예에서, 노광 파라미터 테이블이 수립될 수 있으며, 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도가 노광 파라미터 테이블의 입력 파라미터로 사용되고, 노광 파라미터는 노광 파라미터 테이블의 출력 파라미터로 사용된다. 도 2에 도시된 바와 같이, A, B, 및 C는 환경의 휘도 값을 나타내고, V1, V2, 및 V3의 이동 속도 값을 나타내고, E는 노광 파라미터의 값을 나타낸다. 이동 속도가 영이 아닌 경우, 위의 세 가지 사이의 계산 관계는 식 = (M * 휘도/속도)를 사용하여 계산될 수 있고, 여기서 M은 상수이고, 실제 상황에 따라 이 계산된 값에 기초하여 약간 조정될 수도 있다. 결론적으로, 노광 파라미터의 값은 이동 속도 값에 반비례하고, 환경의 휘도 값에 비례한다. 당연히, 본 발명의 본 실시예에서 전술한 테이블은 예로서 사용될 뿐이다. 실제 애플리케이션에서, 휘도와 속도, 예를 들어, 둘 다는 더 많은 레벨로 분류될 수 있으며, 본 발명의 본 실시예에서는 이에 한정되지 않는다.

이와 같이, 노광 파라미터는 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도에 따라 노광 파라미터 테이블을 검색하여 취득될 수 있다. 노광 파라미터와 이득 파라미터를 곱하여 일정한 값이 취득되기 때문에, 이득 파라미터는 노광파라미터에 따라 취득될 수 있다.

유의해야 할 것은, 사용자가 목표 물체를 촬영할 때, 사용자가 현재 환경의 휘도와 목표 물체의 촬영 이동 속도에 따라 미리 설정된 노광 파라미터 테이블에서 직접 대응하는 노광 파라미터를 찾을 수 있도록, 노광 파라미터 테이블 내의 수치는 미리 설정될 수 있다는 것이다.

S13: 노광 파라미터 및 이득 파라미터에 따라 목표 물체의 취득된 이미지를 처리한다.

이 단계에서, 이미지를 처리하는 내용은 이미지 수집 및 수집 후의 휘도 처리를 포함한다. 수집 및 휘도를 처리하는 프로세스는 종래기술의 그것들과 동일하므로, 자세한 것은 여기에 설명하지 않는다. 이미지를 처리한 후, 또한 처리한 이미지를 압축 및 저장할 필요가 있다. 이미지를 압축 및 저장하는 프로세스는 종래기술의 그것들과 동일하므로, 자세한 것은 여기에 설명하지 않는다.

본 발명의 본 실시예에서의 이미지 처리 방법에 따르면, 먼저, 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도가 취득되고; 다음에, 노광 파라미터 및 이득 파라미터가 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 이동 속도에 따라 결정되고; 그 후에, 결정된 노광 파라미터 및 이득 파라미터에 따라 취득된 목표 물체의 이미지가 처리된다. 전술한 바로부터 알 수 있는 것은, 노광 파라미터 및 이득 파라미터가 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도를 사용하여 결정될 수 있는 방식에서는, 촬영되는 목표 물체가 이동하는 물체일 때 쵤영된 이미지에 가시적인 그림자 또는 스트리킹이 나타나는 경우를 회피할 수 있어, 촬영된 이미지가 더욱 선명하므로, 이미지 처리 효율을 효과적으로 향상시킨다는 것이다.

[실시예 2]

상응하게, 본 발명의 실시예 2는 이미지 처리 장치(20)를 더 제공한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 이미지 처리 장치(20)는,

현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 구성된 취득 유닛(21); 취득 유닛(21)에 의해 취득되는 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정하도록 구성된 결정 유닛(22); 및 결정 유닛(22)에 의해 결정되는 노광 파라미터 및 이득 파라미터에 따라 목표 물체의 취득된 이미지를 처리하도록 구성된 처리 유닛(23)을 포함한다.

본 발명의 본 실시예에서의 이미지 처리 장치(20)에 따르면, 먼저 결정 유닛(22)이 취득 유닛(21)에 의해 취득되는 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정하고; 그 후, 처리 유닛(23)이 결정 유닛(22)에 의해 결정되는 노광 파라미터 및 이득 파라미터에 따라 목표 물체의 취득된 이미지를 처리한다. 전술한 바로부터 알 수 있는 것은, 본 이미지 처리 장치는 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정할 수 있고, 이로써 촬영되는 목표 물체가 이동하는 물체일 때 쵤영된 이미지에 가시적인 그림자 또는 스트리킹이 나타나는 경우를 회피할 수 있어, 촬영된 이미지가 더욱 선명하므로, 이미지 처리 효율을 효과적으로 향상시킨다는 것이다.

선택적으로, 본 발명의 실시예에서, 목표 물체는 이동하고 이미지 처리 장치는 정지 상태를 유지하는 경우, 도 4에 도시된 바와 같이, 취득 유닛(21)은,

두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 취득하도록 구성된 제1 취득 모듈(211); 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하도록 구성된 제2 취득 모듈(212); 및 목표 물체가 이동한 거리 및 시간 간격에 따라 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 구성된 제3 취득 모듈(213)을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시예에서, 제1 취득 모듈(211)은 구체적으로, 촬영 범위 내에서 하나 이상의 핵심 정보점을 결정하고; 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 핵심 정보점의 위치를 취득하고; 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 핵심 정보점의 위치에 따라, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 결정하도록 구성된다.

또한, 본 발명의 실시예에서, 처리 유닛(23)은 촬영 이동 속도에 대해 평활화 처리를 수행하도록 더 구성된다. 이 처리 방식은 촬영 이동 속도의 연산 결과의 평활성 및 정확성을 향상시킬 수 있다.

선택적으로, 본 발명의 실시예에서, 목표 물체는 정지 상태를 유지하고 이미지 처리 장치는 이동 상태인 경우, 취득 유닛(21)은 이미지 처리 장치의 이동 속도를 목표 물체의 촬영 이동 속도로 사용한다.

선택적으로, 본 발명의 실시예에서, 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 목표 물체와 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하지 않는 경우, 제1 취득 모듈(211)은, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 취득하도록 더 구성되고; 제2 취득 모듈(212)은 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하도록 더 구성되고; 및 제3 취득 모듈은 목표 물체가 이동한 거리 및 시간 간격에 따라 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 더 구성된다.

목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 목표 물체와 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하는 경우, 목표 물체와 이미지 처리 장치의 상대 이동 속도가 영(zero)이므로, 제1 취득 모듈(211)에 의해 취득되는, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리는 영이므로, 제3 취득 모듈(213)에 의해 취득되는, 목표 물체의 촬영 이동 속도는 영이다.

선택적으로, 본 발명의 일 실시예에서는, 도 5에 도시된 바와 같이, 결정 유닛(22)은, 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 이동 속도에 따라, 미리 설정된 노광 파라미터 테이블을 검색하여 노광 파라미터를 결정하도록 구성된 제1 파라미터 결정 모듈(221); 및 노광 파라미터에 따라 이득 파라미터를 결정하도록 구성된 제2 파라미터 결정 모듈(222)을 포함한다.

유의해야 할 것은, 본 발명의 본 실시예에서 제공되는 이미지 처리 장치(20)의 구성 유닛들의 구체적인 기능에 대해서는 전술한 방법 실시예를 참조할 수 있다는 것이다.

[실시예 3]

도 6은 본 발명에 따른 이미지 처리 장치의 다른 실시예를 나타낸다. 이해해야 할 것은, 도 6에 도시된 이미지 처리 장치(50)는 이미지 처리 장치의 일례일 뿐이며, 이미지 처리 장치(50)는 도면에 도시된 것보다 많거나 적은 구성요소를 가질 수 있고, 둘 이상의 구성요소를 결합하거나, 또는 상이한 구성요소 구성을 가질 수도 있다는 것이다. 도면에 도시된 여러 구성요소는 하나 이상의 신호 처리 및/또는 주문형 반도체(application specific integrated circuits)를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 조합에 의해 구현될 수 있다.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 실시예에서 제공되는 이미지 처리 장치(50)는 광 센서(51), 이미지 프로세서(52), 메모리(53), 통신 인터페이스(54), 버스(55), 및 카메라(56)를 포함한다. 광 센서(51)는 카메라(56)에 배치된다. 광 센서(51), 이미지 프로세서(52), 메모리(53), 및 통신 인터페이스(54)는 버스(55)를 사용하여 연결되어 통신을 완성한다. 버스(55)는 산업 표준 아키텍처(Industry Standard Architecture, 약칭하여 ISA) 버스, 주변 구성요소 상호연결(Peripheral Component, 약칭하여 PCI) 버스, 또는 확장된 산업 표준 아키텍처(Extended Industry Standard Architecture, 약칭하여 EISA) 버스, 등일 수 있다. 버스(55)는 주소 버스, 데이터 버스, 제어 버스 등으로 분류될 수 있다. 표현의 편의를 위해, 버스(55)는 도 6에서 단 하나의 굵은 선을 사용하여 나타내지만, 이것이 하나의 버스 또는 한 종류의 버스만 존재한다는 것을 나타내는 것은 아니다.

메모리(53)는 실행 가능한 프로그램 코드를 저장하도록 구성되고, 프로그램 코드는 컴퓨터 동작 명령어를 포함한다. 메모리(53)는 고속 RAM 메모리를 포함할 수 있거나, 비휘발성 메모리(non-volatile memory), 예를 들어, 하나 이상의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리(flash memory), 또는 다른 휘발성 SSD(volatile Solid-state Storage Device)를 포함할 수 있다. 메모리(53)는 이미지 프로세서(52), 통신 인터페이스(54), 등에 의해 액세스될 수 있다.

광 센서(51)는 현재 촬영 환경의 휘도를 취득하도록 구성된다. 구체적으로, 광 센서(51)는 주변 광(ambient ligh )을 전기 신호로 변환하도록 구성되고; 전기 신호는 압축된 다음 메모리(53)에 저장된다.

이미지 프로세서(52)는 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하고; 목표 물체의 촬영 이동 속도와 광 센서(51)에 의해 취득되는 현재 촬영 환경의 휘도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정하고; 카메라(56)에 의해 취득되는, 목표 물체의 이미지를 처리하기 위해, 신호 처리 유닛(57), 동기화 신호 생성기(58), 인코더(59) 등을 포함한다.

선택적으로, 본 발명의 일 실시예에서, 목표 물체는 이동하고 이미지 처리 장치(50)는 정지 상태를 유지하는 경우, 이미지 프로세서(52)는, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 취득하고; 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하고; 목표 물체가 이동한 거리 및 시간 간격에 따라 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 구성된다.

또한, 본 발명의 일 실시예에서, 이미지 프로세서(52)는 구체적으로,

촬영 범위 내에서 하나 이상의 핵심 정보점을 결정하고; 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 핵심 정보점의 위치를 취득하고; 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 핵심 정보점의 위치에 따라, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 결정하도록 더 구성된다.

또한, 본 발명의 일 실시예에서, 이미지 프로세서(52)는 촬영 이동 속도에 대해 평활화 처리를 수행하도록 더 구성될 수 있다.

선택적으로, 본 발명의 일 실시예에서, 목표 물체는 정지 상태를 유지하고 이미지 처리 장치(50)는 이동 상태인 경우, 이미지 프로세서(52)는 이미지 처리 장치(50)의 이동 속도를 목표 물체의 촬영 이동 속도로 사용한다.

선택적으로, 본 발명의 일 실시예에서, 목표 물체 및 이미지 처리 장치(50)가 모두 이동 상태이고 목표 물체와 이미지 처리 장치(50)의 이동 속도가 일치하지 않는 경우, 이미지 프로세서(52)는, 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 목표 물체가 이동한 거리를 취득하고; 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하고; 목표 물체가 이동한 거리 및 시간 간격에 따라 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 구성된다.

목표 물체 및 이미지 처리 장치(50)가 모두 이동 상태이고 목표 물체와 이미지 처리 장치(50)의 이동 속도가 일치하는 경우, 이미지 프로세서(52)에 의해 취득되는, 목표 물체의 촬영 이동 속도는 영이다.

선택적으로, 본 발명의 실시예에서, 이미지 프로세서(52)는, 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 이동 속도에 따라, 메모리(53)를 사용하여 미리 설정된 노광 파라미터 테이블을 검색하여 노광 파라미터를 결정하고; 노광 파라미터에 따라 이득 파라미터를 결정하도록 구성된다.

이미지 프로세서(52)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit, 약칭하여 CPU), 또는 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, 약칭하여 ASIC), 또는 본 발명의 본 실시예를 구현하도록 구성된 하나 이상의 집적회로일 수 있다.

유의해야 할 것은, 전술한 기능에 더해, 전술한 이미지 프로세서(52)는 전술한 방법 실시예에서의 다른 프로세스를 실행하도록 더 구성될 수 있으며, 자세한 것은 여기에 설명하지 않는다는 것이다.

더 유의해야 할 것은, 이미지 프로세서(52) 내의 기능 유닛의 분할에 대해서는, 전술한 이미지 처리 장치의 실시예를 참조할 수 있으므로, 자세한 것은 여기에 설명하지 않는다는 것이다.

상응하게, 본 발명의 본 실시예는 단말기를 더 제공하며, 단말기는 전술한 이미지 처리 장치의 실시예들 중 임의의 실시예에 기재된 이미 처리 장치를 포함한다.

예를 들어, 본 발명의 본 실시예에서 제공되는 단말기는, 이동 전화, 태블릿 컴퓨터, 개인 휴대 정보 단말기(personal digital assistant), 또는 PC와 같은, 사진촬영 기능을 가지는 모든 유형의 기기일 수 있다.

[실시예 4]

도 7은 본 발명의 본 실시예에서 제공되는 단말기와 관련되어 있는 이동 전화(70)의 일부에 대한 구성 블록도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 이동 전화(70)는 외부 카메라 센서(71), 마이크로프로세서(72), 메모리(73), LCD(Liquid Crystal Display, 액정 디스플레이) 디스플레이(74), 버스(75), ISP(Image Signal Processor, 이미지 신호 프로세서) 유닛(76), 이미지 센서(77), 연산 프로세서(operation processor)(78), 및 이미지 인코더(image encoder)(79)를 포함한다.

버스(75)는 MIPI(Mobile Industry Processor, 이동 산업 프로세서) 버스(751) 및 집적 회로 간(Iner-Integrated Circuit) 버스(752)를 포함한다.

당업자는, 도 7에 도시된 이동 전화의 구성이 이동 전화를 한정하는 것은 아니고, 이동 전화는 도 7에 도시된 것보다 많거나 적은 구성요소를 포함할 수 있거나, 또는 일부 구성요소들이 결합될 수 있거나, 또는 상이한 구성요소 배치가 사용될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

이하에, 도 7을 참조하여 이동 전화(70)의 구성요소를 구체적으로 소개한다.

미리보기 단계에서, 외부 카메라 센서(71)는 이미지를 수집하도록 구성될 수 있고, 각 프레임의 수집된 이미지는 MIPI 버스(751)를 통해 마이크로프로세서(72) 내의 ISP 유닛(76)에 전송된다.

연산 프로세서(78)는 목표 물체의 촬영 이동 속도를 결정하고, 촬영 이동 속도의 취득된 결과를 마이크로프로세서(72)에 전송하도록 구성되고; 동시에, ISP 유닛(76)도 또한, 광 센서에 의해 취득되는, 현재 촬영 환경의 휘도를 마이크로프로세서(72)에 전송한다. 이와 같이, 마이크로프로세서(72)는, 목표 물체의 촬영 이동 속도 및 현재 촬영 환경의 휘도에 따라, 촬영 단계에서 요구되는 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정한다.

촬영 단계에서, 일 측면에서, 마이크로프로세서(72)는, 버스(752)를 통해, 이전의 미리보기 단계에서 취득된 노광 파라미터를 설정을 위해 외부 카메라 센서(71)에 전송하여, ISP 유닛(76)이 노광 파라미터에 따라 이미지를 수집할 수 있도록 하고; 다른 측면에서, 마이크로프로세서(72)는 설정을 위해 ISP 모듈에 전송하여, ISP 유닛(76)이 이득 파라미터에 따라 수집된 이미지에 대해 휘도 처리를 수행할 수 있도록 한다.

휘도 처리 후에 취득된 이미지는 이미지 압축을 위해 이미지 인코더(79)에 전송되고, 메모리(73)가 그 이미지를 저장하거나, 또는 그 이미지는 LCD 디스플레이(74)를 사용하여 표시된다. 실시예 1에서의 구체적인 방법은 이동 전화(70)에 의해 구현될 수 있으며, 자세한 것은 여기에 설명하지 않는다.

도면에 도시하지 않았지만, 이동 전화(70)는 여기에 설명되지 않은, 카메라, 블루투스 모듈 등을 더 포함할 수 있다.

본 명세서에서는 실시예들을 모두 점진적인 방식으로 설명하였고, 실시예들에서 동일하거나 유사한 부분에 대해서는, 이들 실시예를 참조할 수 있으며, 각 실시예는 다른 실시예와의 차이점에 집중한다. 특히, 장치 실시예는 방법 실시예와 기본적으로 유사하므로, 간략하게 설명한다. 관련 부분에 대해서는, 방법 실시예에서의 부분의 설명을 참조할 수 있다.

유의해야 할 것은 설명한 장치 실시예는 단지 예시일 뿐이라는 것이다. 별개의 부분(separate part)으로 설명된 유닛은 물리적으로 분리될 수도 분리될 수 없을 수도 있으며, 유닛으로 표시된 부분은 물리적인 유닛일 수도 아닐 수도 있으며, 한 장소에 위치할 수 있거나, 또는 복수의 네트워크 유닛에 분산될 수도 있다. 모듈들의 일부 또는 전부는 실시예들의 해결방안의 목적을 달성하기 위한 실제 필요에 따라 선택될 수 있다. 또, 본 발명에서 제공되는 장치 실시예들의 첨부 도면에서, 모듈들 사이의 연결 관계는, 모듈들이 구체적으로 하나 이상의 통신 버스 또는 신호 케이블로서 구현될 수 있는 서로의 통신 연결을 구비한다는 것을 나타낸다. 당업자라면 창의적인 노력 없이 본 발명의 실시예들을 이해하고 구현할 수 있을 것이다.

전술한 구현 방식에 대한 설명에 기초하여, 당업자는 본 발명이 필요한 범용 하드웨어에 더해 소프트웨어에 의해, 또는 전용 집적 회로, 전용 CPU, 전용 메모리, 전용 구성요소 등을 포함하는 전용 하드웨어에 의해, 구현될 수 있다는 것을 명백히 이해할 수 있을 것이다. 일반적으로, 컴퓨터 프로그램에 의해 수행될 수 있는 모든 기능은 대응하는 하드웨어를 사용하여 용이하게 구현될 수 있다. 또한, 동일한 기능을 구현하기 위해 사용되는 구체적인 하드웨어 구성은 여러 형태, 예를 들어, 아날로그 회로, 디지털 회로, 전용 회로 등의 형태일 수 있다. 그러나, 본 발명에서, 소프트웨어 프로그램의 구현이 대부분의 경우에 더 나은 구현 방식이다. 이러한 이해를 바탕으로, 본질적으로 본 발명의 기술적 해결방안 또는 종래기술에 기여하는 부분은 소프트웨어 제품의 형태로 구현될 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어 제품은, 플로피 디스크, USB 플래시 드라이브, 탈착 가능한 하드 디스크, 읽기 전용 메모리(ROM, Read-Only Memory), 랜덤 액세스 메모리(RAM, Random Access Memory), 자기 디스크, 또는 컴퓨터의 광디스크와 같은, 판독 가능한 저장 매체에 저장되고; 컴퓨터 디바이스(개인용 컴퓨터, 서버, 네트워크 디바이스 등일 수 있음)에 본 발명의 실시예들에서 설명된 방법을 수행하도록 지시하기 위한 여러 명령어를 포함한다.

이상의 설명은 본 발명의 구체적인 구현 방식일 뿐이며, 본 발명을 보호 범위를 한정하려는 것은 아니다. 본 발명에 개시된 기술적 범위 내에서 당업자가 쉽게 알아낼 수 있는 모든 변형 또는 대체는 본 발명의 보호 범위에 속한다. 따라서, 본 발명의 보호 범위는 청구항의 보호 범위에 따라야 한다.

Claims (15)

1. 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계;
   상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정하는 단계; 및
   상기 노광 파라미터 및 상기 이득 파라미터에 따라 상기 목표 물체의 취득된 이미지를 처리하는 단계
   를 포함하는 이미지 처리 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 목표 물체는 이동하고 이미지 처리 장치는 정지 상태를 유지하는 경우, 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계는 구체적으로,
   두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 취득하는 단계;
   상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하는 단계; 및
   상기 목표 물체가 이동한 거리 및 상기 시간 간격에 따라 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계를 포함하는, 이미지 처리 방법.
3. 제2항에 있어서,
   두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 취득하는 단계는 구체적으로,
   촬영 범위(shot range) 내에서 하나 이상의 핵심 정보점(key information point)을 결정하는 단계;
   상기 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 상기 핵심 정보점의 위치를 취득하는 단계; 및
   상기 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 상기 핵심 정보점의 위치에 따라, 상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 결정하는 단계를 포함하는, 이미지 처리 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 목표 물체는 정지 상태를 유지하고 이미지 처리 장치는 이동 상태인 경우, 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도로 사용되는, 이미지 처리 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 상기 목표 물체와 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하지 않는 경우, 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계는,
   두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 취득하는 단계;
   상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하는 단계; 및
   상기 목표 물체가 이동한 거리 및 상기 시간 간격에 따라 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하는 단계를 포함하고,
   상기 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 상기 목표 물체와 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하는 경우, 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도는 영(zero)인, 이미지 처리 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정하는 단계는,
   상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 이동 속도에 따라, 미리 설정된 노광 파라미터 테이블을 검색하여 상기 노광 파라미터를 결정하는 단계; 및
   상기 노광 파라미터에 따라 상기 이득 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는, 이미지 처리 방법.
7. 제2항 또는 제3항에 있어서,
   상기 이미지 처리 방법은,
   상기 촬영 이동 속도에 대해 평활화 처리(smoothing processing)를 수행하는 단계를 더 포함하는 이미지 처리 방법.
8. 현재 촬영 환경의 휘도 및 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 구성된 취득 유닛;
   상기 취득 유닛에 의해 취득되는 상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도에 따라 노광 파라미터 및 이득 파라미터를 결정하도록 구성된 결정 유닛; 및
   상기 결정 유닛에 의해 결정되는 상기 노광 파라미터 및 상기 이득 파라미터에 따라 상기 목표 물체의 상기 취득된 이미지를 처리하도록 구성된 처리 유닛
   을 포함하는 이미지 처리 장치.
9. 제8항에 있어서,
   상기 목표 물체는 이동하고 상기 이미지 처리 장치는 정지 상태를 유지하는 경우, 상기 취득 유닛은,
   두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 취득하도록 구성된 제1 취득 모듈;
   상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하도록 구성된 제2 취득 모듈; 및
   상기 목표 물체가 이동한 거리 및 상기 시간 간격에 따라 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 구성된 제3 취득 모듈을 포함하고, 상기 목표 물체가 이동한 거리는 상기 제1 취득 모듈에 의해 취득되고, 상기 시간 간격은 상기 제2 취득 모듈에 의해 취득되는, 이미지 처리 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 취득 모듈은 구체적으로,
    촬영 범위 내에서 하나 이상의 핵심 정보점을 결정하고;
    상기 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 상기 핵심 정보점의 위치를 취득하고;
    상기 두 개의 인접한 프레임의 각각의 이미지 내의 상기 핵심 정보점의 위치에 따라, 상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 상기 목표 물체가 이동한 거리를 결정하도록 구성되는, 이미지 처리 장치.
11. 제8항에 있어서,
    상기 목표 물체는 정지 상태를 유지하고 이미지 처리 장치는 이동 상태인 경우, 상기 취득 유닛은 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도를 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도로 사용하는, 이미지 처리 장치.
12. 제8항에 있어서,
    상기 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 상기 목표 물체와 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하지 않는 경우,
    상기 제1 취득 모듈은, 상기 목표 물체가 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이에서 이동한 거리를 취득하도록 더 구성되고;
    상기 제2 취득 모듈은 상기 두 개의 인접한 프레임의 이미지들 사이의 시간 간격을 취득하도록 더 구성되고; 및
    상기 제3 취득 모듈은 상기 목표 물체가 이동한 거리 및 상기 시간 간격에 따라 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도를 취득하도록 더 구성되며;
    상기 목표 물체 및 이미지 처리 장치가 모두 이동 상태이고 상기 목표 물체와 상기 이미지 처리 장치의 이동 속도가 일치하는 경우, 상기 제3 취득 모듈에 의해 취득되는, 상기 목표 물체의 촬영 이동 속도는 영(zero)인, 이미지 처리 장치.
13. 제8항에 있어서,
    상기 결정 유닛은,
    상기 현재 촬영 환경의 휘도 및 상기 목표 물체의 이동 속도에 따라, 미리 설정된 노광 파라미터 테이블을 검색하여 상기 노광 파라미터를 결정하도록 구성된 제1 파라미터 결정 모듈; 및
    상기 노광 파라미터에 따라 상기 이득 파라미터를 결정하도록 구성된 제2 파라미터 결정 모듈을 포함하는, 이미지 처리 장치.
14. 제7항 또는 제8항에 있어서,
    상기 처리 유닛은 상기 촬영 이동 속도에 대해 평활화 처리를 수행하도록 더 구성되는, 이미지 처리 장치.
15. 상기 제8항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따른 이미지 처리 장치를 포함하는 단말기.

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