KR20160105232A - 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 영상 처리 방법은 전자 장치에서 수행되고, 제1 영상을 수집하는 동작, 상기 제1 영상을 구성하는 프레임 중 적어도 일부 프레임에 대한 공간 정보를 추출하는 동작 및 상기 추출된 공간 정보를 상기 제1 영상에 대응하는 3D 뷰 생성에 반영하는 동작을 포함할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치{Image Processing Method and Electronic Device supporting the same}
본 문서의 다양한 실시 예는 2차원 영상 데이터를 이용하여 3D 뷰(view)를 생성하는 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치에 관한 것이다.
스마트 폰, 태블릿, 디지털 카메라와 같은 전자 장치는 사진 또는 동영상 촬영, 미디어 출력 등 다양한 기능들을 제공할 수 있다. 사진 또는 동영상 촬영 기능의 경우, 다양한 방식의 촬영 환경 또는 촬영 옵션이 제공될 수 있다.
종래 기술에 의한 3D 뷰 생성 방법은 촬영된 영상을 저장하고, 저장된 원본 영상을 기반으로 3D 뷰를 생성할 수 있다. 이 경우, 상기 원본 영상을 외부 서버에 송신하고, 외부 서버를 통해 3D 뷰를 생성하고, 사용자의 단말에 다시 송신하는 방식으로 3D 뷰를 생성할 수 있었다. 이러한 방식은 원본 영상으로부터 3D 뷰를 생성하는데 많은 시간이 소요될 수 있고, 원본 영상을 촬영하는 도중에는 3D 뷰 생성에 오류가 발생하는지 여부를 실시간으로 확인할 수 없는 불편함이 발생할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 영상 처리 방법은 전자 장치에서 수행되고, 제1 영상을 수집하는 동작, 상기 제1 영상을 구성하는 프레임 중 적어도 일부 프레임에 대한 공간 정보를 추출하는 동작 및 상기 추출된 공간 정보를 상기 제1 영상에 대응하는 3D 뷰 생성에 반영하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 원본 영상과 별도의 분석용 영상을 기반으로 3D 관련 정보를 생성하여, 영상 분석 시간을 단축할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 원본 영상과 별도의 분석용 영상에서 추출된 공간 정보를 기반으로, 원본 영상을 촬영하는 모드를 변경하여 3D 뷰 생성을 위한 촬영의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블럭도 이다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 3D 뷰 생성 과정을 나타내는 순서도이다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 제1 영상 정보 수집 과정을 설명하는 예시도이다.
도 4a는 다양한 실시 예에 따른 제1 영상 정보에서 제2 영상 정보를 수집하는 과정을 설명하는 예시도이다.
도 4b는 다양한 실시 예에 따른 저장된 제1 영상 및 공간 정보를 이용하여 3D 뷰를 생성하는 과정을 설명하는 예시도이다.
도 4c는 2차원 영상과 공간 정보를 이용하여 실시간으로 3차원 뷰를 생성하는 방법을 나타내는 예시도이다.
도 4d는 2차원 영상과 공간 정보를 이용하여 배경 변화를 통한 3차원 뷰를 생성하는 방법을 나타내는 예시도이다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 제1 영상에서 제2 영상을 샘플링하는 과정을 설명하는 예시도이다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 제2 영상에서 추출한 정보를 이용하여, 제1 영상을 보정하는 과정을 나타낸다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 제2 영상의 특징점 정보를 기반으로 제1 영상을 보정하는 과정을 나타낸다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 제2 영상을 기반으로 하는 모드 변경에 대한 순서도이다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 촬영 모드 변경을 설명하는 순서도이다.
도 10은 다양한 실시 예에 따른 피사체의 화면 중심으로 이동하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 11은 다양한 실시 예에 따른 피사체의 화면 중심 이동 과정을 설명하는 화면 예시도 이다.
도 12는 다양한 실시 예에 따른 3D 뷰를 이용하는 화면 예시도 이다.
도 13는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
도 14는 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈의 블록도를 나타낸다.
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.
다양한 실시 예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 상기 표현들은 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 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 모든 용어들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 발명의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
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 전자 장치의 블럭도 이다.
도 1을 참조하면, 전자 장치 101은 버스 110, 프로세서 120, 메모리 130, 센서 모듈 140, 입출력 인터페이스 150, 디스플레이 160, 통신 인터페이스 170, 카메라 모듈 180, 및 3D 변환 모듈 190을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치 101은, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성 요소를 추가적으로 구비할 수 있다.
버스 110은, 예를 들면, 구성요소들 110-190을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 및/또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다.
프로세서 120은, 중앙처리장치(CPU), AP(application processor), 또는 CP(communication processor) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서 120은, 예를 들면, 전자 장치 101의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 프로세서 120은 센서 모듈 140에서 수집한 정보를 처리할 수 있다. 프로세서 120은 센서 모듈 140에서 수집한 정보를 기반으로 전자 장치 101의 이동 방향, 이동 거리, 이동 속도, 가속도 등의 정보를 결정할 수 있다. 프로세서 120을 통해 연산된 정보는 3D 변환 모듈 190 등에 제공될 수 있다.
메모리 130은, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리 130은, 예를 들면, 전자 장치 101의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 메모리 130은 소프트웨어 및/또는 프로그램을 저장할 수 있다.
센서 모듈 140은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치 101의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈 140은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 생체 센서, 조도 센서 등을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 센서 모듈 140은 전자 장치 101의 이동 방향, 이동 속도, 위치 등의 정보를 추출할 수 있다. 수집된 정보는 프로세서 120 또는 3D 변환 모듈 190 등에 제공될 수 있다.
입출력 인터페이스 150은, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치 101의 다른 구성요소(들)에 전달할 수 있는 인터페이스의 역할을 할 수 있다. 또한, 입출력 인터페이스 150은 전자 장치 101의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.
디스플레이 160은, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(microelectromechanical systems, MEMS) 디스플레이, 또는 전자 종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이 160은, 예를 들면, 사용자에게 각종 컨텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이 160은, 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 170은, 예를 들면, 전자 장치 101과 외부 장치 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스 170은 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크 162에 연결되어 상기 외부 장치와 통신할 수 있다.
카메라 모듈 180은 사진 또는 영상을 촬영할 수 있다. 카메라 모듈 180을 통해 수집된 이미지는 3D 뷰를 생성하는데 이용될 수 있다. 사용자는 카메라 모듈 180을 이용하여 3D 뷰로 변환하고자 하는 피사체를 촬영할 수 있다. 사용자는 카메라 모듈 180을 이용하여 피사체의 주변을 원형으로 이동하며 촬영할 수 있다. 촬영된 영상은 3D 변환 모듈 190을 통해 특징점, 뎁스 등의 공간 정보가 추출될 수 있고, 3D 뷰로 변환될 수 있다. 상기 공간 정보는 다음의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 1) 카메라와 피사체간 상대적 좌표 정보(위치 x-y-z및 방향 yaw-pitch-roll), 2) 특징점(Feature point)과 각 특징점에 대한 뎁스(상기 뎁스(depth)는 피사체의 형상, 예를 들어, 피사체의 표면의 일부(예: 특징점)가 카메라와 이루는 거리일 수 있음), 3) 촬영된 영상 사이의 상대적 변환 정보와 이를 통해서 유추한 상대적 카메라 이동 정보
3D 변환 모듈 190은 카메라 모듈 180을 통해 촬영된 영상을 처리하여 3D 뷰를 생성할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 특징점, 뎁스(depth) 등의 공간 정보를 추출하고, 피사체에 대한 3D 뷰를 생성할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 3D 변환 모듈 190은 사용자가 피사체의 촬영을 시작하면, 촬영된 원본 영상을 기반으로 스케일다운 또는 샘플링 처리된 분석용 영상을 생성할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 분석용 영상에서 3D 뷰 생성에 필요한 정보를 추출하는 과정을 원본 영상의 촬영 과정과 동시에 진행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 3D 변환 모듈 190은 공간 정보 추출부 191, 3D 뷰 생성부 192를 포함할 수 있다. 공간 정보 추출부 191는 특징점, 뎁스(depth) 등의 공간 정보를 추출할 수 있다. 특징점은 영상의 컨트라스트/ 컬러 값 등을 기반으로 결정될 수 있다. 뎁스 정보는 각각의 특징점과 전자 장치 101 사이의 상대적인 거리 정보 일수 있다. 3D 뷰 생성부 192는 추출된 특징점, 뎁스 등의 공간 정보를 기반으로 피사체에 대한 3D 뷰를 생성할 수 있다.
도 1에 포함된 각각의 구성은 기능에 따라 분류된 것으로 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 3D 변환 모듈 190에서 처리되는 연산은 프로세서 120을 통해 수행될 수도 있다. 또한, 3D 변환 모듈 190은 프로세서 120의 내부 모듈 형태로 포함될 수도 있다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 3D 뷰 생성 과정을 나타내는 순서도이다.
도 2를 참조하면, 동작 210에서, 카메라 모듈 180은 촬영을 시작하여, 제1 영상의 수집을 시작할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 3D 카메라 어플리케이션(이하, 3D 앱)을 실행하여, 피사체에 대한 촬영을 시작할 수 있다. 상기 3D 앱은 카메라 모듈을 호출하고, 제1 영상을 수집할 수 있다. 사용자는 촬영을 시작한 이후, 피사체를 중심으로 원형으로 이동하며 3D로 변환하고자 하는 피사체의 전체 영역을 촬영할 수 있다. 수집된 제1 영상은 버퍼 또는 메모리 130에 저장될 수 있다.
동작 220에서, 3D 변환 모듈 190은 제1 영상을 구성하는 프레임 중 적어도 일부로 구성되는 제2 영상을 생성(상기 제2 영상은 연속적으로 촬영되는 프레임이 아닌, 제1 영상에서 샘플링된 복수의 이차원 이미지들 자체의 데이터일 수 있음)할 수 있다. 상기 제2 영상은 제1 영상을 스케일다운(scale down) 처리하거나 지정된 조건에 의해 샘플링 한 분석용 영상일 수 있다. 다양한 실시 예에서, 3D 변환 모듈 190은 제1 영상을 스케일다운하여 데이터 처리 용량을 줄인 이후, 샘플링 과정을 진행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제2 영상은 제1 영상의 촬영이 모두 완료된 뒤에 수집되는 것은 아니며, 카메라 모듈 180을 통해 제1 영상이 계속적으로 수집되고 있는 도중에, 백그라운드 프로세싱을 통해 수집될 수 있다. 예를 들어, 3D 변환 모듈 190은 제1 영상의 촬영이 시작되면, 지정된 시간 간격(예: 0.1초) 마다 제1 영상을 스케일다운 처리하고, 스케일다운된 영상을 샘플링하여 제2 영상을 수집할 수 있다. 다양한 샘플링 방식에 대해서는 도 5를 통해 본다.
동작 230에서, 3D 변환 모듈 190은 제2 영상에 대한 특징점, 뎁스 정보, 촬영 위치 정보 등의 공간 정보를 수집할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 원본 영상인 제1 영상에 대한 공간 정보를 직접적으로 추출하지 않고, 샘플링된 분석용 영상인 제2 영상에서 공간 정보를 추출할 수 있다. 이를 통해, 3D 변환 모듈 190은 제1 영상의 촬영 종료(연속 촬영 중인 제1 영상의 동영상 인코딩을 완료하는 시점을 포함함)를 기다릴 필요가 없이, 스케일 다운되거나 샘플링된 제2 영상을 이용하여, 3D 변환에 필요한 정보를 추출할 수 있다. 또한, 3D 변환 모듈 190은 스케일다운 또는 샘플링 처리를 통해, 연산되는 데이터의 양을 줄일 수 있고, 제1 영상이 촬영되는 도중에 공간 정보를 추출할 수 있다.
동작 240에서, 3D 변환 모듈 190은 제2 영상의 공간 정보를 제1 영상에 대응하는 3D 뷰 생성 과정에 반영할 수 있다. 예를 들어, 3D 변환 모듈 190은 제2 영상의 공간 정보를 계속적으로 진행되고 있는 제1 영상의 추가적인 촬영에 반영(예: 촬영 모드 변환)하거나, 촬영이 완료된 제1 영상의 3D 뷰 생성 과정을 상기 공간 정보를 활용하여 간소화 시킬 수 있다.
다양한 실시 예에서, 3D 변환 모듈 190은 제2 영상에 대한 3D 뷰를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 분석용 영상을 기반으로 한 3D 뷰를 확인하면서, 제1 영상을 추가적으로 촬영할 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 제1 영상 정보 수집 과정을 설명하는 예시도이다.
도 3의 (a)를 참조하면, 전자 장치 101은 피사체 310을 카메라 모듈 180을 통해 제1 영상을 촬영할 수 있다. 사용자는 피사체 310 주변에서 지정된 방향(예: 좌에서 우방향)으로 전자 장치 101을 점진적으로 이동하여 제1 영상을 수집할 수 있다. 제1 영상은 버퍼 또는 메모리 130에 저장될 수 있다. 도 3에서는 피사체 310을 중심으로 좌에서 우 방향으로 이동하면 촬영하는 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 설정 방식에 따라 우에서 좌 방향 또는 상하 방향으로 촬영을 진행하여, 제1 영상을 수집할 수도 있다.
전자 장치 101이 제1 위치(예: 피사체 310의 정면 방향)에서 촬영하는 경우, 제1 이미지 310a가 수집될 수 있다. 전자 장치 101이 좌에서 우 방향으로 이동되어 제2 위치(예: 피사체 310의 측면 방향)에서 촬영하는 경우, 제2 이미지 310b가 수집될 수 있다. 각각의 이미지는 서로 다른 각도에서 피사체 310을 촬영하는 바, 서로 다른 특징점들을 포함할 수 있다.
또한, 전자 장치 101은 서로 다른 위치에서 촬영된 제1 이미지 310a와 제2 이미지 310b를 이용하여 각 특징점들의 공간적인 위치를 검출할 수 있다. 또한 전자 장치 101은 카메라와 피사체의 상대적인 방향 혹은 위치 정보를 검출할 수도 있다.
다양한 실시 예에서, 전자 장치 101은 복수의 이미지들을 비교하여 각 특징점의 관련성을 분석하고, 카메라와 피사체간의 위치 정보를 추출(homography)할 수 있다. 또한, 전자 장치 101은 카메라의 움직임에 의해 발생한 시차 정보를 이용하여 피사체의 뎁스 정보를 추출(depth from motion)할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치 101은 영상 만으로 공간 정보를 확인할 수 없는 경우, 센서 모듈 140에 포함된 다양한 센서들을 기반으로, 공간 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치 101은 특징점을 추출할 수 없는 경우, 가속도 센서, GPS 센서 등을 이용하여, 각각의 프레임이 촬영된 위치에서의 이동 방향, 이동 속도, 위치 등의 정보를 추출할 수 있다.
도 3의 (b)는 다양한 실시 예에 따른 제1 위치에서의 촬영 이미지를 도시한다.
도 3의 (b)를 참조하면, 이미지 310a는 다수의 특징점들(point cloud)을 포함할 수 있다. 이미지 310a와 같은 인물의 전면 이미지의 경우, 상대적으로 많은 특징점들을 가질 수 있다. 반면, 인물의 뒷면 이미지의 경우, 특징점이 상대적으로 적을 수 있다.
도 3의 (a)와 같이 좌측 방향에서 우측 방향으로 이동하며 촬영되는 경우, 이미지 310a의 좌측 영역은 손실 영역 311, 우측 영역은 생성 영역 312일 수 있다. 손실 영역 311은 촬영 시작 시점에서는 상대적으로 많은 수의 특징점이 포함되고, 촬영이 시작되어 좌측에서 우측으로 전자 장치 101이 이동하는 경우, 피사체의 특정 부분에 대한 특징점의 개수가 줄어드는 영역일 수 있다. 반면, 생성 영역 312는 촬영 시작 시점에서는 피사체의 특정 부분에 대하여 상대적으로 적은 수의 특징점이 포함되고, 촬영이 진행되면서 상기 특정 부분에서의 특징점의 개수가 점차적으로 증가하는 영역일 수 있다.
3D 변환 모듈 190은 제1 영상의 모든 프레임에 대한 특징점, 뎁스 등의 공간 정보를 추출하는 대신, 제1 영상을 샘플링한 제2 영상의 공간 정보를 추출할 수 있다. 원본 영상에 대한 공간 정보를 모두 처리하는 경우, 데이터 양이 방대해질 수 있다. 또한, 처리 시간이 오래 걸릴 수 있고, 사용자가 3D 결과를 확인하는데 오랜 시간이 걸릴 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 3D 변환 모듈 190은 샘플링된 제2 영상에 대한 공간 정보를 우선 추출하고, 이후 제1 영상의 촬영 과정 또는 3D 변환 과정에 반영하여 결과를 확인하는 시간을 단축할 수 있다.
도 4a는 다양한 실시 예에 따른 제1 영상 정보에서 제2 영상 정보를 수집하는 과정을 설명하는 예시도이다.
도 4a를 참조하면, 카메라 모듈 180은 제1 영상 410에 대한 수집을 시작할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 제1 영상 410을 계속적으로 촬영하고 저장하는 것과 별개로 제1 영상 410을 스케일다운 또는 샘플링 처리한 제2 영상을 수집할 수 있다. 이하에서는, 제1 영상 410을 스케일다운 처리한 후, 샘플링하는 경우를 중심으로 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
3D 변환 모듈 190은 수집된 제1 영상 410을 스케일다운 처리하여 제2 영상 420을 생성할 수 있다. 이후, 3D 변환 모듈 190은 지정된 조건에 따라 샘플링한 제2 영상 430을 생성할 수 있다.
3D 변환 모듈 190은 제1 영상 410의 촬영과 별개로, 백그라운드 작업으로 제2 영상 430을 구성하는 각각의 프레임에 대한 특징점, 뎁스 등의 공간 정보 440a를 수집하여 버퍼 또는 메모리에 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 3D 변환 모듈 190은 생성된 공간 정보 440a를 기반으로, 샘플링되지 않은 나머지 프레임 450에 대한 공간 정보 440b를 추출할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 미리 연산되고 저장된 공간 정보 440a를 기반으로 다른 프레임을 처리하여, 연산 시간을 줄일 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 스케일다운된 제1 영상의 모든 프레임에 대한 공간 정보 450b를 버퍼 또는 메모리에 저장할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 샘플링되지 않은 나머지 프레임 450에 대한 공간 정보 440b를 추출하는 동작은 제1 영상을 촬영하고 있는 과정에서 수행되거나, 제1 영상을 미디어 플레이어를 통해 플레이하는 과정에서 백그라운드 프로세싱을 통해 수행될 수 있다.
3D 변환 모듈 190은 제1 영상 410의 촬영을 완료하면, 인코딩 되는 동영상 포맷(예: mp4) 또는 정지 영상 포맷(예: PNG)으로 변형된 영상 411을 생성하고, 생성된 공간 정보 450a와 함께 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 3D 변환 모듈 190은 사용자가 저장된 제1 영상 411에 대한 3D 뷰 생성을 선택하는 경우, 제1 영상 412 및 함께 저장된 공간 정보 440을 기반으로 3D 뷰를 생성할 수 있다.
도 4b는 다양한 실시 예에 따른 저장된 제1 영상 및 공간 정보를 이용하여 3D 뷰를 생성하는 과정을 설명하는 예시도이다.
도 4b를 참조하면, 3D 변환 모듈 190은 제1 영상 460과 공간정보 460a를 이용하여 실시간으로 3D 뷰 462를 생성할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 저장된 제1 영상 460의 파일에서 프레임별 공간정보 및 이차원 영상을 추출하고, 영상을 디코딩 하는 동작을 수행할 수 있다. 디코딩 된 영상은 추가 연산을 통해 더 많은 공간 정보를 추출하는데 이용될 수 있다. 예를 들면, 상기 추가 연산은 도 4b와 같이 기존 공간정보에 저장되어 있지 않던 프레임 461에 대한 정보를 추가로 추출하는 연산이 될 수도 있고, 3D 공간 정보의 정밀도를 향상하는 연산(예: 3자유도 정보에서 6자유도 정보로 확장)이 될 수도 있다. 상기 추가 연산에는 미리 저장되어있던 공간정보 및 디코딩 된 영상이 함께 사용될 수 있다.
추출된 공간 정보는 디코딩된 영상에 적용되어 3D 뷰 462의 생성 및 표시에 이용될 수 있다. 3D 뷰 462의 방향 혹은 위치는 재생시 단말의 방향 혹은 위치, 사용자의 제스처 입력, 혹은 다른 디바이스로부터의 원격 조작에서 발생한 신호에 기반하여 결정될 수 있다.
도 4c는 2차원 영상과 공간 정보를 이용하여 실시간으로 3차원 뷰를 생성하는 방법을 나타내는 예시도이다.
도 4c를 참조하면, 3D 변환 모듈 190은 영상에서 검출된 특징점 및 특징점과 관련된 공간정보 중에서, 피사체 470에 해당하는 공간정보를 분류할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 분류된 피사체 470에 해당하는 특징점들이 이루는 영역(점선 영역)을 설정하고, 상기 영역의 위치, 크기 또는 방향 중 적어도 하나가 일정하도록 3D 뷰 정보를 생성할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 여기서 취득된 피사체 470의 방향 정보를 이용하여, 동일 입력에 대하여 일정한 크기만큼 회전된 피사체 470의 영상을 선택하여 3D 뷰 정보를 생성할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 주요 특징점이 배치되는 영역(예: 얼굴 부분)에 관한 정보를 추가로 이용할 수 있는 경우, 3D 변환 모듈 190은 상기 영역의 크기 및 위치를 다른 영상에 대해서도 동일하게 유지되도록 설정할 수 있다. 예를 들면, 얼굴을 중심으로 회전 촬영된 영상에서, 얼굴이 화면의 중심 및 전체 화각의 1/3을 차지하도록 설정된 경우, 3D 변환 모듈 190은 서로 다른 촬영 거리로 촬영하였더라도 동일한 3D 뷰를 제공할 수 있다.
도 4d는 2차원 영상과 공간 정보를 이용하여 배경 변화를 통한 3차원 뷰를 생성하는 방법을 나타내는 예시도이다.
도 4d를 참조하면, 3D 변환 모듈 190은 영상에서 검출된 특징점 및 특징점과 관련된 공간정보 중에서, 피사체 480에 해당하는 공간정보와 피사체 480의 주변을 둘러싼 배경 481에 해당하는 공간 정보를 분류할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 분류된 피사체 480에 해당하는 특징점들이 이루는 영역(점선 영역)을 설정하고, 상기 영역의 위치, 크기 또는 방향은 일정하게 유지하고, 배경 481에 대한 공간 정보를 활용하여 배경이 회전하는 3D 뷰를 생성할 수 있다. 배경 481이 회전하는 3D 뷰는 피사체 480이 회전하는 3D 뷰와는 다른 시각적 효과를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 제1 영상에서 제2 영상을 샘플링하는 과정을 설명하는 예시도이다.
도 5의 (a)는 전자 장치 101이 촬영 중 이동한 경로를 기반으로 제2 영상을 샘플링하는 과정을 나타낸다.
도 5의 (a)를 참조하면, 3D 변환 모듈 190은 전자 장치 101의 이동 경로를 기반으로 제2 영상을 생성할 수 있다. 카메라 모듈 180을 통해 제1 영상의 촬영이 시작되면, 3D 변환 모듈 190은 3D 뷰를 형성하기에 적합한 촬영 경로(ideal path, 이상 경로) 510과 전자 장치 101이 실제 이동한 경로(actual path, 실제 경로) 520이 서로 교차하거나 인접하는 지점에서 제2 영상을 구성하는 프레임을 샘플링할 수 있다.
상기 이상 경로 510는 미리 저장된 경로이거나, 제1 영상의 초반 프레임을 분석하여 결정된 경로일 수 있다. 상기 실제 경로 520은 전자 장치 101에 포함된 모션 센서 등을 통해 인식된 경로일 수 있다.
예를 들어, 프레임 511, 512 및 513은 이상 경로 510과 실제 경로 520이 교차하거나 인접한 경우로서, 제2 영상을 구성하는 프레임으로 결정될 수 있다. 반면, 프레임 521, 522 등의 다른 프레임들은 이상 경로 510과 실제 경로 520이 지정된 값 이상 차이가 발생하여 제2 영상에 포함되지 않을 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 이상 경로 510과 실제 경로 520이 교차하거나 인접한 경우라도, 지정된 조건(예: 샘플링 간격)에 따라 일부 프레임은 제외될 수 있다. 예를 들어, 프레임 523은 이상 경로 510과 실제 경로 520가 교차하는 프레임에 해당하지만, 먼저 샘플링된 프레임 513과의 샘플링 간격을 고려하여 제2 영상에서 제외될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 영상으로 샘플링 되지 않은 제1 영상의 다른 프레임들(예: 프레임 521, 522, 523 등)을 보정하기 위한 파라미터가 샘플링된 프레임 511 내지 513을 기반으로 결정될 수 있다. 상기 보정 파라미터의 결정에 관한 정보는 도 6을 통해 제공될 수 있다.
도 5의 (b)는 프레임의 일부 영역을 절단(crop)하여 제2 영상을 수집하는 과정을 나타낸다.
도 5의 (b)를 참조하면, 카메라 모듈 180을 통해 제1 영상의 촬영이 시작되면, 3D 변환 모듈 190은 모션 센서의 인식 정보를 기반으로, 각각의 프레임 중 기준 영역 530을 제외한 나머지 영역을 제거할 수 있다. 기준 영역 530은 피사체가 가장 많이 포함되는 영역 또는 특징점이 가장 많이 포함되는 영역으로 설정될 수 있다.
예를 들어, 각각의 프레임 531 내지 533에서, 기준 영역 530에 포함되는 531a, 532a 및 533a는 제2 영상에 포함될 수 있고, 나머지 부분은 절단되어 제거될 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 피사체를 포함하지 않는 주변 영역을 제거하여, 데이터 양을 줄일 수 있다.
도 5의 (a) 및 (b)의 샘플링 방식은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 3D 변환 모듈 190은 각각의 프레임이 촬영된 전자 장치 101의 위치 차이를 기반으로 샘플링하거나, 각각의 프레임에 포함된 특징점의 차이를 기반으로 샘플링할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 각각의 샘플링 방식은 결합되어 동시에 진행될 수도 있다. 예를 들어 도 5의 (a)와 같이, 이동 경로를 기반으로 샘플링을 한 이후, 샘플링한 프레임의 일부 영역을 절단하여 데이터 양을 줄일 수 있다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 제2 영상에서 추출한 정보를 이용하여, 제1 영상을 보정하는 과정을 나타낸다. 도 6에서는 도 5의 (a)에서 샘플링한 방식을 중심으로 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 6을 참조하면, 3D 변환 모듈 190은 이상 경로 610과 실제 경로 620이 교차하거나 인접한 지점에서 제1 영상을 샘플링하여 제2 영상을 생성할 수 있다. 이 경우, 3D 변환 모듈 190은 샘플링된 제2 영상의 프레임 611, 612 및 613을 기반으로, 제1 영상의 다른 프레임들을 보정할 수 있다.
3D 변환 모듈 190은 이상 경로 610에서 상대적으로 멀리 있는 프레임들이 이상 경로 610으로 이동하는 경우의 보정 파라미터를 결정할 수 있다. 도 6에서는 2차원적 이동만을 표시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 6자유도에 의한 보정 파라미터들(x, y, z/ roll, pitch, yaw)이 포함될 수 있다.
예를 들어, 이상 경로 610과 교차하거나 인접하는 프레임 611, 612, 613이 샘플링된 경우, 샘플링되지 않은 프레임 621, 622, 623 및 624는 이상 경로 610상의 프레임 621a, 622a, 623a 및 624a로 이동될 수 있다. 이 경우, 이동 전후 일치하는 영역에 대해서는 데이터가 유지될 수 있고, 이동에 따라 손실 또는 추가되는 영역은 전후에 샘플링된 프레임 611, 612, 613을 기반으로 데이터가 반영될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 영상 촬영 시, 사용자의 이동 속도가 일정하지 않아, 프레임 622와 612 사이의 위치에서 촬영된 영상 정보가 존재하지 않으나 필요한 경우, 프레임 612와 622의 데이터에 기반하여 그 사이 위치에서의 위치 데이터(미도시)를 추가로 생성할 수도 있다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 제2 영상의 특징점 정보를 기반으로 제1 영상을 보정하는 과정을 나타낸다. 도 7에서는 도 5의 (a)에서 샘플링한 방식을 중심으로 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 7을 참조하면, 3D 변환 모듈 190은 이상 경로 710과 실제 경로 720이 교차하거나 인접한 지점에서 제1 영상을 샘플링하여 제2 영상을 생성할 수 있다. 이 경우, 3D 변환 모듈 190은 샘플링된 제2 영상의 프레임 711, 712 및 713을 기반으로, 제1 영상의 다른 프레임들을 보정할 수 있다.
3D 변환 모듈 190은 샘플링된 프레임 711, 712 및 713 각각에 포함되는 특징점의 수를 기반으로 다른 프레임의 스케일다운 정도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프레임 712> 프레임 711> 프레임 713의 순서로 각각의 프레임에 특징점이 배치된 경우, 충분한 특징점이 포함된 프레임 712 이후에 촬영된 프레임 영역 722은, 스케일 다운의 정도가 가장 크게 반영되어, 가장 작은 사이즈의 프레임 영역 722a로 변환될 수 있다. 상대적으로 특징점이 적게 포함되어 연산량이 적은 프레임 영역 723은 가장 큰 사이즈의 프레임 영역 723a로 변환될 수 있다. 중간 정도의 특징점 개수를 가지는 프레임 영역 721은 프레임 영역 721a로 변환될 수 있다.
상기와 같이, 특징점을 기반으로 1차 영상을 보정하는 경우, 전체적인 연산량이 일정한 수준으로 유지되어 지정된 시간 내에 데이터를 처리하고 3D 뷰를 생성할 수 있다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 제2 영상을 기반으로 하는 모드 변경에 대한 순서도이다.
도 8을 참조하면, 동작 810에서, 3D 변환 모듈 190은 제1 영상을 샘플링하여 제2 영상을 생성할 수 있다. 제2 영상을 샘플링하는 방식은 이상 경로를 이용하거나 기준 영역을 설정하는 방식으로 진행될 수 있다.
동작 820에서, 3D 변환 모듈 190은 생성된 제2 영상에 대한 특징점, 뎁스 정보 등의 공간 정보를 추출할 수 있다.
동작 830에서, 3D 변환 모듈 190은 샘플링된 제2 영상의 각각의 프레임에 대해 관련도가 지정된 값 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 각 프레임에 포함된 특징점의 개수, 분포, 프레임 간 유사도 등을 비교하여 관련도를 확인할 수 있다.
동작 840에서, 상기 관련도가 지정된 값보다 작은 경우, 3D 변환 모듈 190은 촬영 모드를 변경할 수 있다. 상기 관련도가 낮은 경우, 현재 촬영되고 있는 제1 영상이 3D 뷰로 변환하기에 적합하지 않은 상황으로 변화하고 있는 것으로 볼 수 있기 때문이다. 3D 변환 모듈 190은 촬영 모드의 변경을 통해, 추가적인 특징점을 발견하거나, 오류를 수정할 수 있다. 촬영 모드 변경에 관한 추가 정보는 도 9를 통해 제공될 수 있다.
동작 850에서, 상기 관련도가 지정된 값 이상인 경우, 추출된 공간 정보를 제1 영상에 대한 3D 뷰 생성에 반영할 수 있다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 촬영 모드 변경을 설명하는 순서도이다.
도 9를 참조하면, 동작 910에서, 3D 변환 모듈 190은 촬영 모드 변경을 시작할 수 있다.
동작 920에서, 3D 변환 모듈 190은 제2 영상의 연속되는 2개의 프레임 사이에서, 특징점이 지정된 값 이상 변화하는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 피사체에 그림자 영역이 있거나, 피사체의 특징이 급격하게 변화하는 경우, 연속되는 2개의 프레임 사이의 특징점이 지정된 값 이상 변화할 수 있다.
동작 930에서, 특징점이 지정된 값 이상 변화한 경우, 3D 변환 모듈 190은 상기 2개의 프레임 사이에서, 특징점의 분산값이 지정된 값 이상 변화하는지 여부를 확인할 수 있다.
동작 940에서, 특징점의 분산값이 지정된 값 이상 변화하는 경우(예: 피사체의 일부 영역에 그림자가 형성된 경우), 3D 변환 모듈 190은 촬영 모드를 센서 부스터 모드로 전환할 수 있다. 상기 센서 부스터 모드는 이미지 센서의 동작 속도, 감도, 노출 시간 중 적어도 하나를 변경하여, 특징점의 추출을 용이하게 하는 모드일 수 있다.
동작 950에서, 특징점의 분산값이 지정된 값 이상 변화하지 않은 경우(예: 특징점 정보가 상대적으로 많이 존재하는 인물의 얼굴 부분에서, 특징점 정보가 상대적으로 적은 머리 부분으로 촬영 영역이 변경된 경우), 3D 변환 모듈 190은 촬영 모드를 센서 퓨전 모드로 전환할 수 있다. 상기 센서 퓨전 모드는 복수의 센서들을 활용하는 모드일 수 있다.
동작 960에서, 3D 변환 모듈 190은 상기 2개의 프레임 사이의 특징점의 관련도가 지정값 이상 인지 여부를 확인할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 상기 프레임 사이의 유사도가 지정된 값 이상인 경우, 촬영 모드 전환 과정을 종료할 수 있다.
동작 970에서, 특징점의 관련도가 지정값 미만인 경우, 3D 변환 모듈 190은 촬영 모드를 가이드 모드로 변환할 수 있다. 상기 가이드 모드는 사용자에게 촬영 방향 또는 촬영 모드를 가이드 하는 모드일 수 있다.
예를 들면, 사용자가 카메라 혹은 피사체를 피사체의 가로 방향으로 회전하는 도중 카메라 혹은 피사체를 위치 혹은 각도를 일정 범위 이상 변경시킨 경우, 전자 장치 101은 이전 위치로 복귀하도록 메시지를 출력하여 사용자를 가이드 할 수 있다. 또한, 사용자가 너무 빠른 속도로 카메라 혹은 피사체의 방향을 회전하는 경우, 전자 장치 101은 보다 느린 속도로 회전하도록 메시지를 출력하여 사용자를 가이드 할 수 있다.
동작 980에서, 3D 변환 모듈 190은 홀 발생 등의 오류가 발생했는지 여부를 확인할 수 있다.
동작 990에서, 3D 변환 모듈 190은 상기 오류가 발생한 경우, 리페어(repair) 모드로 전환할 수 있다. 상기 리페어 모드는 미리 저장된 3D 뷰를 이용하여 오류가 발생한 영영을 보완하는 모드일 수 있다.
도 10은 다양한 실시 예에 따른 피사체의 화면 중심으로 이동하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 동작 1010에서, 3D 변환 모듈 190은 제1 영상에서 일부 프레임을 샘플링하여 제2 영상을 생성할 수 있다.
동작 1020에서, 3D 변환 모듈 190은 제2 영상의 각각의 프레임에 대한 전자 장치 101의 촬영 위치 정보, 피사체의 공간 정보 및 기준 영역에 대한 정보를 추출할 수 있다. 상기 기준 영역은 지정된 크기로 미리 정해져 있을 수 있으며, 예를 들면, 프레임 전체 영역의 20%에 해당하는 특정 부분이 상기 기준 영역으로 설정될 수 있다.
동작 1030에서, 3D 변환 모듈 190은 피사체의 센터링(centering) 과정 및 뷰 스무딩(view smoothing)과정을 수행할 수 있다. 피사체의 센터링 과정은 추출된 특징점의 수 또는 분포 등을 고려하여, 화면의 중심 위치를 결정하는 과정일 수 있다. 예를 들면, 모든 위치에 대해서 특징점이 고르게 검출되는 피사체를 가정할 때, 화면의 중심 위치는 해당 방향에서 검출된 특징점들이 최소 넓이로 구성하는 도형(예: 사각형)의 기하학적 중심(geometrical center)일 수 있다. 다양한 실시 예에서, 3D 변환 모듈 190은 특징점이 수가 가장 많은 영역을 화면의 중심으로 이동(밀도 중심)시킬 수도 있다. 또는, 3D 변환 모듈 190은 미리 지정된 피사체(예: 얼굴)를 화면 중심 위치로 이동시킬 수도 있다. 뷰 스무딩 과정은 상기 센터링 과정에서 발생한 프레임간 이질감을 줄이는 과정일 수 있다.
피사체의 센터링 과정 및/또는 스무딩 처리 결과를 통해, 최대 절단 영역이 추출될 수 있다. 상기 최대 절단 영역은 피사체 센터링 또는 뷰 스무딩을 수행을 위해 각 프레임에서 절단해야 하는 영역이 가장 큰 프레임에서의 절단 영역(프레임에서 피사체가 포함된 영역을 제외한 부분)일 수 있다.
동작 1040에서, 3D 변환 모듈 190은 최대 절단 영역이 기준 영역보다 넓은지 여부를 확인할 수 있다.
동작 1050에서, 3D 변환 모듈 190은 최대 절단 영역이 기준 영역보다 큰 경우, 피사체의 센터링 또는 뷰 스무딩을 약하게 하도록 파라미터를 재설정할 수 있다. 이를 통해, 최대 절단 영역이 줄어들 수 있고, 피사체를 중심으로 남아 있는 영역이 확장될 수 있다.
동작 1050에서, 3D 변환 모듈 190은 최대 절단 영역이 기준 영역과 같거나 더 작아지는 경우, 절단 영역을 결정하고, 절단 과정을 진행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리 방법은 전자 장치에서 수행되고, 제1 영상을 수집하는 동작, 상기 제1 영상을 구성하는 프레임 중 적어도 일부 프레임에 대한 공간 정보를 추출하는 동작 및 상기 추출된 공간 정보를 상기 제1 영상에 대응하는 3D 뷰(view) 생성에 반영하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 영상을 수집하는 동작은 피사체의 제 1 방향에 대응하는 제 1 이차원 이미지(two-dimensional image) 및, 상기 피사체의 제 2 방향에 대응하는 제 2 이차원 이미지를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 공간 정보를 추출하는 동작은 상기 제 1 이차원 이미지 및 상기 제 2 이차원 이미지의 적어도 일부에 기반하여, 상기 공간 정보를 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 공간 정보를 결정하는 동작은 상기 제 1 이차원 이미지의 제 1 특징점 및, 상기 제 1 특징점에 대응하는 상기 제 2 이차원 이미지의 제 2 특징점을 결정하는 동작 및 상기 제 1 특징점 및 상기 제 2 특징점에 적어도 일부에 기반하여, 상기 피사체의 위치 또는 방향을 상기 공간 정보의 적어도 일부로 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 공간 정보는 상기 제 1 이차원 이미지 및 제 2 이차원 이미지와 적어도 일부 함께 저장될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 3D 뷰 생성에 반영하는 동작은 상기 제 1 방향 및 상기 제 2 방향에 기반하여 제 3 방향을 결정하는 동작 및 상기 제 3 방향에 기반하여 상기 피사체의 제 3 이차원 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 3D 뷰 생성에 반영하는 동작은 상기 피사체의 복수의 방향에 대응하는 복수의 이미지를 상기 공간 정보에 기반하여 보정하는 동작 및 상기 보정에 기반하여 상기 3D 뷰를 제공하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 보정하는 동작은 상기 전자 장치의 가상의 이상 경로를 생성하는 동작, 상기 이상 경로 및 상기 공간 정보에 기반하여 상기 복수의 이미지 중 적어도 하나의 이미지의 위치를 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 공간 정보를 추출하는 동작은 상기 제1 영상을 스케일다운(scale down) 처리하거나 지정된 조건에 의해 샘플링하여 상기 일부 프레임을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 공간 정보를 추출하는 동작은 미리 설정된 이상 경로(ideal path)와 상기 전자 장치가 이동한 실제 경로가 교차하거나 지정된 범위 이내로 근접하는 경우, 상기 제1 영상을 샘플링하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 공간 정보를 추출하는 동작은 상기 제1 영상 중 샘플링되지 않은 프레임을 상기 이상 경로에서 촬영된 프레임으로 변환하기 위한 보정 파라미터를 추출하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 공간 정보를 추출하는 동작은 상기 일부 프레임으로 결정된 각각의 프레임에 포함된 특징점의 개수를 기반으로 상기 제1 영상 중 샘플링되지 않은 프레임들을 스케일다운 하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 공간 정보를 추출하는 동작은 상기 제1 영상을 구성하는 각각의 프레임 중 기준 영역에 포함된 이미지 데이터를 기반으로 상기 일부 프레임을 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 공간 정보를 추출하는 동작은 상기 일부 프레임으로 결정된 각각의 프레임에 대한 특징점(feature), 뎁스(depth) 또는 각각의 프레임이 촬영된 전자 장치의 위치에 관한 정보 중 적어도 하나를 추출하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 3D 뷰 생성에 반영하는 동작은 상기 공간 정보를 기반으로 상기 제1 영상의 촬영 모드를 변경하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 촬영 모드를 변경하는 동작은 상기 제2 영상을 구성하는 연속되는 프레임 사이의 특징점이 지정된 값 이상 변화하고, 상기 특징점의 분산값이 지정된 값 이상 변화하는 경우, 제1 모드에 의해 상기 제1 영상을 수집하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 제1 모드는 이미지 센서의 동작 속도, 감도, 노출 시간 중 적어도 하나를 변경하여 제1 영상을 수집하는 모드일 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 촬영 모드를 변경하는 동작은 상기 일부 프레임에 포함된 프레임 사이의 특징점이 지정된 값 이상 변화하고, 상기 특징점의 분산값이 지정된 값 미만으로 변화하는 경우, 제2 모드에 의해 상기 제1 영상을 수집하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 제2 모드는 복수의 센서들을 이용하여 상기 제1 영상을 수집하는 모드일 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 촬영 모드를 변경하는 동작은 상기 일부 프레임에 포함된 프레임 사이의 연관성이 지정된 값 미만인 경우, 사용자에게 촬영 방향 또는 촬영 속도로 가이드 하는 제3 모드로 상기 제1 영상을 수집하는 동작을 포함할 수 있다.
도 11은 다양한 실시 예에 따른 피사체의 화면 중심 이동 과정을 설명하는 화면 예시도 이다.
사용자가 촬영 중 피사체를 화면의 중심에 두고 촬영하지 못한 경우, 3D 변환 모듈 190은 센터링 과정을 통해 피사체를 화면 중심으로 이동시킬 수 있다.
예를 들어, 제1 내지 제 3 프레임 1110 내지 1130이 샘플링된 경우, 샘플링된 각각의 프레임에는 피사체가 화면의 중심에 있을 수도 있고, 좌우로 벗어나서 배치될 수도 있다.
3D 변환 모듈 190은 제2 영상의 각각의 프레임에 대한 전자 장치 101의 촬영 위치 정보, 피사체의 공간 정보 및 기준 영역에 대한 정보를 추출할 수 있다. 상기 기준 영역은 피사체의 특징점이 주요하게 배치되는 부분일 수 있다.
3D 변환 모듈 190은 최대 절단 영역이 기준 영역보다 큰 경우, 피사체를 중심으로 피사체의 일부 특징점들이 상기 절단 과정을 통해 제거될 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 이를 방지하기 위해, 남아 있는 영역을 재설정하여 화면의 가장자리 영역이 절단되고 피사체가 남아있도록 할 수 있다.
3D 변환 모듈 190은 프레임 1110, 1120 및 1130 각각에 대한 센터링 과정 또는 뷰 스무딩 과정을 진행하여, 각각 프레임 1111, 1121 및 1131을 얻을 수 있다. 이 경우, 피사체를 중심으로 화면 중심이 이동은 잘 되어 있으나, 이로 인해 피사체의 특징점이 절단될 수 있다.
3D 변환 모듈 190은 피사체의 센터링 또는 뷰 스무딩을 약하게 하도록 파라미터를 조절할 수 있다. 이를 통해, 프레임 1111, 1121 및 1131은 프레임 1112, 1122, 1132로 각각 변환될 수 있다. 프레임 1112, 1122, 1132는 상대적으로 피사체를 중심으로 화면을 이동하는 센터링 효과가 약화되었으나, 피사체의 특징점이 절단되지 않고 유지될 수 있다.
도 12는 다양한 실시 예에 따른 3D 뷰를 이용하는 화면 예시도 이다. 도 12는 3D 뷰의 이용 방법 예시로서, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 12의 (a)를 참조하면, 3D 변환 모듈 190은 제2 영상의 공간 정보를 기반으로 제1 영상에 대한 3D 뷰 1210을 생성할 수 있다. 3D 뷰 1210은 스케일다운 되거나 샘플링된 제2 영상의 공간 정보를 활용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 3D 변환 모듈 190이 제2 영상에 대해 6자유도 연산을 수행한 경우, 제1 영상에 대해 3자유도 연산을 수행하여 연산 과정을 단순화 할 수 있다. 3D 변환 모듈 190은 제1 영상의 촬영 완료와 거의 동시에 또는 완료된 촬영을 재생하는 과정에서 백그라운드 처리를 통해 3D 뷰 1210을 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 3D 뷰 1210은 배경화면 등에 이용될 수 있다. 사용자가 3D 뷰 1210을 배경화면으로 설정한 경우, 모션 센서의 인식에 따라 3D 뷰 1210이 출력되는 면이 달라질 수 있다.
예를 들어, 사용자가 전자 장치 1201을 마주보고 들고 있는 경우, 3D 뷰 1210의 정면 방향이 화면에 표시될 수 있다. 사용자가 전자 장치 1201을 좌우 방향으로 회전하는 경우, 회전하는 방향, 회전 세기 등을 반영하여 화면에 표시된 3D 뷰 1210이 좌우로 회전할 수 있다.
도 12의 (b)를 참조하면, 3D 뷰 1220은 화면 잠금 해제 화면에 이용될 수 있다. 예를 들어, 화면이 잠긴 상태에서, 3D 뷰 1220의 정면 방향이 화면에 표시될 수 있다. 사용자가 화면 잠금을 해제하기 위해 화면을 터치하여 좌에서 우 방향으로 스와이프 동작을 입력하는 경우, 3D 뷰 1220도 스와이프 동작에 대응하여 회전할 수 있다. 3D 뷰 1220이 회전하면서, 잠금 화면이 해제될 수 있다.
도 13는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치 1301의 블록도 1300을 나타낸다.
도 13를 참조하면, 전자 장치 1301은, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치 101의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치 1301은 하나 이상의 프로세서(예: 어플리케이션 프로세서(AP)) 1310, 통신 모듈 1320, 가입자 식별 모듈 1324, 메모리 1330, 센서 모듈 1340, 입력 장치 1350, 디스플레이 1360, 인터페이스 1370, 오디오 모듈 1380, 카메라 모듈 1391, 전력 관리 모듈 1395, 배터리 1396, 인디케이터 1397, 및 모터 1398을 포함할 수 있다.
프로세서 1310은, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서 1310에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서 1310은, 예를 들면, SoC(system on chip)로 구현될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 프로세서 1310은 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서(image signal processor)를 더 포함할 수 있다. 프로세서 1310은 도 13에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈 1321)를 포함할 수도 있다. 프로세서 1310은 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 1320은, 도 1의 상기 통신 인터페이스 170과 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈 1320은, 예를 들면, 셀룰러 모듈 1321, Wi-Fi 모듈 1323, 블루투스 모듈 1325, GPS 모듈 1327, NFC 모듈 1328 및 RF(radio frequency) 모듈 1329를 포함할 수 있다.
셀룰러 모듈 1321은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈 1321은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드) 1324을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치 1301의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈 1321은 프로세서 1310이 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈 1321은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다.
Wi-Fi 모듈 1323, 블루투스 모듈 1325, GPS 모듈 1327 또는 NFC 모듈 1328 각각은, 예를 들면, 해당하는 모듈을 통해서 송수신되는 데이터를 처리하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈 1321, Wi-Fi 모듈 1323, 블루투스 모듈 1325, GPS 모듈 1327 또는 NFC 모듈 1328 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 IC(integrated chip) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다.
RF 모듈 1329는, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈 1329는, 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 1321, Wi-Fi 모듈 1323, 블루투스 모듈 1325, GPS 모듈 1327 또는 NFC 모듈 1328 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다.
가입자 식별 모듈 1324는, 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 1330(예: 메모리 130)는, 도 1의 상기 메모리 130과 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있으며, 예를 들면, 내장 메모리 1332 또는 외장 메모리 1334를 포함할 수 있다. 내장 메모리 1332는, 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 1334는 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 1334는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치 1301과 기능적으로 및/또는 물리적으로 연결될 수 있다.
센서 모듈 1340은, 도 1의 상기 센서 모듈 140과 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있으며, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치 1301의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈 1340은, 예를 들면, 제스처 센서 1340A, 자이로 센서 1340B, 기압 센서 1340C, 마그네틱 센서 1340D, 가속도 센서 1340E, 그립 센서 1340F, 근접 센서 1340G, 컬러 센서 1340H(예: RGB 센서), 생체 센서 1340I, 온/습도 센서 1340J, 조도 센서 1340K, 또는 UV(ultra violet) 센서 1340M 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 센서 모듈 1340은, 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 1340은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치 1301은 프로세서 1310의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈 1340을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서 1310이 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈 1340을 제어할 수 있다.
입력 장치 1350은, 도 1의 상기 입출력 인터페이스 150과 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 또한, 도 1의 상기 디스플레이 160은 터치 패널 등으로 구현되는 경우, 상기 입력 장치 1350의 기능도 일부 수행할 수 있다. 입력 장치 1350은, 예를 들면, 터치 패널(touch panel) 1352, (디지털) 펜 센서(pen sensor) 1354, 키(key) 1356, 또는 초음파(ultrasonic) 입력 장치 1358을 포함할 수 있다. 터치 패널 1352는, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널 1352는 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널 1352는 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다.
(디지털) 펜 센서 1354는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 시트(sheet)를 포함할 수 있다. 키 1356은, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치 1358은 마이크(예: 마이크 1388)를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.
디스플레이 1360(예: 디스플레이 160)은 도 1의 상기 디스플레이 160과 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있으며, 패널 1362, 홀로그램 장치 1364, 또는 프로젝터 1366을 포함할 수 있다. 패널 1362는, 도 1의 디스플레이 160과 동일 또는 유사한 구성을 포함할 수 있다. 패널 1362는, 예를 들면, 유연하게(flexible), 투명하게(transparent), 또는 착용할 수 있게(wearable) 구현될 수 있다. 패널 1362는 터치 패널 1352와 하나의 모듈로 구성될 수도 있다. 홀로그램 장치 1364는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터 1366은 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치 1301의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 디스플레이 1360은 상기 패널 1362, 상기 홀로그램 장치 1364, 또는 프로젝터 1366를 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다.
인터페이스 1370은, 예를 들면, HDMI 1372, USB 1374, 광 인터페이스(optical interface) 1376, 또는 D-sub(D-subminiature) 1378을 포함할 수 있다. 인터페이스 1370은, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스 170에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 인터페이스 1370은, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD 카드/MMC 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.
오디오 모듈 1380은, 도 1의 상기 입출력 인터페이스 150과 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있으며, 예를 들면, 소리(sound)와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈 1380의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1에 도시된 입출력 인터페이스 150에 포함될 수 있다. 오디오 모듈 1380은, 예를 들면, 스피커 1382, 리시버 1384, 이어폰 1386, 또는 마이크 1388 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다.
카메라 모듈 1391은, 도 1의 상기 카메라 모듈 180과 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있으며, 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 1395는, 예를 들면, 전자 장치 1301의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈 1395는 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 1396의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리 1396은, 예를 들면, 충전식 전지(rechargeable battery) 및/또는 태양 전지(solar battery)를 포함할 수 있다.
인디케이터 1397은 도 1의 상기 입출력 인터페이스 150과 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있으며, 전자 장치 1301 혹은 그 일부(예: 프로세서 1310)의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터 1398은 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동(vibration), 또는 햅틱(haptic) 효과 등을 발생시킬 수 있다. 도시되지는 않았으나, 전자 장치 1301은 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.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 영상을 촬영할 수 있는 카메라 모듈 및 상기 영상을 기반으로 3D 뷰를 생성할 수 있는 3D 변환 모듈을 포함하고, 상기 카메라 모듈은 제1 영상의 수집을 시작하고, 상기 3D 변환 모듈은 상기 제1 영상을 구성하는 프레임 중 적어도 일부 프레임에 대한 공간 정보를 기반으로 상기 제1 영상에 대응하는 3D 뷰를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다. 상기 전자 장치는 센서 모듈을 더 포함하고, 상기 3D 변환 모듈은 상기 센서 모듈을 통해 수집된 정보를 기반으로 상기 제2 영상에 대한 공간 정보를 추출할 수 있다.
도 14는 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈 1410의 블록도를 나타낸다.
도 14를 참조하면, 한 실시 예에 따르면, 프로그램 모듈 1410은 전자 장치(예: 전자 장치 101)에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제(operating system, OS) 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션을 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 1410은 커널 1420, 미들웨어 1430, API 1460, 및/또는 어플리케이션 1470을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈 1410의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드(preload) 되거나, 외부 전자 장치로부터 다운로드 가능하다.
커널 1420은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저 1421 또는 디바이스 드라이버 1423를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저 1421은 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수 등을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 시스템 리소스 매니저 1421은 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부 등을 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버 1423은, 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 1430은, 예를 들면, 어플리케이션 1470이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션 1470이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 API 1460을 통해 다양한 기능들을 어플리케이션 1470으로 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 미들웨어 1430은 런타임 라이브러리 1435, 어플리케이션 매니저(application manager) 1441, 윈도우 매니저(window manager) 1442, 멀티미디어 매니저(multimedia manager) 1443, 리소스 매니저(resource manager) 1444, 파워 매니저(power manager) 1445, 데이터베이스 매니저(database manager) 1446, 패키지 매니저(package manager) 1447, 연결 매니저(connectivity manager) 1448, 통지 매니저(notification manager) 1449, 위치 매니저(location manager) 1450, 그래픽 매니저(graphic manager) 1451, 또는 보안 매니저(security manager) 1452 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
런타임 라이브러리 1435는, 예를 들면, 어플리케이션 1470이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리 1435는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수에 대한 기능 등을 수행할 수 있다.
어플리케이션 매니저 1441은, 예를 들면, 어플리케이션 1470 중 적어도 하나의 어플리케이션의 생명 주기(life cycle)를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저 1442는 화면에서 사용하는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저 1443은 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 1444는 어플리케이션 1470 중 적어도 어느 하나의 어플리케이션의 소스 코드, 메모리 또는 저장 공간 등의 자원을 관리할 수 있다.
파워 매니저 1445는, 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 1446은 어플리케이션 1470 중 적어도 하나의 어플리케이션에서 사용할 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저 1447은 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 업데이트를 관리할 수 있다.
연결 매니저 1448은, 예를 들면, Wi-Fi 또는 블루투스 등의 무선 연결을 관리할 수 있다. 통지 매니저 1449는 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 사건(event)을 사용자에게 방해되지 않는 방식으로 표시 또는 통지할 수 있다. 위치 매니저 1450은 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저 1451은 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저 1452는 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 1430은 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화 매니저(telephony manager)를 더 포함할 수 있다.
미들웨어 1430은 전술한 구성요소들의 다양한 기능의 조합을 형성하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 미들웨어 1430은 차별화된 기능을 제공하기 위해 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 또한, 미들웨어 1430은 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다.
API 1460은, 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 1470은, 예를 들면, 홈 1471, 다이얼러 1472, SMS/MMS 1473, IM(instant message) 1474, 브라우저 1475, 카메라 1476, 알람 1477, 컨택트 1478, 음성 다이얼 1479, 이메일 1480, 달력 1481, 미디어 플레이어 1482, 앨범 1483, 또는 시계 1484, 건강 관리(health care)(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보 제공(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 등을 제공) 등의 기능을 제공할 수 있는 하나 이상의 어플리케이션을 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 어플리케이션 1470은 전자 장치(예: 전자 장치 101)와 외부 전자 장치 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 장치로 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 상기 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 장치의 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)를 관리(예: 설치, 삭제, 또는 업데이트)할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 어플리케이션 1470은 외부 전자 장치의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션 1470은 외부 전자 장치로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션 1470은 프리로드 어플리케이션(preloaded application) 또는 서버로부터 다운로드 가능한 제3자 어플리케이션(third party application)을 포함할 수 있다. 도시된 실시 예에 따른 프로그램 모듈 1410의 구성요소들의 명칭은 운영 체제의 종류에 따라서 달라질 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로그램 모듈 1410의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현될 수 있다. 프로그램 모듈 1410의 적어도 일부는, 예를 들면, 프로세서(예: 프로세서 1010)에 의해 구현(implement)(예: 실행)될 수 있다. 프로그램 모듈 1410의 적어도 일부는 하나 이상의 기능을 수행하기 위한, 예를 들면, 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트(sets of instructions) 또는 프로세스 등을 포함할 수 있다.
상기 전자 장치의 전술한 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 전술한 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.
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 명령어는, 프로세서(예: 프로세서 210)에 의해 실행될 경우, 상기 하나 이상의 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 예를 들면, 상기 메모리 230이 될 수 있다.
상기 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(magnetic media)(예: 자기테이프), 광기록 매체(optical media)(예: CD-ROM, DVD, 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 따르면, 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는 제1 영상을 수집하는 동작, 상기 제1 영상을 구성하는 프레임 중 적어도 일부 프레임에 대한 공간 정보를 추출하는 동작 및 상기 추출된 공간 정보를 상기 제1 영상에 대응하는 3D 뷰(view) 생성에 반영하는 동작을 실행시키기 위한 프로그램을 저장할 수 있다.
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 발명의 범위는, 본 발명의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시 예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (23)

  1. 전자 장치에서 수행되는 영상 처리 방법에 있어서,
    제1 영상을 수집하는 동작;
    상기 제1 영상을 구성하는 프레임 중 적어도 일부 프레임에 대한 공간 정보를 추출하는 동작; 및
    상기 추출된 공간 정보를 상기 제1 영상에 대응하는 3D 뷰(view) 생성에 반영하는 동작;을 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 영상을 수집하는 동작은
    피사체의 제 1 방향에 대응하는 제 1 이차원 이미지(two-dimensional image) 및, 상기 피사체의 제 2 방향에 대응하는 제 2 이차원 이미지를 획득하는 동작;을 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 공간 정보를 추출하는 동작은
    상기 제 1 이차원 이미지 및 상기 제 2 이차원 이미지의 적어도 일부에 기반하여, 상기 공간 정보를 결정하는 동작;을 포함하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 공간 정보를 결정하는 동작은
    상기 제 1 이차원 이미지의 제 1 특징점 및, 상기 제 1 특징점에 대응하는 상기 제 2 이차원 이미지의 제 2 특징점을 결정하는 동작; 및
    상기 제 1 특징점 및 상기 제 2 특징점에 적어도 일부에 기반하여, 상기 피사체의 위치 또는 방향을 상기 공간 정보의 적어도 일부로 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 공간 정보는
    상기 제 1 이차원 이미지 및 제 2 이차원 이미지와 적어도 일부 함께 저장되는 영상 처리 방법.
  6. 제2항에 있어서, 상기 3D 뷰 생성에 반영하는 동작은
    상기 제 1 방향 및 상기 제 2 방향에 기반하여 제 3 방향을 결정하는 동작; 및
    상기 제 3 방향에 기반하여 상기 피사체의 제 3 이차원 이미지를 생성하는 동작;을 포함하는 방법.
  7. 제2항에 있어서, 상기 3D 뷰 생성에 반영하는 동작은
    상기 피사체의 복수의 방향에 대응하는 복수의 이미지를 상기 공간 정보에 기반하여 보정하는 동작; 및
    상기 보정에 기반하여 상기 3D 뷰를 제공하는 동작;을 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 보정하는 동작은
    상기 전자 장치의 가상의 이상 경로(ideal path)를 생성하는 동작;
    상기 이상 경로 및 상기 공간 정보에 기반하여 상기 복수의 이미지 중 적어도 하나의 이미지의 위치를 보정하는 동작;을 포함하는 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 공간 정보를 추출하는 동작은
    상기 제1 영상을 스케일다운(scale down) 처리하거나 지정된 조건에 의해 샘플링하여 상기 일부 프레임을 결정하는 동작;을 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 공간 정보를 추출하는 동작은
    이상 경로(ideal path)와 상기 전자 장치가 이동한 실제 경로가 교차하거나 지정된 범위 이내로 근접하는 경우, 상기 제1 영상을 샘플링하는 동작;을 포함하는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 공간 정보를 추출하는 동작은
    상기 제1 영상 중 샘플링 되지 않은 프레임을 상기 이상 경로에서 촬영된 프레임으로 변환하기 위한 보정 파라미터를 추출하는 동작;을 포함하는 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 공간 정보를 추출하는 동작은
    상기 일부 프레임으로 결정된 각각의 프레임에 포함된 특징점의 개수를 기반으로 상기 제1 영상 중 샘플링 되지 않은 프레임들을 스케일다운 하는 동작;을 포함하는 방법.
  13. 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치에 있어서,
    영상을 촬영할 수 있는 카메라 모듈; 및
    상기 영상을 기반으로 3D 뷰를 생성할 수 있는 3D 변환 모듈;을 포함하고,
    상기 카메라 모듈은 제1 영상의 수집을 시작하고,
    상기 3D 변환 모듈은 상기 제1 영상을 구성하는 프레임 중 적어도 일부 프레임에 대한 공간 정보를 기반으로 상기 제1 영상에 대응하는 3D 뷰를 생성하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    센서 모듈을 더 포함하고,
    상기 3D 변환 모듈은 상기 센서 모듈을 통해 수집된 정보를 기반으로 상기 제2 영상에 대한 공간 정보를 추출하는 전자 장치.
  15. 제13항에 있어서, 상기 3D 변환 모듈은
    상기 공간 정보를 기반으로 상기 제1 영상의 촬영 모드를 변경하는 전자 장치.
  16. 제15항에 있어서, 상기 3D 변환 모듈은
    상기 일부 프레임을 구성하는 연속되는 프레임 사이의 특징점이 지정된 값 이상 변화하고, 상기 특징점의 분산값이 지정된 값 이상 변화하는 경우, 제1 모드에 의해 상기 제1 영상을 수집하도록 하는 전자 장치.
  17. 제16항에 있어서, 상기 제1 모드는
    이미지 센서의 동작 속도, 감도, 노출 시간 중 적어도 하나를 변경하여 제1 영상을 수집하는 모드인 전자 장치.
  18. 제15항에 있어서, 상기 3D 변환 모듈은
    상기 일부 프레임에 포함된 프레임 사이의 특징점이 지정된 값 이상 변화하고, 상기 특징점의 분산값이 지정된 값 미만으로 변화하는 경우, 제2 모드에 의해 상기 제1 영상을 수집하도록 하는 전자 장치.
  19. 제18항에 있어서, 상기 제2 모드는
    복수의 센서들을 이용하여 상기 제1 영상을 수집하는 모드인 전자 장치.
  20. 제15항에 있어서, 상기 3D 변환 모듈은
    상기 일부 프레임에 포함된 프레임 사이의 연관성이 지정된 값 미만인 경우, 사용자에게 촬영 방향 또는 촬영 속도로 가이드 하는 제3 모드로 상기 제1 영상을 수집하는 전자 장치.
  21. 제13항에 있어서, 상기 3D 변환 모듈은
    상기 제1 영상을 구성하는 각각의 프레임 중 기준 영역에 포함된 이미지 데이터를 기반으로 상기 일부 프레임을 결정하는 전자 장치.
  22. 제13항에 있어서, 상기 3D 변환 모듈은
    상기 일부 프레임으로 결정된 각각의 프레임에 대한 특징점(feature), 뎁스(depth) 또는 각각의 프레임이 촬영된 전자 장치의 위치에 관한 정보 중 적어도 하나를 추출하는 전자 장치.
  23. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 있어서,
    제1 영상을 수집하는 동작;
    상기 제1 영상을 구성하는 프레임 중 적어도 일부 프레임에 대한 공간 정보를 추출하는 동작; 및
    상기 추출된 공간 정보를 상기 제1 영상에 대응하는 3D 뷰(view) 생성에 반영하는 동작을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.

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