KR20170040963A - 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치 - Google Patents

전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20170040963A
KR20170040963A KR1020150140305A KR20150140305A KR20170040963A KR 20170040963 A KR20170040963 A KR 20170040963A KR 1020150140305 A KR1020150140305 A KR 1020150140305A KR 20150140305 A KR20150140305 A KR 20150140305A KR 20170040963 A KR20170040963 A KR 20170040963A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pixel
frame
image
interest
region
Prior art date
Application number
KR1020150140305A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102407624B1 (ko
Inventor
박병찬
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020150140305A priority Critical patent/KR102407624B1/ko
Priority to CN201680058523.9A priority patent/CN108141536A/zh
Priority to PCT/KR2016/010758 priority patent/WO2017061720A1/en
Priority to EP16853836.1A priority patent/EP3360318A1/en
Priority to US15/279,804 priority patent/US10182196B2/en
Publication of KR20170040963A publication Critical patent/KR20170040963A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102407624B1 publication Critical patent/KR102407624B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H04N5/232
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/40Extracting pixel data from image sensors by controlling scanning circuits, e.g. by modifying the number of pixels sampled or to be sampled
    • H04N25/44Extracting pixel data from image sensors by controlling scanning circuits, e.g. by modifying the number of pixels sampled or to be sampled by partially reading an SSIS array
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/63Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders
    • H04N23/633Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders for displaying additional information relating to control or operation of the camera
    • H04N23/635Region indicators; Field of view indicators
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/67Focus control based on electronic image sensor signals
    • H04N23/675Focus control based on electronic image sensor signals comprising setting of focusing regions
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80Camera processing pipelines; Components thereof
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/40Extracting pixel data from image sensors by controlling scanning circuits, e.g. by modifying the number of pixels sampled or to be sampled
    • H04N25/46Extracting pixel data from image sensors by controlling scanning circuits, e.g. by modifying the number of pixels sampled or to be sampled by combining or binning pixels
    • H04N5/225
    • H04N5/23212
    • H04N5/2353
    • H04N5/347
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/61Control of cameras or camera modules based on recognised objects
    • H04N23/611Control of cameras or camera modules based on recognised objects where the recognised objects include parts of the human body
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/63Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

다양한 실시 예에 따르면 전자 장치에 있어서, 영상을 획득하는 카메라 모듈과; 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀마다, 상기 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출하며, 상기 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 누적 픽셀 값들의 화질 처리용 프레임을 생성하도록 할 수 있다. 다른 실시 예가 가능하다.

Description

전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치{METHOD FOR PROCESSING IMAGE OF ELECTRONIC DEVICE AND ELECTRONIC DEVICE THEREOF}
다양한 실시 예는 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치에 관한 것이다.
일반적으로 하드웨어 장치인 DSP(digital signal processor)에서 영상 처리를 실행한다. 예를 들어, 3A(AE(auto exposure), AWB(auto white balance), 및 AF(auto focus))와 같이, 카메라를 통해 획득된 영상의 화질 개선을 위해, 다음과 같은 영상 처리 동작을 실행할 수 있다. 먼저, DSP에서는 영상의 한 프레임에서 윈도우(window)(관심 영역(ROI; region of interest이라고도 함)라고 불리는 특정 영역의 위치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 도 15의 (a)와 같이, 영상의 한 프레임에서 AF 처리를 위한 하나의 윈도우를 설정할 수 있으며, 도 15의 (b)와 같이, 영상의 한 프레임에서 AWB 또는 AE 처리를 위한 복수의 윈도우들을 설정할 수 있다. 이후, DSP에서는 위치를 설정한 윈도우에 대응하는 화질 처리용 데이터를 생성하기 위해, 상기 설정한 윈도우 부분에 대한 영상 처리를 할 수 있다.
일반적으로 카메라를 통해 획득된 영상의 한 프레임은 이미지 센서에서 발생하는 VD(vertical drive) 신호로 구분할 수 있다. 또한, 카메라를 통해 획득된 영상의 한 프레임에 대한 영상 처리는, DSP에서 윈도우 설정을 한 후, 이미지 센서에서 빛을 받아들인 후, DSP에서 윈도우 설정한 부분의 영상의 프레임의 영상 처리의 순서로 실행된다. 예를 들어, 종래에는 도 16과 같이, 이미지 센서로부터 획득되어 데이터 처리된 영상에서 이전에 설정된 윈도우 부분의 픽셀 값들을 합산(summation)하여 화질 처리용 데이터를 획득할 수 있다.
화질 처리용 데이터를 획득하기 위한 각각의 동작(노광 동작과, data 처리 및 화질 처리용 데이터 획득 동작)에서 소요되는 시간을 1VD로 볼 때, 도 17을 참조하면, 일반적으로 윈도우를 설정하여 카메라를 통해 획득된 영상의 한 프레임에서 윈도우 설정된 부분의 화질 처리용 데이터를 얻기까지 2VD 이상의 시간이 소요된다.
최근의 카메라 화질 기술의 트랜드는 빠른 속도로 피사체의 움직임을 예측하고, 이에 따른 알고리즘에 대응하여 영상을 만드는 것이다. 그러나, 종래의 윈도우 설정을 한 후, 이미지 센서에서 빛을 받아들인 후, 윈도우 설정한 영상의 데이터를 처리하는 순서로 영상 처리를 하는 기술은 2VD 이상의 시간이 소요되어, 영상 처리를 위해 많은 시간이 소비되는 문제가 있어 왔다.
또한, 종래의 영상의 프레임에서 고정된 윈도우의 설정은 고정된 영역에서만 영상의 데이터를 추출할 수 있으므로 유연한 화질에 대한 알고리즘을 구현하기에는 어려움이 있었다. 도 18을 참조하면, 종래에는 한 번의 화질 처리용 데이터 추출을 위한 영상 처리 동작을 통해, 도 18의 (a)와 같이 미리 설정된 윈도우(181)에 대한 화질 처리용 데이터 추출만 가능할 뿐, 도 18의 (b)와 같이 미리 설정된 윈도우(181) 이외의 영역(183, 185, 187)에 대한 화질 처리용 데이터 추출을 실행할 수 없었다. 예를 들면, 특정 윈도우에서 추출한 화질 처리용 데이터의 신뢰도가 낮거나, 알고리즘 상 추출한 화질 처리용 데이터가 의도하지 않은 화질 처리용 데이터인 경우, 윈도우 주변의 데이터를 통해 영상의 화질 처리를 하는 경우가 있으나, 고정된 윈도우 설정 시스템에서는 이러한 처리를 할 수 없다.
또한, 종래에는, DSP의 3A 처리에 따라 획득된 3A 데이터는 이전에 설정된 윈도우 부분에 대응하는 값이므로, 다른 윈도우 부분의 화질 처리용 데이터를 얻으려면, 다른 윈도우를 설정하고 2VD 이상의 시간이 경과된 후에 화질 처리용 데이터를 획득하는 시간적 제약이 있었다. 이로 인해, DSP에서 윈도우 설정을 자주 변경하지 않도록 하여, 3A 처리를 위한 알고리즘이 유연하지 못하게 설계되는 문제점이 있었다.
이에 따라, 다양한 실시 예들은, 카메라를 통해 획득된 영상의 화질 처리용 데이터를 추출하기 이전에 영상의 프레임에 대한 윈도우 설정을 하지 않아도 3A 데이터를 얻을 수 있도록 하여, 영상 처리의 시간 소비를 감소 시킬 수 있도록 하기 위한 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치를 제공하는 것이다.
또한, 다양한 실시 예들은, 카메라를 통해 획득된 영상의 화질 개선을 위한 알고리즘을 유연하게 만들어, 다양한 화질 알고리즘을 적용시킬 수 있도록 하며, 따라서, 카메라를 통해 획득된 영상의 화질 품질을 높일 수 있도록 하기 위한 것이다.
실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 영상을 획득하는 카메라 모듈과; 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀마다, 상기 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출하며, 상기 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 누적 픽셀 값들의 화질 처리용 프레임을 생성하도록 할 수 있다.
실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 방법에 있어서, 상기 전자 장치의 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하는 동작과; 상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀마다, 상기 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출하는 동작과; 상기 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 누적 픽셀 값들의 화질 처리용 프레임을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 영상을 획득하는 카메라 모듈과; 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 획득된 영상의 일 프레임을 이용하여 상기 획득된 영상의 일 프레임에 대한 화질 처리용 프레임을 생성하고, 상기 생성된 화질 처리용 프레임을 이용하여, 상기 획득된 영상의 일 프레임 내에서 제1 관심 영역을 설정하거나, 상기 제1 관심 영역의 크기 및 위치 중 적어도 하나와 다른 크기 또는 위치를 갖는 제2 관심 영역을 설정하도록 할 수 있다.
실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 방법에 있어서, 상기 전자 장치의 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하는 동작과; 상기 획득된 영상의 일 프레임을 이용하여 상기 획득된 영상의 일 프레임에 대한 화질 처리용 프레임을 생성하는 동작과; 상기 생성된 화질 처리용 프레임을 이용하여, 상기 획득된 영상의 일 프레임 내에서 제1 관심 영역을 설정하거나, 상기 제1 관심 영역의 크기 및 위치 중 적어도 하나와 다른 크기 또는 위치를 갖는 제2 관심 영역을 설정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치는, 도 14와 같이, 카메라를 통해 획득된 영상의 프레임에 대한 윈도우 설정을 하지 않아도 3A 데이터를 획득할 수 있어, 종래의 영상 처리 시간이 2VD 이상의 시간이 소요되는 문제를 해결할 수 있다. 예를 들어, 카메라를 통해 획득된 영상의 각각의 프레임마다 화질 처리용 프레임이 생성되므로, 윈도우를 새롭게 생성할 때마다(또는, 윈도우의 위치 또는 크기 중 적어도 하나가 변경되도록 할 때마다), 생성할 윈도우에 대한 촬영 영상의 화질 처리용 데이터를 획득하기 위한 일련의 동작들이 수행할 필요가 없다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 이미 생성된 화질 처리용 프레임을 이용하여, 해당 영상의 프레임의 생성할 윈도우에 대한 화질 처리용 데이터를 간편하게 획득할 수 있다. 이러한 시간적 이득은, 움직이는 피사체를 추적하면서 카메라를 통해 획득된 영상의 화질 개선을 위한 동작을 실행시키는 경우, 빠르게 윈도우를 예측할 수 있으며, 영상의 화질 처리의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 포함하는 네트워크 환경을 도시한다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈의 블록도를 도시한다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 화질 처리용 프레임에서 특정 영역의 데이터를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 동작의 흐름도이다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 동작의 흐름도이다.
도 9는 다양한 실시 에에 따른 전자 장치의 영상 처리 동작에 의해 생성된 기본 화질 처리용 프레임을 나타낸 도면이다.
도 10은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 동작에 의해 생성된 사이즈가 축소된 기본 화질 처리용 프레임을 나타낸 도면이다.
도 11 내지 도 13은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 동작에 의해 생성된 기본 화질 처리용 프레임의 이용 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 영상 처리 동작의 동작 시간을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 종래의 영상의 한 프레임에 설정된 윈도우를 나타낸 도면이다.
도 16은 종래의 전자 장치의 영상 처리 동작의 흐름도이다.
도 17은 종래의 전자 장치의 영상 처리 동작의 동작 시간을 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 종래의 영상의 한 프레임에 설정될 수 있는 윈도우를 나타낸 도면이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 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: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 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 구성된(또는 설정된)"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 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(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 문서의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 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(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식형(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예들에서, 전자 장치는 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 가전 제품은, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 금융 기관의 ATM(automatic teller's machine), 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치(internet of things)(예: 전구, 각종 센서, 전기 또는 가스 미터기, 스프링클러 장치, 화재경보기, 온도조절기(thermostat), 가로등, 토스터(toaster), 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 전자 장치는 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 어떤 실시 예에 따른 전자 장치는 플렉서블 전자 장치일 수 있다. 또한, 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 기술 발전에 따른 새로운 전자 장치를 포함할 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 설명된다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1을 참조하여, 다양한 실시 예에서의, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)가 기재된다. 전자 장치(101)는 버스(110), 프로세서(120), 메모리(130), 입출력 인터페이스(150), 디스플레이(160), 통신 인터페이스(170), 카메라 모듈(180), 및 DSP(digital signal processor; 190)를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(101)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.
버스(110)는, 예를 들면, 구성요소들(110-170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 및/또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.
메모리(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 메모리(130)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 프로그램(140)은, 예를 들면, 커널(141), 미들웨어(143), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface(API))(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템(operating system(OS))으로 지칭될 수 있다.
커널(141)은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(141)은 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147)에서 전자 장치(101)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
미들웨어(143)는, 예를 들면, API(145) 또는 어플리케이션 프로그램(147)이 커널(141)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다.
또한, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147) 중 적어도 하나에 전자 장치(101)의 시스템 리소스(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여할 수 있다. 예컨대, 미들웨어(143)는 상기 적어도 하나에 부여된 우선 순위에 따라 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리함으로써, 상기 하나 이상의 작업 요청들에 대한 스케쥴링 또는 로드 밸런싱 등을 수행할 수 있다.
API(145)는, 예를 들면, 어플리케이션(147)이 커널(141) 또는 미들웨어(143)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다.
입출력 인터페이스(150)는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)에 전달할 수 있는 인터페이스의 역할을 할 수 있다. 또한, 입출력 인터페이스(150)는 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.
디스플레이(160)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(liquid crystal display(LCD)), 발광 다이오드(light-emitting diode(LED)) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode(OLED)) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(microelectromechanical systems(MEMS)) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 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 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, 셀룰러 통신 프로토콜로서, 예를 들면, LTE(long-term evolution), 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 사용할 수 있다. 또한, 무선 통신은, 예를 들면, 근거리 통신(164)을 포함할 수 있다. 근거리 통신(164)은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. GNSS는 사용 지역 또는 대역폭 등에 따라, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 혼용되어 사용(interchangeably used)될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 통신 네트워크(telecommunications network), 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(computer network)(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 전화 망(telephone network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제 1 및 제 2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 서버(106)는 하나 또는 그 이상의 서버들의 그룹을 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(102,104), 또는 서버(106)에서 실행될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
카메라 모듈(180)은 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(180)은 광학부(미도시), 렌즈 구동부(미도시), 이미지 센서(미도시), CDS/AGC/ADC(미도시)를 포함할 수 있다.
광학부는 렌즈(미도시)와 셔터(미도시)를 포함하며, 렌즈 구동부에 의해 구동되어 영상을 촬상 할 수 있다. 또한, 렌즈 구동부에 의해 광학부의 렌즈가 구동되어 줌 및 포커스 등의 동작을 수행할 수 있다.
이미지 센서는 광학부에 의해 촬상된 영상을 감지하여 전기적인 신호로 변환할 수 있다. 이미지 센서는 CMOS(complementary metal-oxide-semiconductor) 또는 CCD(charge coupled device) 센서가 될 수 있으며, UHD(ultra high definition)급 이상의 이미지를 감지할 수 있는 센서가 될 수 있다.
CDS/AGC/ADC는 이미지 센서의 출력 신호에 대해 상관 이중 샘플링 회로(CDS; correlated double sampling circuit)를 이용하여 노이즈를 제거하고, 자동 이득 제어 회로(AGC; auto gain controlling circuit)를 이용하여 신호의 레벨이 일정하게 유지되도록 이득을 조정하고, 아날로그_디지털 변환기(ADC; analog to digital converter)를 이용하여 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있다.
DSP(190)는 카메라 모듈(180)을 통해 획득된 영상의 프레임의 사이즈를 축소할 수 있다. 예를 들어, 서브 샘플링(sub sampling) 또는 비닝(binning) 등의 기술을 이용하여, 상기 카메라 모듈(180)을 통해 획득된 영상의 프레임의 사이즈를 축소할 수 있다.
상기 서브 샘플링은 특정한 사이즈의 픽셀들로 이루어진 영상의 프레임을 그보다 작은 사이즈로 변환하는 영상 처리 기술이다. 또한, 상기 비닝은 영상의 프레임 내의 인접 픽셀들의 픽셀 값들을 합쳐서 고품질 영상을 획득하는 영상 처리 기술이다.
DSP(190)는 상기 획득된 영상의 프레임(또는 상기 사이즈가 축소된 프레임)에 대한 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 획득된 영상의 프레임을 데이터 처리할 수 있다.
상기 화질 데이터는, 예를 들어, 오토 포커스(AF; auto focus)를 위한 AF 데이터, 오토 화이트 밸런스(AWB; auto white balance)를 위한 AWB 데이터, 또는 자동 노출(AE; auto exposure)을 위한 AE 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 데이터 처리는, AF 데이터에 대한 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 획득된 영상의 프레임을 필터 처리하여 피사체의 에지 부분을 추출하여 상을 생성할 수 있다. 또한, 예를 들어, 상기 데이터 처리는, AWB 데이터 또는 AE 데이터에 대한 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 획득된 영상의 프레임을 지정된 개수로 분할 하는 등의 전처리를 할 수 있다.
상기 AF 데이터는, 예를 들어, 상기 획득된 영상의 프레임을 필터 처리 하여, 에지 부분을 추출하고, 추출한 에지 부분에 대한 값들을 합산한 하나의 값일 수 있다. 또한, 상기 AWB 데이터는, 예를 들어, 상기 획득된 영상의 프레임의 픽셀들을 모두 합산하여, 산출한 R, G, B 각각의 평균 값일 수 있다. 또한, 상기 AE 데이터는, 예를 들어, 상기 획득된 영상의 프레임의 픽셀들을 모두 합산하여, 산출한 R, G, B 각각의 평균 값일 수 있다.
한편, AWB 데이터 또는 AE 데이터를 생성할 때, DSP(190)의 성능, 용량 등에 따라, 상기 획득된 영상의 프레임을 데이터 처리 하는 동작은 생략되도록 할 수 있다.
DSP(190)는 상기 획득된 영상의 프레임(또는 상기 사이즈가 축소된 프레임 또는 상기 데이터 처리된 프레임)의 화질 처리용 프레임을 생성할 수 있다. 예를 들어, DSP(190)는 상기 획득된 영상의 프레임의 각 픽셀 마다, 상기 획득된 영상의 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역(윈도우, 또는 관심 영역이라고도 함) 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출 할 수 있다. 또한, DSP(190)는 상기 획득된 영상의 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 화질 처리용 프레임을 생성할 수 있다. 상기 화질 처리용 프레임에 포함된 누적 픽셀 값들 모두를 화질 처리용 데이터라 할 수 있으며, 이에 따라, DSP(190)는 상기 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 획득된 영상의 프레임의 화질 처리용 데이터를 생성한다고 할 수 있다.
한편, 생성된 화질 처리용 프레임의 사이즈가 큰 경우, 전자 장치 내부적으로 메모리가 커지는 단점이 있으므로, 이러한 단점을 해결하기 위해, DSP(190)는 상기 생성된 화질 처리용 프레임의 사이즈를 축소할 수 있다. 예를 들어, 서브 샘플링 또는 비닝 등의 기술을 이용하여, 상기 생성된 화질 처리용 프레임의 사이즈를 축소할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, DSP(190)는 상기 생성된 화질 처리용 프레임(또는 상기 사이즈가 축소된 화질 처리용 프레임)에서, 적어도 하나의 픽셀을 포함하는 제1 사각 영역(관심 영역 또는 윈도우라고도 함)의 데이터를 획득할 수 있다.
상기 제1 사각 영역의 데이터를 획득하는 동작은, 예를 들어, 상기 제1 사각 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제1 모서리를 경계로 하는 상기 제1 사각 영역 내의 제1 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제1 사각 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 사각 영역에서의 상기 제1 모서리와 대각선 방향의 제2 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제2 픽셀을 합산하고, 상기 제1 사각 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 사각 영역에서의 제3 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제3 픽셀을 감산하고, 상기 제1 사각 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 사각 영역에서의 제4 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제4 픽셀을 감산하는 것일 수 있다.
상기 제1 사각 영역의 데이터를 획득하는 방법을 이용하여, 획득된 영상의 특정 영역에 대한 화질 개선을 위한 영상 처리를 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 상기 획득된 제1 사각 영역의 데이터는, 상기 제1 사각 영역에 대응하는 상기 획득된 영상의 프레임의 사각 영역의 모든 픽셀 값들을 합산한 값과 동일한 값을 갖는다. 이에 따라, 획득된 영상의 특정 영역의 픽셀 값들을 합산한 값을 쉽게 획득할 수 있다. 또한, 상기 획득된 제1 사각 영역의 데이터에서 제1 사각 영역의 넓이를 나누어, 제1 사각 영역에 대응하는 상기 획득된 영상의 프레임의 픽셀 값들의 평균 값을 쉽게 획득할 수 있다.
한편, 도 1 및 상술한 실시 예에서는 프로세서(120)와 DSP(190)를 구분되는 각각의 구성으로 표현하였으나, 프로세서(120)가 DSP(190)를 포함할 수도 있다. 이에 따라, 프로세서(120)는 다음과 같은 동작들을 할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀마다, 상기 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출하며, 상기 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 누적 픽셀 값들의 화질 처리용 프레임을 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 서브 샘플링(sub sampling) 또는 비닝(binning)을 이용하여, 상기 생성된 화질 처리용 프레임의 사이즈를 축소하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 서브 샘플링 또는 비닝을 이용하여 상기 프레임의 사이즈를 축소할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 프레임에 대한 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 프레임을 데이터 처리할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 화질 데이터는, 오토 포커스 데이터, 오토 화이트 밸런스 데이터, 또는 자동 노출 데이터를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 획득된 영상의 일 프레임을 이용하여 상기 획득된 영상의 일 프레임에 대한 화질 처리용 프레임을 생성하고, 상기 생성된 화질 처리용 프레임을 이용하여, 상기 획득된 영상의 일 프레임 내에서 제1 관심 영역을 설정하거나, 상기 제1 관심 영역의 크기 및 위치 중 적어도 하나와 다른 크기 또는 위치를 갖는 제2 관심 영역을 설정할 수 있다.
상기 제2 관심 영역은, 예를 들어, 제1 관심 영역의 신뢰성 검사 결과, 제1 관심 영역이 지정된 기준에 부합하지 못한 경우 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 생성된 화질 처리용 프레임에서, 적어도 하나의 픽셀을 포함하는 제1 관심 영역의 데이터를 획득할 수 있다. 상기 제1 관심 영역의 데이터를 획득하는 동작은, 상기 제1 관심 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제1 모서리를 경계로 하는 상기 제1 관심 영역 내의 제1 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 상기 제1 모서리와 대각선 방향의 제2 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제2 픽셀을 합산하고, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 제3 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제3 픽셀을 감산하고, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 제4 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제4 픽셀을 감산하는 것을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(120)는, 상기 생성된 화질 처리용 프레임에서, 적어도 하나의 픽셀을 포함하는 제2 관심 영역의 데이터를 획득할 수 있다. 상기 제2 관심 영역의 데이터를 획득하는 동작은, 상기 제2 관심 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제5 모서리를 경계로 하는 상기 제2 관심 영역 내의 제5 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역 에서의 상기 제5 모서리와 대각선 방향의 제6 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제6 픽셀을 합산하고, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역 에서의 제7 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제7 픽셀을 감산하고, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역 에서의 제8 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제8 픽셀을 감산하는 것을 포함할 수 있다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(201)의 블록도이다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는 하나 이상의 프로세서(예: AP(application processor))(210), 통신 모듈(220), 가입자 식별 모듈(224), 메모리(230), 센서 모듈(240), 입력 장치(250), 디스플레이(260), 인터페이스(270), 오디오 모듈(280), 카메라 모듈(291), 전력 관리 모듈(295), 배터리(296), 인디케이터(297), 및 모터(298) 를 포함할 수 있다.
프로세서(210)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(210)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서(image signal processor)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 도 2에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(221))를 포함할 수도 있다. 프로세서(210) 는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드(load)하여 처리하고, 다양한 데이터를 비휘발성 메모리에 저장(store)할 수 있다.
통신 모듈(220)은, 도 1의 통신 인터페이스(170)와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227)(예: GPS 모듈, Glonass 모듈, Beidou 모듈, 또는 Galileo 모듈), NFC 모듈(228) 및 RF(radio frequency) 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 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(224)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP: communication processor)를 포함할 수 있다.
WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 각각은, 예를 들면, 해당하는 모듈을 통해서 송수신되는 데이터를 처리하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다.
RF 모듈(229)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 트랜시버(transceiver), PAM(power amp module), 주파수 필터(frequency filter), LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), 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 및/또는 내장 SIM(embedded SIM)을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.
메모리(230)(예: 메모리(130))는, 예를 들면, 내장 메모리(232) 또는 외장 메모리(234)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(232)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(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(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱(memory stick) 등을 더 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 및/또는 물리적으로 연결될 수 있다.
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(additionally or alternatively), 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 후각 센서(E-nose sensor), EMG 센서(electromyography sensor), EEG 센서(electroencephalogram sensor), ECG 센서(electrocardiogram sensor), IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(201)는 프로세서(210)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(240)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(210)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(240)을 제어할 수 있다.
입력 장치(250)는, 예를 들면, 터치 패널(touch panel)(252),(디지털) 펜 센서(pen sensor)(254), 키(key)(256), 또는 초음파(ultrasonic) 입력 장치(258)를 포함할 수 있다. 터치 패널(252)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(252)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(252)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다.
(디지털) 펜 센서(254)는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트(sheet)를 포함할 수 있다. 키(256)는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(258)는 마이크(예: 마이크(288))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.
디스플레이(260)(예: 디스플레이(160))는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 또는 프로젝터(266)를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 도 1의 디스플레이(160)와 동일 또는 유사한 구성을 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들면, 유연하게(flexible), 투명하게(transparent), 또는 착용할 수 있게(wearable) 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나의 모듈로 구성될 수도 있다. 홀로그램 장치(264)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(266)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 디스플레이(260)는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 또는 프로젝터(266)를 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다.
인터페이스(270)는, 예를 들면, HDMI(high-definition multimedia interface)(272), USB(universal serial bus)(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(additionally and alternatively), 인터페이스(270)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD(secure digital) 카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 소리(sound)와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스(145)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 스피커(282), 리시버(284), 이어폰(286), 또는 마이크(288) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다.
카메라 모듈(291)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시 예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, ISP(image signal processor), 또는 플래시(flash)(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 카메라 모듈(291)은 예를 들면, 도 1에 도시된 카메라 모듈(180)을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(295)은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(295)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC(charger integrated circuit), 또는 배터리 또는 연료 게이지(battery or fuel gauge)를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리(296)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(296)는, 예를 들면, 충전식 전지(rechargeable battery) 및/또는 태양 전지(solar battery)를 포함할 수 있다.
인디케이터(297)는 전자 장치(201) 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(vibration), 또는 햅틱(haptic) 효과 등을 발생시킬 수 있다. 도시되지는 않았으나, 전자 장치(201)는 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 구성요소의 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 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체(entity)로 구성됨으로써, 결합되기 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다. 한 실시 예에 따르면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제(operating system(OS)) 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, 안드로이드(android), iOS, 윈도우즈(windows), 심비안(symbian), 타이젠(tizen), 또는 바다(bada) 등이 될 수 있다.
프로그램 모듈(310)은 커널(320), 미들웨어(330), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface (API))(360), 및/또는 어플리케이션(370)을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드(preload) 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드(download) 가능하다.
커널(320)(예: 커널(141))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 회수 등을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부 등을 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, 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 효율적으로 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 미들웨어(330)(예: 미들웨어(143))는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(application manager)(341), 윈도우 매니저(window manager)(342), 멀티미디어 매니저(multimedia manager)(343), 리소스 매니저(resource manager)(344), 파워 매니저(power manager)(345), 데이터베이스 매니저(database manager)(346), 패키지 매니저(package manager)(347), 연결 매니저(connectivity manager)(348), 통지 매니저(notification manager)(349), 위치 매니저(location manager)(350), 그래픽 매니저(graphic manager)(351), 또는 보안 매니저(security manager)(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 함수에 대한 기능 등을 수행할 수 있다.
어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들면, 어플리케이션(370) 중 적어도 하나의 어플리케이션의 생명 주기(life cycle)를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용하는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 다양한 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱(codec)을 이용하여 미디어 파일의 인코딩(encoding) 또는 디코딩(decoding)을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370) 중 적어도 어느 하나의 어플리케이션의 소스 코드, 메모리 또는 저장 공간 등의 자원을 관리할 수 있다.
파워 매니저(345)는, 예를 들면, 바이오스(BIOS: basic input/output system) 등과 함께 동작하여 배터리(battery) 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보 등을 제공할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346)는 어플리케이션(370) 중 적어도 하나의 어플리케이션에서 사용할 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 업데이트를 관리할 수 있다.
연결 매니저(348)는, 예를 들면, WiFi 또는 블루투스 등의 무선 연결을 관리할 수 있다. 통지 매니저(349)는 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 사건(event)을 사용자에게 방해되지 않는 방식으로 표시 또는 통지할 수 있다. 위치 매니저(350)는 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는 시스템 보안 또는 사용자 인증 등에 필요한 제반 보안 기능을 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(101))가 전화 기능을 포함한 경우, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화 매니저(telephony manager)를 더 포함할 수 있다.
미들웨어(330)는 전술한 구성요소들의 다양한 기능의 조합을 형성하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는 차별화된 기능을 제공하기 위해 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 또한, 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다.
API(360)(예: API(145))는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠(tizen)의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.
어플리케이션(370)(예: 어플리케이션 프로그램(147))은, 예를 들면, 홈(371), 다이얼러(372), SMS/MMS(373), IM(instant message)(374), 브라우저(375), 카메라(376), 알람(377), 컨택트(378), 음성 다이얼(379), 이메일(380), 달력(381), 미디어 플레이어(382), 앨범(383), 또는 시계(384), 건강 관리(health care)(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보 제공(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 등을 제공) 등의 기능을 수행할 수 있는 하나 이상의 어플리케이션을 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치(예: 전자 장치(101))와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104)) 사이의 정보 교환을 지원하는 어플리케이션(이하, 설명의 편의 상, "정보 교환 어플리케이션")을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 알림 전달(notification relay) 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리(device management) 어플리케이션을 포함할 수 있다.
예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션(예: SMS/MMS 어플리케이션, 이메일 어플리케이션, 건강 관리 어플리케이션, 또는 환경 정보 어플리케이션 등)에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))로 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 알림 전달 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다.
장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))의 적어도 하나의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션 또는 외부 전자 장치에서 제공되는 서비스(예: 통화 서비스 또는 메시지 서비스 등)를 관리(예: 설치, 삭제, 또는 업데이트)할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))의 속성(에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션 등)을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치(예: 서버(106) 또는 전자 장치(102, 104))로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(370)은 프리로드 어플리케이션(preloaded application) 또는 서버로부터 다운로드 가능한 제3자 어플리케이션(third party application)을 포함할 수 있다. 도시된 실시 예에 따른 프로그램 모듈(310)의 구성요소들의 명칭은 운영 체제의 종류에 따라서 달라질 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현될 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는, 예를 들면, 프로세서(예: 프로세서(210))에 의해 구현(implement)(예: 실행)될 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 하나 이상의 기능을 수행하기 위한, 예를 들면, 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트(sets of instructions) 또는 프로세스 등을 포함할 수 있다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101))의 영상 처리 동작을 나타낸 흐름도이고, 도 5는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101))의 영상 처리 동작을 설명하기 위한 도면이다.
410 동작에서 전자 장치는 카메라 모듈(예: 카메라 모듈(180))을 통해 영상을 획득할 수 있다.
430 동작에서 전자 장치는 획득된 영상의 프레임에 대한 화질 처리용 프레임을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀마다, 상기 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출할 수 있다. 또한, 전자 장치는 상기 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 누적 픽셀 값들의 화질 처리용 프레임을 생성할 수 있다.
도 5의 (a) 및 (b)를 참조하여, 상기 화질 처리용 프레임을 생성하는 방법을 설명하면 다음과 같다. 도 5의 (a)와 같이, 일부 픽셀들의 픽셀 값(I(x0, y0), I(x0, y1), ... I(x1, y2))을 포함하는 M x N 사이즈의 상기 획득된 영상의 프레임에서, 지정된 조건에 따라 픽셀 값들을 누적 합산하는 방법을 적용하여, 도 5의 (b)와 같이 상기 획득된 영상의 프레임에 대한(상기 획득된 영상의 프레임에 대응하는) 화질 처리용 프레임을 생성할 수 있다. 도 5의 (a)의 상기 획득된 영상의 프레임에서 (x0, y0) 좌표의 픽셀을 기준 픽셀로(501)하여, 기준 픽셀을 포함하는 하나의 사각 영역에서 점차 사각 영역을 확대 시키면서 상기 획득된 영상의 프레임의 각 좌표의 픽셀의 픽셀 값들 각각에 대응하는 화질 처리용 프레임 좌표의 픽셀의 누적 픽셀 값을 산출할 수 있다.
예를 들어, (x0, y0) 좌표의 기준 픽셀(501) 하나로 사각 영역을 형성할 때, (x0, y0) 좌표에 대응하는 화질 처리용 프레임의 좌표의 픽셀(502)의 누적 픽셀 값은 I(x0, y0)이 된다. 또한, (x0, y0) 좌표의 기준 픽셀(501)과 (x0, y1) 좌표의 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역을 형성할 때, (x0, y1) 좌표에 대응하는 화질 처리용 프레임의 좌표의 픽셀의 누적 픽셀 값은 I(x0, y0) + I(x0, y1)가 된다. 또한, (x0, y0) 좌표의 기준 픽셀(501)과 (x0, y2) 좌표의 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역을 형성할 때, (x0, y2) 좌표에 대응하는 화질 처리용 프레임의 좌표의 픽셀의 누적 픽셀 값은 I(x0, y0) + I(x0, y1) + I(x0, y2)가 된다. 또한, (x0, y0) 좌표의 기준 픽셀과 (x1, y0) 좌표의 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역을 형성할 때, (x1, y0) 좌표에 대응하는 화질 처리용 프레임의 좌표의 픽셀의 누적 픽셀 값은 I(x0, y0) + I(x1, y0)가 된다. 또한, (x0, y0) 좌표의 기준 픽셀과 (x1, y1) 좌표의 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역을 형성할 때, (x1, y1) 좌표에 대응하는 화질 처리용 프레임의 좌표의 픽셀의 누적 픽셀 값은 I(x0, y0) + I(x0, y1) + I(x1, y0) + I(x1, y1)가 된다. 또한, (x0, y0) 좌표의 기준 픽셀과 (x1, y2) 좌표의 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역을 형성할 때, (x1, y2) 좌표에 대응하는 화질 처리용 프레임의 좌표의 픽셀의 누적 픽셀 값은 I(x0, y0) + I(x0, y1) + I(x0, y2) + I(x1, y0) + I(x1, y1) + I(x1, y2)가 된다.
상술한 방법을 적용하여, 상기 획득된 영상의 프레임의 나머지 좌표들 각각의 픽셀에 대한 누적 픽셀 값을 산출할 수 있으며, 도 5의 (b)와 같이, M x N 사이즈의 이미지 형태의 화질 처리용 프레임을 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 누적 픽셀 값을 산출하는 동작은, 서브 샘플링 또는 비닝을 이용하여 상기 획득된 영상의 프레임의 사이즈를 축소하는 동작을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 누적 픽셀 값을 산출하는 동작은, 상기 사이즈가 축소된 프레임에도 적용할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 누적 픽셀 값을 산출하는 동작은, 상기 획득된 영상의 프레임에 대한 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 획득된 영상의 프레임을 데이터 처리하는 동작을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 누적 픽셀 값을 산출하는 동작은, 상기 데이터 처리한 프레임에도 적용할 수 있다. 상기 획득된 영상의 프레임을 데이터 처리하는 동작의 구체적인 설명은 상술하였으므로 생략한다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 제1 전자 장치(101))는 상기 생성된 화질 처리용 프레임에서, 적어도 하나의 픽셀을 포함하는 특정 영역(이하에서는, 제1 사각 영역이라고 함)의 데이터를 획득할 수 있다.
상기 제1 사각 영역의 데이터를 획득하는 동작은, 예를 들어, 상기 제1 사각 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제1 모서리를 경계로 하는 상기 제1 사각 영역 내의 제1 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제1 사각 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 사각 영역에서의 상기 제1 모서리와 대각선 방향의 제2 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제2 픽셀을 합산하고, 상기 제1 사각 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 사각 영역에서의 제3 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제3 픽셀을 감산하고, 상기 제1 사각 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 사각 영역에서의 제4 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제4 픽셀을 감산하는 동작을 포함할 수 있다.
도 5의 (a) 및 (b)를 참조하여, 상기 제1 사각 영역의 데이터를 획득하는 방법을 설명하면 다음과 같다.
예를 들어, (x1, y1) 및 (x1, y2) 좌표의 픽셀을 포함하는 사각 영역(503)에 대응하는 화질 처리용 프레임의 제1 사각 영역(504)의 데이터는 다음과 같이 획득할 수 있다. (x0, y0) 좌표의 픽셀을 기준 픽셀로(501)할 때, (x1, y2) 좌표에 대응하는 화질 처리용 프레임의 좌표의 제1 픽셀(507)의 픽셀 값에서 제2 픽셀(502)의 픽셀 값을 합산하고, 제3 픽셀의 픽셀 값(505) 및 제4 픽셀의 픽셀 값(506)을 감산하여, 화질 처리용 프레임의 제1 사각 영역(504)의 데이터를 획득할 수 있다. 즉, 다음과 같이 화질 처리용 프레임의 제1 사각 영역(504)의 데이터를 계산할 수 있다.
화질 처리용 프레임의 제1 사각 영역(504)의 데이터 = {I(x0, y0) + I(x0, y1) + I(x0, y2) + I(x1, y0) + I(x1, y1) + I(x1, y2)} + I(x0, y0) - {I(x0, y0) + I(x0, y1) + I(x0, y2)} - {I(x0, y0) + I(x1, y0)} = I(x1, y1) + I(x1, y2)
상술한 계산에 따르면, 화질 처리용 프레임의 제1 사각 영역(504)의 데이터는, 대응하는 획득한 영상의 프레임의 사각 영역(503)의 픽셀 값들을 합산한 화질 처리용 데이터와 동일한 값임을 알 수 있다.
한편, 도 6을 참조하면, 화질 처리용 프레임의 특정 영역의 데이터를 획득하는 방법을 수학식으로 표현할 수 있다. A, B, C, D로 이루어지는 사각 영역의 데이터를 하기의 수학식 1을 이용하여 획득할 수 있다.
[수학식 1]
Value in ABCD = ACC[A] - ACC[B] - ACC[C] + ACC[D]
상기 Value in ABCD는 A, B, C, D로 이루어지는 사각 영역의 데이터(또는 데이터 값)이며, 상기 ACC[A]는 화질 처리용 프레임의 A 포인트에서의 픽셀의 데이터(A 포인트를 모서리로 하는 상기 사각 영역 내의 픽셀의 픽셀 값), 상기 ACC[B]는 화질 처리용 프레임의 B 포인트에서의 픽셀의 데이터(B 포인트를 모서리로 하는 상기 사각 영역 내의 픽셀의 픽셀 값), 상기 ACC[C]는 화질 처리용 프레임의 C 포인트에서의 픽셀의 데이터(C 포인트를 모서리로 하는 상기 사각 영역 내의 픽셀의 픽셀 값), 상기 ACC[D]는 화질 처리용 프레임의 D 포인트에서의 픽셀의 데이터(D 포인트를 모서리로 하는 상기 사각 영역 내의 픽셀의 픽셀 값)를 나타낸다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101))의 영상 처리 동작의 흐름도이다.
710 동작에서 전자 장치는 카메라 모듈(예: 카메라 모듈(180))을 통해 영상을 획득할 수 있다.
730 동작에서 전자 장치는 획득된 영상의 프레임에 대한 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 프레임을 데이터 처리할 수 있다.
750 동작에서 전자 장치는 데이터 처리된 프레임에서, 지정된 조건에 따라 픽셀 값들을 누적 합산하여 화질 처리용 프레임(790)을 생성할 수 있다.
730 동작 및 750 동작은, 이전에 도 4 내지 도 6을 참조하여 설명한 데이터 처리 동작 및 누적 합산에 기반한 화질 처리용 프레임 생성 동작과 각각 동일할 수 있다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101))의 영상 처리 동작의 흐름도이다.
810 동작에서 전자 장치는 카메라 모듈(예: 카메라 모듈(180))을 통해 영상을 획득할 수 있다.
830 동작에서 전자 장치는 획득된 영상의 프레임에 대한 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 프레임을 데이터 처리할 수 있다.
850 동작에서 전자 장치는 데이터 처리된 프레임에서, 지정된 조건에 따라 픽셀 값들을 누적 합산하여 기본 화질 처리용 프레임(860; 예: 화질 처리용 프레임(790))을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 9를 참조하면, 기본 화질 처리용 프레임(960; AccImage(M,N); 예: 기본 화질 처리용 프레임(860))은 M x N 사이즈를 가질 수 있으며, 이는, 획득된 영상의 프레임과 동일한 사이즈일 수 있다.
830 동작 및 850 동작은, 상기한 730 동작 및 750동작과 마찬가지로, 이전에 도 4 내지 도 6을 참조하여 설명한 데이터 처리 동작 및 누적 합산에 기반한 화질 처리용 프레임 생성 동작과 각각 동일할 수 있다.
870 동작에서 전자 장치는 비닝을 이용하여, 상기 생성된 기본 화질 처리용 프레임(860)의 사이즈를 축소하여 사이즈가 축소된 화질 처리용 프레임(890)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조하면, M x N 사이즈의 기본 화질 처리용 프레임(예: 기본 화질 처리용 프레임(860))을 X x Y 사이즈로 축소하여 축소된 화질 처리용 프레임(1090; AccImage(X,Y); 예: 화질 처리용 프레임(890))을 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 영상 처리 방법에 있어서, 상기 전자 장치의 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하는 동작과; 상기 획득된 영상의 일 프레임을 이용하여 상기 획득된 영상의 일 프레임에 대한 화질 처리용 프레임을 생성하는 동작과; 상기 생성된 화질 처리용 프레임을 이용하여, 상기 획득된 영상의 일 프레임 내에서 제1 관심 영역을 설정하거나, 상기 제1 관심 영역의 크기 및 위치 중 적어도 하나와 다른 크기 또는 위치를 갖는 제2 관심 영역을 설정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제1 관심 영역의 데이터는, 상기 제1 관심 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제1 모서리를 경계로 하는 상기 제1 관심 영역 내의 제1 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 상기 제1 모서리와 대각선 방향의 제2 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제2 픽셀을 합산하고, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 제3 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제3 픽셀을 감산하고, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 제4 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제4 픽셀을 감산하여 획득될 수 있다.
상기 제2 관심 영역의 데이터는, 상기 제2 관심 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제5 모서리를 경계로 하는 상기 제2 관심 영역 내의 제5 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역 에서의 상기 제5 모서리와 대각선 방향의 제6 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제6 픽셀을 합산하고, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역 에서의 제7 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제7 픽셀을 감산하고, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역 에서의 제8 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제8 픽셀을 감산하여 획득될 수 있다.
상술한 실시 예들에 따르면, 카메라 촬영 영상의 프레임에 대한 화질 처리용 프레임을 생성하고, 상기 생성된 화질 처리용 프레임을 이용하여, 카메라를 통해 획득된 영상의 화질 개선을 위한(또는, 카메라를 통해 획득된 영상의 화질 데이터를 생성하기 위한), 영상 처리를 보다 효율적으로 할 수 있다.
예를 들어, 도 11을 참조하면, 카메라를 통해 획득된 영상의 프레임에 대해 생성된 화질 처리용 프레임이 있을 때, 화질 처리를 위한 3A 알고리즘을 정밀하게 제어할 수 있다. 예를 들어, 이전에 전자 장치에서 실행된 화질 처리의 데이터를 가지고 영역을 예측하여 도 11의 영상의 프레임에서 제1 윈도우(111)가 설정되었다면, 생성된 화질 처리용 프레임을 이용하여 제1 윈도우의 영역을 넓히거나 좁혀서 새롭게 윈도우(113, 117)를 생성하거나, 또는 다른 영역에 새롭게 윈도우(115)를 생성하여, 윈도우 내의 데이터를 쉽게 획득할 수 있다. 이에 따라, 3A 알고리즘을 유연하게 만들 수 있다.
또한, 예를 들어, 도 12를 참조하면, 얼굴 인식 기술을 이용하여, 카메라를 통해 획득된 영상의 얼굴이 인식된 상황에서 인식된 영역(121)의 좌표가 제공되는 경우, 종래의 방식대로라면, 상기 인식된 영역(121)을 제1 윈도우(121)로 설정하여 상기 제1 윈도우(121) 내의 데이터만을 가지고 화질 처리가 실행된다. 그러나, 본 발명의 실시 예에 따르면, 1차적으로 제1 윈도우(121)의 신뢰성을 판별하고, 제1 윈도우(121)의 영역을 키워서 제2 윈도우(123)를 생성하여 신뢰성을 판별하고, 또한 제1 윈도우(121)의 영역을 축소하여 제3 윈도우(125)를 생성하여 신뢰성을 판별하는 등의 시도를 통해, 3A 알고리즘의 정확성을 높이기 위해 이용할 수 있다.
또한, 예를 들어, 카메라를 통해, 도 13과 같이, 동영상을 촬영할 때, 피사체를 추적하기 위해서는, 빠르고 정확한 윈도우(또는, 복수의 윈도우들(131, 133))의 검출이 매우 중요하다. 일반적으로 카메라를 통해, 동영상을 촬영할 때, 피사체를 추적하기 위해서는, 피사체의 움직임을 예측하여 다음에 획득할 영상의 프레임의 윈도우를 예측하거나 영상의 프레임의 포커스 위치를 검출한다. 기존의 화질 처리 방법에서는 윈도우 설정을 한 후 2VD 이상의 시간이 경과된 이후에 윈도우 내의 데이터가 검출되므로, 영역 설정에 오차가 발생하기 쉬웠다. 그러나, 본 발명의 실시 예들에 따르면, 예측한 윈도우 영역이 잘못 예측된 영역일 경우에 빠르게 영역을 이동시켜 화질 알고리즘을 적용하는 것이 가능하므로 보다 빠르고 정확하게 피사체를 추적할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은, 예를 들면, 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함하는 단위(unit)를 의미할 수 있다. "모듈"은, 예를 들면, 유닛(unit), 로직(logic), 논리 블록(logical block), 부품(component), 또는 회로(circuit) 등의 용어와 바꾸어 사용(interchangeably use)될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수도 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들면,"모듈"은, 알려졌거나 앞으로 개발될, 어떤 동작들을 수행하는 ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays) 또는 프로그램 가능 논리 장치(programmable-logic device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는, 예컨대, 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 상기 하나 이상의 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 예를 들면, 메모리(130)가 될 수 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(magnetic media)(예: 자기테이프), 광기록 매체(optical media)(예: CD-ROM(compact disc read only memory), DVD(digital versatile disc), 자기-광 매체(magneto-optical media)(예: 플롭티컬 디스크(floptical disk)), 하드웨어 장치(예: ROM(read only memory), RAM(random access memory), 또는 플래시 메모리 등) 등을 포함할 수 있다. 또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 다양한 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.
다양한 실시 예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱(heuristic)한 방법으로 실행될 수 있다. 또한, 일부 동작은 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다. 그리고 본 문서에 개시된 실시 예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 문서에서 기재된 기술의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 문서의 범위는, 본 문서의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시 예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    영상을 획득하는 카메라 모듈과;
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀마다, 상기 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출하며, 상기 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 누적 픽셀 값들의 화질 처리용 프레임을 생성하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    서브 샘플링(sub sampling) 또는 비닝(binning)을 이용하여, 상기 생성된 화질 처리용 프레임의 사이즈를 축소하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    서브 샘플링 또는 비닝을 이용하여 상기 프레임의 사이즈를 축소하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 프레임에 대한 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 프레임을 데이터 처리를 하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 화질 데이터는,
    오토 포커스(AF; auto focus) 데이터, 오토 화이트 밸런스(AWB; auto white balance) 데이터, 또는 자동 노출(AE; auto exposure) 데이터를 포함하는 전자 장치.
  6. 전자 장치의 영상 처리 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하는 동작과;
    상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀마다, 상기 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출하는 동작과;
    상기 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 누적 픽셀 값들의 화질 처리용 프레임을 생성하는 동작을 포함하는 전자 장치의 영상 처리 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    서브 샘플링(sub sampling) 또는 비닝(binning)을 이용하여, 상기 생성된 화질 처리용 프레임의 사이즈를 축소하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 영상 처리 방법.
  8. 제 6항에 있어서, 상기 누적 픽셀 값을 산출하는 동작은,
    서브 샘플링 또는 비닝을 이용하여 상기 프레임의 사이즈를 축소하는 동작을 포함하는 전자 장치의 영상 처리 방법.
  9. 제 6항에 있어서, 상기 누적 픽셀 값을 산출하는 동작은,
    상기 프레임에 대한 화질 데이터를 생성하기 위해, 상기 프레임을 데이터 처리하는 동작을 포함하는 전자 장치의 영상 처리 방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 화질 데이터는,
    오토 포커스(AF; auto focus) 데이터, 오토 화이트 밸런스(AWB; auto white balance) 데이터, 또는 자동 노출(AE; auto exposure) 데이터를 포함하는 전자 장치의 영상 처리 방법.
  11. 전자 장치에 있어서,
    영상을 획득하는 카메라 모듈과;
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 획득된 영상의 일 프레임을 이용하여 상기 획득된 영상의 일 프레임에 대한 화질 처리용 프레임을 생성하고, 상기 생성된 화질 처리용 프레임을 이용하여, 상기 획득된 영상의 일 프레임 내에서 제1 관심 영역을 설정하거나, 상기 제1 관심 영역의 크기 및 위치 중 적어도 하나와 다른 크기 또는 위치를 갖는 제2 관심 영역을 설정하도록 설정된 전자 장치.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀마다, 상기 획득된 영상의 일 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출하며, 상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 누적 픽셀 값들의 상기 화질 처리용 프레임을 생성하도록 설정된 전자 장치.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 프로세서는,
    서브 샘플링(sub sampling) 또는 비닝(binning)을 이용하여, 상기 생성된 화질 처리용 프레임의 사이즈를 축소하도록 설정된 전자 장치.
  14. 제 12항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 생성된 화질 처리용 프레임에서, 적어도 하나의 픽셀을 포함하는 제1 관심 영역의 데이터를 획득하도록 설정되며,
    상기 제1 관심 영역의 데이터를 획득하는 것은,
    상기 제1 관심 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제1 모서리를 경계로 하는 상기 제1 관심 영역 내의 제1 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역에서의 상기 제1 모서리와 대각선 방향의 제2 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제2 픽셀을 합산하고, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역에서의 제3 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제3 픽셀을 감산하고, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 제4 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제4 픽셀을 감산하는 것을 포함하는 전자 장치.
  15. 제 12항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 생성된 화질 처리용 프레임에서, 적어도 하나의 픽셀을 포함하는 제2 관심 영역의 데이터를 획득하도록 설정되며,
    상기 제2 관심 영역의 데이터를 획득하는 것은,
    상기 제2 관심 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제5 모서리를 경계로 하는 상기 제2 관심 영역 내의 제5 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역에서의 상기 제5 모서리와 대각선 방향의 제6 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제6 픽셀을 합산하고, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역에서의 제7 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제7 픽셀을 감산하고, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역에서의 제8 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제8 픽셀을 감산하는 것을 포함하는 전자 장치.
  16. 전자 장치의 영상 처리 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 카메라 모듈을 통해 영상을 획득하는 동작과;
    상기 획득된 영상의 일 프레임을 이용하여 상기 획득된 영상의 일 프레임에 대한 화질 처리용 프레임을 생성하는 동작과;
    상기 생성된 화질 처리용 프레임을 이용하여, 상기 획득된 영상의 일 프레임 내에서 제1 관심 영역을 설정하거나, 상기 제1 관심 영역의 크기 및 위치 중 적어도 하나와 다른 크기 또는 위치를 갖는 제2 관심 영역을 설정하는 동작을 포함하는 전자 장치의 영상 처리 방법.
  17. 제 16항에 있어서, 상기 화질 처리용 프레임을 생성하는 동작은,
    상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀마다, 상기 획득된 영상의 일 프레임의 기준 픽셀과 상기 각 픽셀을 모서리로 하는 사각 영역 내의 픽셀들의 픽셀 값들을 합산하여 누적 픽셀 값을 산출하는 동작과,
    상기 획득된 영상의 일 프레임의 각 픽셀에 대응되는 상기 산출된 누적 픽셀 값을 포함하는 누적 픽셀 값들의 상기 화질 처리용 프레임을 생성하는 동작을 포함하는 전자 장치의 영상 처리 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    서브 샘플링(sub sampling) 또는 비닝(binning)을 이용하여, 상기 생성된 화질 처리용 프레임의 사이즈를 축소하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 영상 처리 방법.
  19. 제 17항에 있어서, 상기 제1 관심 영역의 데이터는,
    상기 제1 관심 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제1 모서리를 경계로 하는 상기 제1 관심 영역 내의 제1 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 상기 제1 모서리와 대각선 방향의 제2 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제2 픽셀을 합산하고, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 제3 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제3 픽셀을 감산하고, 상기 제1 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제1 관심 영역 에서의 제4 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제4 픽셀을 감산하여 획득되는 전자 장치의 영상 처리 방법.
  20. 제 17항에 있어서, 상기 제2 관심 영역의 데이터는,
    상기 제2 관심 영역 내에서 상기 기준 픽셀과의 거리가 가장 먼 제5 모서리를 경계로 하는 상기 제2 관심 영역 내의 제5 픽셀의 픽셀 값에서, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역 에서의 상기 제5 모서리와 대각선 방향의 제6 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제6 픽셀을 합산하고, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역 에서의 제7 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제7 픽셀을 감산하고, 상기 제2 관심 영역 외부의 픽셀들 중 상기 제2 관심 영역 에서의 제8 모서리를 경계로 하는 픽셀과 대각선 방향으로 접촉되는 제8 픽셀을 감산하여 획득되는 전자 장치의 영상 처리 방법.
KR1020150140305A 2015-10-06 2015-10-06 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치 KR102407624B1 (ko)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150140305A KR102407624B1 (ko) 2015-10-06 2015-10-06 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치
CN201680058523.9A CN108141536A (zh) 2015-10-06 2016-09-26 电子设备的图像处理方法及其电子设备
PCT/KR2016/010758 WO2017061720A1 (en) 2015-10-06 2016-09-26 Method of processing image of electronic device and electronic device thereof
EP16853836.1A EP3360318A1 (en) 2015-10-06 2016-09-26 Method of processing image of electronic device and electronic device thereof
US15/279,804 US10182196B2 (en) 2015-10-06 2016-09-29 Method of processing image of electronic device and electronic device thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150140305A KR102407624B1 (ko) 2015-10-06 2015-10-06 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170040963A true KR20170040963A (ko) 2017-04-14
KR102407624B1 KR102407624B1 (ko) 2022-06-10

Family

ID=58447781

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150140305A KR102407624B1 (ko) 2015-10-06 2015-10-06 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10182196B2 (ko)
EP (1) EP3360318A1 (ko)
KR (1) KR102407624B1 (ko)
CN (1) CN108141536A (ko)
WO (1) WO2017061720A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023210856A1 (ko) * 2022-04-29 2023-11-02 한화비전 주식회사 오토 포커스 조절 방법 및 이를 이용한 카메라 장치

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102530752B1 (ko) * 2018-08-29 2023-05-10 삼성전자주식회사 이미지 센서 및 이미지 센서를 포함하는 전자 기기와, 이미지 줌 프로세싱 방법
CN113852762B (zh) * 2021-09-27 2022-07-26 荣耀终端有限公司 算法调用方法与算法调用装置
CN116723382B (zh) * 2022-02-28 2024-05-03 荣耀终端有限公司 一种拍摄方法及相关设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140071241A1 (en) * 2012-09-11 2014-03-13 Qualcomm Incorporated Devices and Methods for Augmented Reality Applications

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8896725B2 (en) * 2007-06-21 2014-11-25 Fotonation Limited Image capture device with contemporaneous reference image capture mechanism
JP5025893B2 (ja) * 2004-03-29 2012-09-12 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
US20100110222A1 (en) * 2004-09-03 2010-05-06 Texas Instruments Incorporated Digital camera front-end architecture
JP4472509B2 (ja) * 2004-12-20 2010-06-02 三菱電機株式会社 撮像装置
US7561790B2 (en) * 2004-12-28 2009-07-14 Fujinon Corporation Auto focus system
US7315631B1 (en) * 2006-08-11 2008-01-01 Fotonation Vision Limited Real-time face tracking in a digital image acquisition device
JP2007058282A (ja) * 2005-08-22 2007-03-08 Fujitsu Ten Ltd 画像認識処理装置
US7916897B2 (en) * 2006-08-11 2011-03-29 Tessera Technologies Ireland Limited Face tracking for controlling imaging parameters
US7403643B2 (en) * 2006-08-11 2008-07-22 Fotonation Vision Limited Real-time face tracking in a digital image acquisition device
WO2008107002A1 (en) * 2007-03-05 2008-09-12 Fotonation Vision Limited Face searching and detection in a digital image acquisition device
US20090002489A1 (en) 2007-06-29 2009-01-01 Fuji Xerox Co., Ltd. Efficient tracking multiple objects through occlusion
KR100925629B1 (ko) * 2007-12-07 2009-11-06 삼성전기주식회사 YCbCr 색공간에서의 오토 화이트 밸런스 방법
JP4535164B2 (ja) * 2008-04-09 2010-09-01 ソニー株式会社 撮像装置、画像処理装置、これらにおける画像解析方法およびプログラム
JP2009258924A (ja) * 2008-04-15 2009-11-05 Canon Inc 情報処理装置及び情報処理方法
US8233716B2 (en) * 2008-06-27 2012-07-31 Palo Alto Research Center Incorporated System and method for finding stable keypoints in a picture image using localized scale space properties
CN101763631B (zh) * 2008-12-09 2013-05-01 新奥特(北京)视频技术有限公司 一种基于加权求和的图像收缩方法
EP2385484A1 (en) * 2010-05-06 2011-11-09 STMicroelectronics (Grenoble 2) SAS Object detection in an image
US8971628B2 (en) * 2010-07-26 2015-03-03 Fotonation Limited Face detection using division-generated haar-like features for illumination invariance
US8922704B2 (en) * 2010-09-01 2014-12-30 Apple Inc. Techniques for collection of auto-focus statistics
JP2012243179A (ja) * 2011-05-23 2012-12-10 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
US20130004028A1 (en) * 2011-06-28 2013-01-03 Jones Michael J Method for Filtering Using Block-Gabor Filters for Determining Descriptors for Images
WO2013132836A1 (ja) * 2012-03-05 2013-09-12 パナソニック株式会社 物体検出装置、物体検出方法、及び物体検出プログラム
JP5895624B2 (ja) * 2012-03-14 2016-03-30 オムロン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、制御プログラムおよび記録媒体
US9235769B2 (en) * 2012-03-15 2016-01-12 Herta Security, S.L. Parallel object detection method for heterogeneous multithreaded microarchitectures
US9105078B2 (en) * 2012-05-31 2015-08-11 Apple Inc. Systems and methods for local tone mapping
WO2014041864A1 (ja) * 2012-09-14 2014-03-20 本田技研工業株式会社 対象物識別装置
KR101613176B1 (ko) * 2013-03-18 2016-04-29 포토내이션 리미티드 움직임 추정 방법 및 장치
US9940533B2 (en) * 2014-09-30 2018-04-10 Qualcomm Incorporated Scanning window for isolating pixel values in hardware for computer vision operations
US9342894B1 (en) * 2015-05-01 2016-05-17 Amazon Technologies, Inc. Converting real-type numbers to integer-type numbers for scaling images
US10013779B2 (en) * 2015-06-22 2018-07-03 Toshiba Medical Systems Corporation Metal artifact reduction for 3D-digtial subtraction angiography

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140071241A1 (en) * 2012-09-11 2014-03-13 Qualcomm Incorporated Devices and Methods for Augmented Reality Applications

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023210856A1 (ko) * 2022-04-29 2023-11-02 한화비전 주식회사 오토 포커스 조절 방법 및 이를 이용한 카메라 장치

Also Published As

Publication number Publication date
US20170099444A1 (en) 2017-04-06
CN108141536A (zh) 2018-06-08
EP3360318A4 (en) 2018-08-15
US10182196B2 (en) 2019-01-15
EP3360318A1 (en) 2018-08-15
WO2017061720A1 (en) 2017-04-13
KR102407624B1 (ko) 2022-06-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10871798B2 (en) Electronic device and image capture method thereof
CN110462572B (zh) 电子装置及其控制方法
KR20180003235A (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 촬영 방법
KR102399764B1 (ko) 전자 장치 및 촬영 방법
KR20170097860A (ko) 디스플레이를 이용하여 이미지를 촬영하는 전자 장치 및 이미지 촬영 방법
KR20170009069A (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 처리 방법
US10477096B2 (en) Object or area based focus control in video
KR20160105242A (ko) 스크린 미러링 서비스 제공장치 및 방법
KR20170035240A (ko) 영상 처리를 수행하기 위한 방법 및 그 전자 장치
KR20170136920A (ko) 화면 출력 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR20180090695A (ko) 복수의 이미지들간의 변화에 기반하여 동영상을 촬영하는 전자 장치 및 그 제어 방법
US10412339B2 (en) Electronic device and image encoding method of electronic device
KR20160143094A (ko) 개인 인증 전자 장치 및 방법
KR20170112066A (ko) 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법
KR102477522B1 (ko) 전자 장치 및 그의 카메라 노출 조정 방법
KR102407624B1 (ko) 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치
KR20180013523A (ko) 이미지의 유사도에 기초하여 이미지들을 연속적으로 표시하는 방법 및 장치
KR20170052984A (ko) 사용자의 위치를 결정하는 전자 장치 및 그 제어 방법
KR20170019595A (ko) 영상을 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR20180108280A (ko) 포커스에 대한 그래픽 인디케이터를 제공하는 전자 장치와 이의 동작 방법
KR20160134428A (ko) 이미지를 처리하는 전자 장치 및 그 제어 방법
KR102550469B1 (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
KR20180014493A (ko) 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR20180008043A (ko) 전자 장치 및 전자 장치 제어 방법
KR102317624B1 (ko) 전자 장치 및 그의 이미지 처리 방법

Legal Events

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