KR20180127782A - 카메라를 이용하여 획득한 이미지를 처리하는 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents
카메라를 이용하여 획득한 이미지를 처리하는 전자 장치 및 그 동작 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20180127782A KR20180127782A KR1020170062956A KR20170062956A KR20180127782A KR 20180127782 A KR20180127782 A KR 20180127782A KR 1020170062956 A KR1020170062956 A KR 1020170062956A KR 20170062956 A KR20170062956 A KR 20170062956A KR 20180127782 A KR20180127782 A KR 20180127782A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- electronic device
- external electronic
- processor
- information
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 71
- 238000012545 processing Methods 0.000 title description 20
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 251
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 199
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 36
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 16
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 78
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 40
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 40
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 37
- 230000006870 function Effects 0.000 description 24
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 22
- 230000008569 process Effects 0.000 description 22
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 19
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 8
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 8
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 8
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 7
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 6
- 244000025254 Cannabis sativa Species 0.000 description 5
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 5
- 238000003702 image correction Methods 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 210000003298 dental enamel Anatomy 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000002567 electromyography Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002087 whitening effect Effects 0.000 description 1
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 1
- 229910052724 xenon Inorganic materials 0.000 description 1
- FHNFHKCVQCLJFQ-UHFFFAOYSA-N xenon atom Chemical compound [Xe] FHNFHKCVQCLJFQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/77—Retouching; Inpainting; Scratch removal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
-
- G06T5/001—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/66—Remote control of cameras or camera parts, e.g. by remote control devices
- H04N23/661—Transmitting camera control signals through networks, e.g. control via the Internet
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
- H04N23/81—Camera processing pipelines; Components thereof for suppressing or minimising disturbance in the image signal generation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/95—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems
- H04N23/951—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems by using two or more images to influence resolution, frame rate or aspect ratio
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30204—Marker
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라, 통신 모듈 및 상기 카메라 및 상기 통신모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기 보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고, 외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지로부터 확인된 이미지 영역과 연관된 정보에 기반하여 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 통신 모듈을 통하여 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하고, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 보정 영역 정보를 수신하고, 및 상기 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 1 이미지를 이용하여 보정하도록 설정될 수 있다. 그 밖의 다양한 실시예가 가능하다.
Description
본 발명의 다양한 실시예는, 카메라를 이용하여 획득한 이미지를 처리하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
이미지를 처리하는 전자 장치는, 이미지 센서를 통하여 로우(raw) 이미지를 획득할 수 있으며, 획득된 로우 이미지를 내장된 이미지 신호 프로세서(image signal processor: ISP)를 이용하여 처리할 수 있다. 이미지 신호 프로세서는, 화질 개선 알고리즘을 이용하여 수신된 로우 이미지를 처리할 수 있으며, 이에 따라 화질이 개선된 이미지를 제공할 수 있다. 이미지 프로세서는, 화이트 밸런스(white balance) 조절, 컬러 조정(color adjustment)(예: color matrix, color correction, color enhancement), 색 필터 배열 보간(color filter array interpolation), 잡음 감소(noise reduction) 처리 또는 샤프닝(sharpening), 이미지 개선(image enhancement)(예:HDR(high-dynamic-range), face detection 등) 등의 다양한 처리를 수행할 수 있다. 이미지 신호 프로세서로부터 출력된 이미지는, 예를 들어 YUV 포맷을 가질 수도 있다. 이미지 신호 프로세서로부터 출력된 이미지는, 예를 들어 JPEG 압축되고, 압축된 이미지가 전자 장치에 저장될 수 있다.
한편, 이미지 백업 및 새로운 미디어 컨텐트를 생성하기 위한 이미지 처리 클라우드 시스템에 의한 서비스가 제공되고 있다. 클라우드 서버에 업로드된 이미지는, 영상 매칭 등의 기법과 같이 단말 장치에서 수행되기 어려운 컴퓨터 비전 기반의 기술이 적용될 수 있다. 예를 들어, 머신 러닝 기반의 소프트웨어를 이용하여, 클라우드 서버는 이미지 인식을 수행할 수 있다.
ISP는, 주로 전자 장치의 AP(application processor) 내에 배치된다. AP 내의 ISP 배치로 인하여, 칩(chip) 가격 증가 및 발열 이슈도 지속 되고 있는 상황이다. 아울러, 변화되는 센서 사양 그리고 그에 따른 처리 알고리즘의 수정에 따라, 이미지를 처리하는 전자 장치 또한 새로운 하드웨어 ISP를 장착하여야 하는 문제점이 발생할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지를 처리하는 전자 장치는, 클라우드 서버로부터 전자 장치의 ISP에서는 산출해 내기 어려운 또는 산출하는데 시간이 많이 걸리는 이미지 보정 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 보정 정보를 이용하여 이미지를 처리할 수 있다. 이에 따라, 최신의 알고리즘에 따른 이미지 보정이 수행될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치는, 카메라; 통신 모듈; 및 상기 카메라 및 상기 통신모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기 보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고, 외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지로부터 확인된 이미지 영역과 연관된 정보에 기반하여 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 통신 모듈을 통하여 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하고, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 보정 영역 정보를 수신하고, 및 상기 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 1 이미지를 이용하여 보정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치는, 통신 모듈; 및 상기 통신 모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통하여, 다른 전자 장치로부터 제 1 이미지를 획득하고, 제 1 영상 인식에 기반하여, 상기 제 1 이미지로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 확인하고, 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 보정 영역 정보를 생성하고, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 보정 영역 정보를 외부 전자 장치로 송신하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치는, 카메라; 통신 모듈; 및 상기 카메라 및 상기 통신모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고, 외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을 조정하기 위한 픽셀 조정 정보를 생성하도록, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하고, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 픽셀 조정 정보를 수신하고, 상기 제 1 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을, 상기 수신된 픽셀 조정 정보를 이용하여 조정함으로써 보정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치는, 카메라; 통신 모듈; 디스플레이; 및 상기 카메라 및 상기 통신모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고, 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로 전송하고, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 2 이미지에 의하여 획득된 보정 영역 정보에 의하여 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 인코딩된 인코딩 이미지를 수신하고, 상기 수신된 인코딩 이미지를 디코딩하여, 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 전송에 응답하여, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 압축된 압축 이미지를 수신하고, 상기 수신된 압축 이미지를 저장하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치는, 카메라; 통신 모듈; 및 상기 카메라 및 상기 통신모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라를 이용하여 동영상 구성을 위한 복수 개의 이미지를 획득하고, 상기 복수 개의 이미지 중 제 1 구간에 포함된 제 1 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 1 경량 이미지를 생성하고, 상기 제 1 경량 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 외부 전자 장치로 송신하고, 상기 제 1 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 1 보정 영역 정보를 수신하고, 상기 제 1 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 1 구간에 포함된 이미지들을 보정하고, 상기 복수 개의 이미지 중 제 2 구간에 포함된 제 2 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 2 경량 이미지를 생성하고, 상기 제 2 경량 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 외부 전자 장치로 송신하고, 상기 제 2 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 2 보정 영역 정보를 수신하고, 상기 제 2 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 2 구간에 포함된 이미지들을 보정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따라, 외부 전자 장치로부터 이미지 보정 정보를 수신하여, 수신된 이미지 보정 정보에 기초하여 이미지를 처리하는 전자 장치 및 그 동작 방법이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 네트워크의 블록도를 도시한다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다.
도 4a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다
도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 4c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 7a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정 영역 정보 생성 과정을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 7b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정 영역 정보의 개념도를 도시한다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정 영역 정보 생성을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서를 설명하기 위한 블록도를 도시한다.
도 11a 및 11b는 본 발명의 다양한 실시에에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 확장된 보정 영역 정보의 생성을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 14는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 ISP 및 외부 전자 장치의 ISP의 블록도를 도시한다.
도 15는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 분류를 사용하여 AWB(auto white balance)의 정확도의 개선을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 16a 및 16b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 화질 개선을 설명하기 위한 이미지를 도시한다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 18a 내지 18c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 스몰 로우 이미지 및 향상된 이미지 생성을 설명하기 위한 개념도들을 도시한다.
도 19는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 20은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 복수 개의 이미지 센서를 포함하는 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 21은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 22는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 동영상 프레임의 개념도를 도시한다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다.
도 4a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다
도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 4c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 7a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정 영역 정보 생성 과정을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 7b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정 영역 정보의 개념도를 도시한다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정 영역 정보 생성을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서를 설명하기 위한 블록도를 도시한다.
도 11a 및 11b는 본 발명의 다양한 실시에에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 확장된 보정 영역 정보의 생성을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 14는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 ISP 및 외부 전자 장치의 ISP의 블록도를 도시한다.
도 15는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 분류를 사용하여 AWB(auto white balance)의 정확도의 개선을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 16a 및 16b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 화질 개선을 설명하기 위한 이미지를 도시한다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 18a 내지 18c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 스몰 로우 이미지 및 향상된 이미지 생성을 설명하기 위한 개념도들을 도시한다.
도 19는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 20은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 복수 개의 이미지 센서를 포함하는 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 21은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 22는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 동영상 프레임의 개념도를 도시한다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 문서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 가구, 건물/구조물 또는 자동차의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터, 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치는 플렉서블하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1을 참조하여, 다양한 실시예에서의, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)가 기재된다. 전자 장치(101)는 버스(110), 프로세서(120), 메모리(130), 입출력 인터페이스(150), 디스플레이(160), 및 통신 인터페이스(170)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다. 버스(110)는 구성요소들(110-170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.
메모리(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 메모리(130)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 프로그램(140)은, 예를 들면, 커널(141), 미들웨어(143), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템으로 지칭될 수 있다. 커널(141)은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(141)은 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147)에서 전자 장치(101)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
미들웨어(143)는, 예를 들면, API(145) 또는 어플리케이션 프로그램(147)이 커널(141)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다. 또한, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147) 중 적어도 하나에 전자 장치(101)의 시스템 리소스(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여하고, 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리할 수 있다. API(145)는 어플리케이션(147)이 커널(141) 또는 미들웨어(143)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(150)는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)에 전달하거나, 또는 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.
디스플레이(160)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스(170)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 장치(예: 제 1 외부 전자 장치(102), 제 2 외부 전자 장치(104), 또는 서버(106)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스(170)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(162)에 연결되어 외부 장치(예: 제 2 외부 전자 장치(104) 또는 서버(106))와 통신할 수 있다.
무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제 1 및 제 2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(102,104), 또는 서버(106)에서 실행될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치(201)의 블록도이다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는 하나 이상의 프로세서(예: AP)(210), 통신 모듈(220), 가입자 식별 모듈(224), 메모리(230), 센서 모듈(240), 입력 장치(250), 디스플레이(260), 인터페이스(270), 오디오 모듈(280), 카메라 모듈(291), 전력 관리 모듈(295), 배터리(296), 인디케이터(297), 및 모터(298) 를 포함할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(210)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 프로세서(210)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서를 더 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 도 2에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(221))를 포함할 수도 있다. 프로세서(210) 는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드)하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다.
통신 모듈(220)(예: 통신 인터페이스(170))와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227), NFC 모듈(228) 및 RF 모듈(229)를 포함할 수 있다. 셀룰러 모듈(221)은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(224)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 트랜시버, PAM(power amp module), 주파수 필터, LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다. 가입자 식별 모듈(224)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 또는 임베디드 SIM을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.
메모리(230)(예: 메모리(130))는, 예를 들면, 내장 메모리(232) 또는 외장 메모리(234)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(232)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.
센서 모듈(240)은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치(201)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 제스처 센서(240A), 자이로 센서(240B), 기압 센서(240C), 마그네틱 센서(240D), 가속도 센서(240E), 그립 센서(240F), 근접 센서(240G), 컬러(color) 센서(240H)(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서(240I), 온/습도 센서(240J), 조도 센서(240K), 또는 UV(ultra violet) 센서(240M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 후각(e-nose) 센서, 일렉트로마이오그라피(EMG) 센서, 일렉트로엔씨팔로그램(EEG) 센서, 일렉트로카디오그램(ECG) 센서, IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(201)는 프로세서(210)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(240)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(210)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(240)을 제어할 수 있다. 센서 모듈(240)의 적어도 일부는, 도 1에서의 센서(195)에 포함될 수 있다.
입력 장치(250)는, 예를 들면, 터치 패널(252), (디지털) 펜 센서(254), 키(256), 또는 초음파 입력 장치(258)를 포함할 수 있다. 터치 패널(252)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(252)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(252)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. (디지털) 펜 센서(254)는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키(256)는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(258)는 마이크(예: 마이크(288))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.
디스플레이(260)(예: 디스플레이(160))는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 프로젝터(266), 및/또는 이들을 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 패널(262)은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 터치 패널(252)과 일체형으로 구현되거나, 또는 터치 패널(252)과는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치(264)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(266)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, HDMI(272), USB(274), 광 인터페이스(optical interface)(276), 또는 D-sub(D-subminiature)(278)를 포함할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스(170)에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 인터페이스(270)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스(145)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 스피커(282), 리시버(284), 이어폰(286), 또는 마이크(288) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다. 카메라 모듈(291)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 전력 관리 모듈(295)은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(295)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC, 또는 배터리 또는 연료 게이지를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리(296)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(296)는, 예를 들면, 충전식 전지 및/또는 태양 전지를 포함할 수 있다. 방전 소자(292)는 배터리(296)가 이상 상태인 경우에 배터리(296)로부터 전력을 제공받아 열을 발생시킬 수 있다. 여기에서의 배터리(296)는, 예를 들어 배터리 팩일 수 있다. 감지 회로(293)는, 배터리(296)의 이상 상태를 판단할 수 있는 회로로, 예를 들어 전압 센서, 전류 센서, 온도 센서 및 가스 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 감지 회로(293)는, 센싱 이외에도 방전 소자(292)와 배터리(296) 사이의 연결을 해제 또는 연결할 수도 있으며, 예를 들어 FET를 제어할 수 있는 제어 신호를 출력할 수도 있다. 감지 회로(293)는, 프로세서(110)로부터 독립적으로 동작할 수도 있고, 또는 프로세서(110)의 제어에 따라 동작할 수도 있다.
인디케이터(297)는 전자 장치(201) 또는 그 일부(예: 프로세서(210))의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터(298)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동, 또는 햅틱 효과 등을 발생시킬 수 있다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFloTM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있는 모바일 TV 지원 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치(예: 전자 장치(201))는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함하거나, 또는, 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 카메라(예: 카메라 모듈(291)) 및 통신 모듈(예: 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220))과 기능적으로 연결될 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기 보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고, 외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지로부터 확인된 이미지 영역과 연관된 정보에 기반하여 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 통신 모듈을 통하여 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하고, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 보정 영역 정보를 수신하고, 및 상기 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 1 이미지를 이용하여 보정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 제 1 이미지의 해상도 조정, 상기 제 1 이미지의 복수 개의 주파수 대역 중 적어도 일부의 선택, 또는 상기 제 1 이미지의 복수 개의 비트 플레인 레벨 중 적어도 하나의 선택 중 적어도 하나를 수행하여 상기 제 2 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 외부 전자 장치에서 상기 보정 영역 정보 및 상기 제 1 이미지를 이용하여 다른 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 제 1 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로 전송하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 통신 모듈(예: 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220))을 통해, 상기 외부 전자 장치가 상기 다른 보정 영역 정보를 이용하여 상기 제 1 이미지를 보정하여 생성한 제 4 이미지를 수신하거나, 또는 상기 다른 보정 영역 정보를 수신하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보는, 상기 제 2 이미지 내에 포함된 제 1 오브젝트의 위치, 상기 제 1 오브젝트의 사물 인식 결과, 상기 제 1 오브젝트의 사물 인식 결과의 신뢰도, 상기 제 2 이미지 내에 포함된 제 2 오브젝트의 위치, 상기 제 2 오브젝트의 텍스처 인식 결과 또는 상기 제 2 오브젝트의 텍스처 인식 결과의 정확도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 통신 모듈(예: 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220))을 통하여, 상기 외부 전자 장치로부터 이미지 분류 정보를 더 포함하는 상기 보정 영역 정보를 수신하고, 상기 이미지 분류 정보 또는 상기 이미지 영역과 연관된 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제 1 이미지를 보정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 보정된 이미지를 상기 디스플레이(예: 디스플레이(160))를 통하여 표시하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 제 1 이미지와 연관된 메타데이터를, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로 송신하고, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치에 의해 상기 제 2 이미지 및 상기 메타데이터를 이용하여 생성된 상기 보정 영역 정보를 수신하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 보정 영역 정보에 포함된 오브젝트의 위치에 대응하는 상기 제 1 이미지의 픽셀에 대한 상기 오브젝트의 인식 결과에 대응하는 제 1 효과의 적용, 또는 상기 제 1 이미지에 대한 상기 분류 정보에 대응하는 제 2 효과의 적용 중 적어도 하나를 수행하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 보정하는 동작의 적어도 일부로, 상기 제 1 이미지의 포맷과 다른 포맷을 이용하여 보정된 제 1 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 제 1 이미지를 이용하여, 상기 제 2 이미지 및 상기 제 2 이미지와 함께 상기 제 1 이미지를 구성하는 제 5 이미지를 생성하고, 상기 외부 전자 장치에서, 상기 제 2 이미지와 상기 제 5 이미지로 상기 제 1 이미지를 구성하고, 상기 보정 영역 정보 및 상기 제 1 이미지를 이용하여 다른 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 제 5 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로 전송하도록 설정될 수 잇다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 제 1 이미지의 복수 개의 주파수 대역 중 일부를 선택하여 상기 제 2 이미지를 생성하고, 상기 복수 개의 주파수 대역 중 다른 일부를 선택하여 상기 제 5 이미지를 생성하거나, 상기 제 1 이미지의 복수 개의 비트플레인 중 일부를 선택하여 상기 제 2 이미지를 생성하고, 상기 복수 개의 비트플레인 중 다른 일부를 선택하여 상기 제 5 이미지를 생성하거나, 또는, 상기 제 1 이미지를 다운스케일링하여 상기 제 2 이미지를 생성하고, 상기 제 2 이미지를 상기 제 1 이미지의 해상도로 업스케일링하고, 상기 업스케일링된 이미지 및 상기 제 1 이미지의 차이를 산출하여 상기 제 5 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에서, 전자 장치(예: 서버(106))는, 통신 모듈 및 상기 통신 모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통하여, 다른 전자 장치(예: 전자 장치(101))로부터 제 1 이미지를 획득하고, 제 1 영상 인식에 기반하여, 상기 제 1 이미지로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 확인하고, 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 보정 영역 정보를 생성하고, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 보정 영역 정보를 외부 전자 장치로 송신하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는 제 2 영상 인식에 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 분류 정보를 생성하고, 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보 또는 상기 분류 정보 중 적어도 하나에 기반하는 상기 보정 영역을 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 1 이미지를 수신하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 적어도 하나의 이미지 영역으로부터, 오브젝트에 대응하는 적어도 하나의 영역을 확인하고, 상기 오브젝트와 관련된 정보를 이용하여 상기 보정 영역 정보를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 적어도 하나의 이미지 영역으로부터, 텍스처에 대응하는 적어도 하나의 영역을 확인하고, 상기 텍스처와 관련된 정보를 이용하여, 상기 보정 영역 정보를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 적어도 하나의 이미지 영역의 분할 또는 분류에 대응하는 적어도 하나의 신뢰도를 판단하고, 상기 적어도 하나의 신뢰도를 이용하여 상기 보정 영역 정보를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 제 1 이미지와 크기가 다른 제 2 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여 수신하고, 상기 보정 영역 정보 및 상기 제 2 이미지를 이용하여 다른 보정 영역 정보를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 다른 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 2 이미지를 이용하여 보정된 제 3 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 다른 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 보정하기 위한 상기 제 2 이미지의 제 1 영역 및 제 2 영역을 확인하고, 상기 제 1 영역에 대응하여 지정된 제 1 보정 정보를 이용하여 상기 제 1 영역의 보정을 수행하고, 상기 제 2 영역에 대응하여 지정된 제 2 보정 정보를 이용하여 상기 제 2 영역의 보정을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 전자 장치(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고, 외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을 조정하기 위한 픽셀 조정 정보를 생성하도록, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하고, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 픽셀 조정 정보를 수신하고, 상기 제 1 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을, 상기 수신된 픽셀 조정 정보를 이용하여 조정함으로써 보정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 전자 장치(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고, 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로 전송하고, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 2 이미지에 의하여 획득된 보정 영역 정보에 의하여 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 인코딩된 인코딩 이미지를 수신하고, 상기 수신된 인코딩 이미지를 디코딩하여, 상기 디스플레이(예: 디스플레이(160) 또는 디스플레이(260))에 표시하고, 상기 전송에 응답하여, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 압축된 압축 이미지를 수신하고, 상기 수신된 압축 이미지를 저장하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 전자 장치(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 카메라를 이용하여 동영상 구성을 위한 복수 개의 이미지를 획득하고, 상기 복수 개의 이미지 중 제 1 구간에 포함된 제 1 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 1 경량 이미지를 생성하고, 상기 제 1 경량 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 외부 전자 장치로 송신하고, 상기 제 1 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 1 보정 영역 정보를 수신하고, 상기 제 1 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 1 구간에 포함된 이미지들을 보정하고, 상기 복수 개의 이미지 중 제 2 구간에 포함된 제 2 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 2 경량 이미지를 생성하고, 상기 제 2 경량 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 외부 전자 장치로 송신하고, 상기 제 2 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 2 보정 영역 정보를 수신하고, 상기 제 2 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 2 구간에 포함된 이미지들을 보정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 프로세서(예: 프로세서(120) 또는 프로세서(210))는, 상기 제 1 구간의 이미지와의 차이가 지정된 임계치를 초과하는 이미지가 검출되면, 상기 제 1 구간의 종료를 판단하고, 상기 차이가 지정된 임계치를 초과하는 이미지를 상기 제 2 구간으로 분류하고, 상기 제 2 이미지를 송신하도록 설정될 수 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다. 한 실시예에 따르면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 프로그램 모듈(310)은 커널(320)(예: 커널(141)), 미들웨어(330)(예: 미들웨어(143)), (API(360)(예: API(145)), 및/또는 어플리케이션(370)(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드 가능하다.
커널(320)은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저(321) 및/또는 디바이스 드라이버(323)를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저(321)는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수를 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부를 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, WiFi 드라이버, 오디오 드라이버, 또는 IPC(inter-process communication) 드라이버를 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션(370)이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330) 는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(341), 윈도우 매니저(342), 멀티미디어 매니저(343), 리소스 매니저(344), 파워 매니저(345), 데이터베이스 매니저(346), 패키지 매니저(347), 커넥티비티 매니저(348), 노티피케이션 매니저(349), 로케이션 매니저(350), 그래픽 매니저(351), 또는 시큐리티 매니저(352) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
런타임 라이브러리(335)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리(335)는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수 처리를 수행할 수 있다. 어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용되는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370)의 소스 코드 또는 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(345)는, 예를 들면, 배터리의 용량 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보를 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 파워 매니저(345)는 바이오스(BIOS: basic input/output system)와 연동할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)에서 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다.
커넥티비티 매니저(348)는, 예를 들면, 무선 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(349)는, 예를 들면, 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 이벤트를 사용자에게 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(350)는, 예를 들면, 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화(telephony) 매니저 또는 전술된 구성요소들의 기능들의 조합을 형성할 수 있는 하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. API(360)는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.
어플리케이션(370)은, 예를 들면, 홈(371), 다이얼러(372), SMS/MMS(373), IM(instant message)(374), 브라우저(375), 카메라(376), 알람(377), 컨택트(378), 음성 다이얼(379), 이메일(380), 달력(381), 미디어 플레이어(382), 앨범(383), 와치(384), 헬스 케어(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보) 제공 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달하거나, 또는 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 또는 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션을 설치, 삭제, 또는 갱신할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어(예: 프로세서(210)), 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현(예: 실행)될 수 있으며, 하나 이상의 기능을 수행하기 위한 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트 또는 프로세스를 포함할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예:메모리(130))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체 (예: 플롭티컬 디스크), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른, 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
도 4a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(101)(예: 프로세서 120 또는 210)는, 401 동작에서, 예를 들면, 카메라 모듈(291)을 이용하여, 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 이미지를 센싱할 수 있는 센서(예: 카메라 모듈(291))를 통하여 제 1 이미지를 획득할 수 있다. 여기에서, 제 1 이미지는 로우 이미지일 수 있으며, Bayer 포맷, CFA(color filter array) 패턴에 의하여 처리된 포맷, 하나의 픽셀에서 세 가지 컬러를 모두 감지하여 생성된 레이어(layer) 구조의 포맷, 하나의 픽셀에 의하여 다른 시차 정보가 획득되어 생성된 포맷 등의 다양한 포맷으로 구현될 수 있다.
403 동작에서, 전자 장치(101)(예: 프로세서 120 또는 210)는 제 1 이미지를 이용하여 제 1 이미지의 데이터 크기보다 작은 크기를 가지는 제 2 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 이미지의 용량을 감소시킴으로써 제 2 이미지를 생성할 수 있으며, 이에 따라 제 2 이미지를 경량 이미지 또는 스몰 로우(small raw) 이미지로 명명할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제 1 이미지로부터 다양한 다운-스케일(down-scale) 방식 또는 다운-샘플링(down-sampling) 방식을 이용하여 제 2 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어 제 1 이미지의 해상도의 조정, 복수 개의 주파수 대역 중 적어도 일부를 선택, 또는 복수 개의 비트 플레인 레벨 중 적어도 하나의 선택 중 적어도 하나를 수행함으로써, 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어 제 1 이미지로부터 저주파수 대역을 추출함으로써 제 2 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어 제 1 이미지의 복수 개의 비트 플레인 레벨 중 일부의 비트 플레인 레벨들을 선택함으로써 제 2 이미지를 생성할 수도 있다. 제 2 이미지는, 제 1 이미지의 정보를 적어도 일부 포함하되 제 1 이미지보다 용량이 작은 이미지일 수 있다. 전자 장치(101)가 제 1 이미지 대신 제 2 이미지를 외부 전자 장치에 전송하는 경우, 보다 적은 용량을 전송하게 되므로, 외부 전자 장치(400)로 이미지를 보다 빠르게 전송할 수 있다. 405 동작에서, 전자 장치(101)(예: 프로세서 120 또는 210)는, 외부 전자 장치(400)가 제 2 이미지로부터 확인된 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보 또는 제 2 이미지의 분류 정보 중 적어도 하나에 기반하여 보정 영역 정보를 생성하도록, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 제 1 이미지 또는 제 2 이미지를 외부 전자 장치(400)로 송신할 수 있다. 407 동작에서, 외부 전자 장치(400)(예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지에 대하여 세그먼테이션 처리를 수행할 수 있으며, 세그먼테이션 처리 결과에 기초하여 제 2 이미지로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 확인할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 이미지 영역에 대하여 사물 인식 알고리즘 또는 텍스처 인식 알고리즘을 적용하여, 적어도 하나의 이미지 영역을 인식할 수도 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 다양한 인식 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 이미지 영역을 인식할 수 있으며, 머신 러닝(machine learning) 또는 딥 러닝(deep learning)을 통하여 획득된 인식 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 이미지 영역을 인식할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 픽셀 좌표 (100, 101), (100, 102), (101, 102), (101, 103)는, 사람의 치아라는 이미지 영역과 연관된 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 픽셀 좌표는, 제 1 이미지의 픽셀 좌표와 대응될 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 예를 들어 제 2 이미지가 "거리에 사람이 위치함"으로 분류된다는 분류 정보를 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 인식 결과를 이용하여 분류 정보를 획득할 수도 있고, 또는 인식 과정 없이 제 2 이미지 내의 컬러 분포 등을 이용하여 분류 정보를 획득할 수도 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 상술한 과정을 통하여 획득된 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보 또는 분류 정보 중 적어도 하나를 포함하는 보정 영역 정보를 생성할 수 있다.
409 동작에서, 외부 전자 장치(400)(예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 보정 영역 정보를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 외부 전자 장치(400)로부터 생성된 보정 영역 정보를 수신할 수 있다. 411 동작에서, 전자 장치(101)(예: 프로세서 120 또는 210)는 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 제 1 이미지를 이용하여 보정할 수 있다. 이에 따라, 제 1 이미지가 보정된 제 3 이미지가 생성될 수 있다. 전자 장치(101)의 ISP는 외부 전자 장치(400)로부터 수신된 보정 영역 정보를 이용하여 이미지 센서로부터 획득된 제 1 이미지(예: 로우 이미지)를 보정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 픽셀 좌표 (100, 101), (100, 102), (101, 102), (101, 103)는, 사람의 치아라는 이미지 영역과 연관된 정보를 이용하여 해당 이미지 영역에 대하여서는 사람의 치아에 대응하는 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 이미지의 픽셀 좌표 (100, 101), (100, 102), (101, 102), (101, 103)의 색상을 화이트로 처리할 수 있으며, 이에 따라 제 1 이미지에서 치아 영역이 더욱 하얗게 처리된 보정된 이미지가 획득될 수 있다. 상술한 바와 같이, 제 2 이미지의 픽셀 좌표 및 제 1 이미지의 픽셀 좌표는 대응될 수 있으므로, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 제 2 이미지에서의 이미지 영역과 관련된 정보를 이용하여 제 1 이미지를 보정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, "거리에 사람이 위치함"의 분류 정보를 이용하여, 실내 환경이 아닌 실외 환경에 대응되는 보정을 제 1 이미지에 대하여 수행할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 이미지의 보정 결과 획득된 제 3 이미지를 저장할 수 있으며, 예를 들어 제 3 이미지는 제 1 이미지와는 다른 YUV 포맷을 가질 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 3 이미지를 VRAM(video RAM)에 저장하고 저장된 이미지를 디스플레이(예: 디스플레이(160 또는 260)) 등에 표시할 수 있다. 또는, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 제 3 이미지를 압축 알고리즘을 이용하여 압축할 수도 있으며, 압축된 이미지를 메모리(예: 메모리(130 또는 230))에 저장할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)가 세그먼테이션과 인식을 수행할 수 있으며, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 인식 결과를 이용하여 이미지를 보정할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)의 ISP가 고성능이 아닌 경우라 하더라도, 외부 전자 장치(400)의 고성능의 ISP를 이용하여 획득된 보정 영역 정보를 이용할 수 있다. 새로운 인식 알고리즘이 개발된 경우에, 외부 전자 장치(400)는 새로운 인식 알고리즘을 이용하여 보정 영역 정보를 생성하여 전자 장치(101)로 송신할 수 있으므로, 전자 장치(101)는 하드웨어 ISP를 교체하지 않더라도 새로운 인식 알고리즘을 이용하여 이미지를 처리할 수 있다. 제 2 이미지와 같은 경량화된 이미지가 외부 전자 장치(400)로 송신되므로, 전자 장치(101)가 보정 영역 정보를 획득하는 시간이 상대적으로 짧을 수 있으며, 이에 따라 실시간으로 보정 영역 정보를 이용하여 이미지 처리를 수행할 수 있다.
도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
전자 장치(101)는, 이미지 센서(421), ISP(423) 및 메모리(425)를 포함할 수 있다. 외부 전자 장치(400)는, 인식 모듈(431), ISP(433) 및 저장소(435)를 포함할 수 있다. 인식 모듈(431)은 논리 모듈일 수도 있으며, 외부 전자 장치(400)의 프로세서로 구현될 수도 있다. ISP (433) 또한 외부 전자 장치(400)의 프로세서로 구현될 수 있으며, 예를 들어 외부 전자 장치(400)의 프로세서가 인식과 이미지 처리를 모두 수행할 수도 있다. 도시되지는 않았지만, 전자 장치(101)는 외부 전자 장치(400)와 데이터를 송수신할 수 있는 통신 모듈(예: 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220))을 포함할 수 있다. 외부 전자 장치(400)는 전자 장치(101)와 데이터를 송수신할 수 있는 통신 모듈을 포함할 수 있다.
이미지 센서(421)(예: 카메라 모듈(291))는, 외부 객체에 대한 이미지를 획득할 수 있으며, 이에 대응하는 로우 이미지(422)를 생성할 수 있다. 이미지 센서(421)는, 로우 이미지(422)를 ISP(423)로 전달할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 이미지 센서(421)는 스몰 로우 이미지(421)를 생성하여 이를 통신 모듈을 통하여 외부 전자 장치(400)로 송신할 수 있다. 또 다른 실시예에서는, 이미지 센서(421)가 아닌 전자 장치(101)의 프로세서가 스몰 로우 이미지(421)를 생성할 수도 있으며, 생성된 스몰 로우 이미지(421)를 통신 모듈을 통하여 외부 전자 장치(400)로 송신할 수 있다.
외부 전자 장치(400)의 인식 모듈(431)은 통신 모듈을 통하여 스몰 로우 이미지(421)를 획득할 수 있으며, 스몰 로우 이미지(421)로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 세그먼테이션할 수 있다. 인식 모듈(431)은 세그먼테이션 결과로 구분된 적어도 하나의 이미지 영역 각각을 인식할 수 있다. 인식 모듈(431)로부터 생성된 복수의 이미지 영역과 연관된 정보, 예를 들어 이미지 영역의 좌표 정보 또는 인식 결과 중 적어도 하나를 포함하는 보정 영역 정보(432)가 생성될 수 있다. 보정 영역 정보(432)는 전자 장치(101)로 송신될 수 있다. ISP(423)는 보정 영역 정보(432)를 이용하여 로우 이미지(422)를 보정할 수 있으며, 이에 따라 보정된 이미지(424)가 생성될 수 있다. 보정된 이미지는, 예를 들어 YUV의 포맷을 가질 수 있다. 보정된 이미지는 메모리(425)에 저장될 수 있다. 또는, 보정된 이미지는 예를 들어 JPEG 방식에 따라 압축될 수 있으며, 압축된 이미지가 메모리(425)에 저장될 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 이미지 센서(421)로부터 제공되는 로우 이미지(422)는 스몰 로우 이미지(421)와 별도로 외부 전자 장치(400)로 송신될 수 있다. 로우 이미지(422)는, 스몰 로우 이미지(421)에 비하여 용량이 크므로, 스몰 로우 이미지(421)가 우선 외부 전자 장치(400)로 송신되고, 이후 로우 이미지(422)가 외부 전자 장치(400)로 송신될 수 있다. 예를 들어, ISP(423)가 로우 이미지(422)에 대한 보정을 수행하는 동안에 로우 이미지(422)가 외부 전자 장치(400)로 송신될 수도 있다. 로우 이미지(422)는, 이미지 센서(421)에 의하여 생성된 그대로 외부 전자 장치(400)로 업로드될 수도 있으며, 또는 렌즈 왜곡 보상 또는 노이즈 제거가 수행된 전처리 영상이 업로드될 수도 있다. 상술한 전처리는 외부 전자 장치(400)에서 수행될 수도 있다. 외부 전자 장치(400)는, Demosaic 처리 또는 이미지 포맷 변형, 또는 영상 인식률을 높이기 위한 전처리를 수행할 수도 있다. 외부 전자 장치(400)의 ISP(433)는, 수신된 로우 이미지(422)를 보정할 수 있다. 외부 전자 장치(400)는 기존에 생성하였던 보정 영역 정보(432)를 이용하여 로우 이미지(422)를 보정할 수도 있으며, 또는 확장된 보정 영역 정보를 이용하여 로우 이미지(422)를 보정할 수도 있다. 로우 이미지(422)는, 스몰 로우 이미지(421)에 비하여 해상도가 높을 수도 있으며, 이에 따라 외부 전자 장치(400)의 ISP(433)는 고해상도 이미지로부터 보다 상세한 확장된 보정 영역 정보를 획득할 수 있다. ISP(433)는, 기존에 생성된 보정 영역 정보와 로우 이미지(422)를 함께 이용하여 확장된 보정 영역 정보를 생성할 수도 있다. ISP(433)는 확장된 보정 영역 정보를 이용하여 로우 이미지(422)를 보정함으로써, 고해상도 이미지(high quality image)(434)를 획득할 수 있다. 고해상도 이미지(434)는 외부 전자 장치(400)의 저장소(435)에 저장될 수 있으며, 전자 장치(101)로 다운로드될 수도 있다.
도 4c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)(예: 프로세서 120 또는 210)는, 441 동작에서 예를 들면, 카메라 모듈(291)을 이용하여, 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득할 수 있다. 443 동작에서, 전자 장치(101)(예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 이미지를 이용하여 제 1 이미지의 데이터 크기보다 작은 크기를 가지는 제 2 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210) 는, 제 1 이미지보다 크기가 작은 제 2 이미지를 획득할 수 있다. 445 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 2 이미지를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 외부 전자 장치(400)로 송신할 수 있다. 상술한 바와 같이, 제 2 이미지는 제 1 이미지보다 크기가 작으므로, 상대적으로 짧은 시간 동안 제 2 이미지가 외부 전자 장치(400)로 송신될 수 있다.
447 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지에 대한 픽셀 조정 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 이미지 영역의 좌표 정보 또는 인식 결과 중 적어도 하나를 포함하는 보정 영역 정보를 도 4a 및 4b에서 상술한 바와 같이 생성할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 보정 영역 정보에 기초하여 제 2 이미지내의 픽셀들 각각에 대한 조정 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 픽셀 좌표 (100, 101), (100, 102), (101, 102), (101, 103)가 치아인 것을 인식할 수 있다. 외부 전자 장치는, 픽셀 좌표 (100, 101), (100, 102), (101, 102), (101, 103)의 색상을 화이트로 처리하라는 픽셀 조정 정보를 생성할 수 있다. 픽셀 조정 정보는, 예를 들어, 픽셀 별 밝기, 명도, 컬러 또는 색온도 중 적어도 하나의 조정 정도를 포함할 수 있다. 픽셀 조정 정보는, 제 2 이미지에 포함된 픽셀 그룹별로 설정될 수도 있다. 예를 들어, 픽셀 조정 정보가, 제 1 픽셀 그룹 내의 픽셀의 밝기, 명도, 컬러 또는 색온도 중 적어도 하나의 조정 정도를 포함할 수도 있다. 이 경우에는, 픽셀 조정 정보의 크기가, 모든 픽셀 별로 조정 정보가 설정된 경우보다 작아질 수 있어, 전자 장치(101)가 보다 신속하게 픽셀 조정 정보를 획득할 수도 있다. 449 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 픽셀 조정 정보를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 451 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 이미지에 대하여 픽셀 조정 정보를 적용할 수 있으며, 이에 따라 제 1 이미지의 각 픽셀별 밝기, 명도, 컬러 또는 색온도 중 적어도 하나를 조정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 로우 이미지의 픽셀 좌표 (100, 101), (100, 102), (101, 102), (101, 103)를 화이트 처리할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 스몰 로우 이미지를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 외부 전자 장치(400)로 송신하고, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 스몰 로우 이미지를 이용한 제 2 이미지내의 픽셀 조정 정보를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 로우 이미지에 대하여 픽셀 조정 정보를 적용함으로써, 화질이 개선된 보정된 이미지를 생성할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(500)(예: 전자 장치(101) 또는 전자 장치(201))는, 이미지 센서(501), 프로세서(510), 메모리(520) 및 디스플레이(530)를 포함할 수 있다. 외부 전자 장치(550)는, 압축 해제 모듈(551) 및 인식 모듈(552)을 포함할 수 있다. 압축 해제 모듈(551) 및 인식 모듈(552)이 수행하는 동작들은 외부 전자 장치(550)의 프로세서가 수행할 수도 있다.
이미지 센서(501)(예: 카메라 모듈(291))는 외부 객체를 촬영할 수 있으며, 로우 이미지(502)를 생성할 수 있다. 로우 이미지(502)는, 메모리(520)(예를 들어, DRAM)에 일시적 또는 비일시적으로 저장될 수 있다. 프로세서(510)는, 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(511), ISP(512), 압축 모듈(513)을 포함할 수 있다. 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(511), ISP(512) 및 압축 모듈(513)은, 예를 들어 논리 모듈일 수도 있으며, 이에 따라 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(511), ISP(512) 및 압축 모듈(513)이 수행하는 동작은, 프로세서(510)(예: 프로세서(120 또는 210))가 수행할 수 있다. 다른 실시예에서는, 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(511), ISP(512) 또는 압축 모듈(513) 중 적어도 하나가 프로세서(510) 내의 하드웨어로 구현될 수도 있다. 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(511)은, 이미지 센서(501)로부터 생성된 로우 이미지(502)를 수신할 수 있으며, 로우 이미지(502)로부터 스몰 로우 이미지(503)를 생성할 수 있다. 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(511)은 스몰 로우 이미지(503)를 압축할 수 있으며, 압축된 스몰 로우 이미지(503)를 메모리(520)에 저장할 수 있다. 스몰 로우 이미지(503)는 메모리(520)에 일시적 또는 비일시적으로 저장될 수 있다. 전자 장치(500)의 통신 모듈(미도시)(예: 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220))은, 메모리(520)에 저장된 스몰 로우 이미지(503)를 외부 전자 장치(550)로 송신할 수 있다.
외부 전자 장치(550)의 압축 해제 모듈(551)은 스몰 로우 이미지(503)를 수신할 수 있다. 상술한 바와 같이, 스몰 로우 이미지(503)는 압축된 상태일 수 있으며, 압축 해제 모듈(551)은 압축을 해제하고, 이를 인식 모듈(552)으로 전달할 수 있다. 인식 모듈(552)은, 압축 해제된 스몰 로우 이미지를 인식할 수 있다. 예를 들어, 인식 모듈(552)은 스몰 로우 이미지에 대하여 세그먼테이션을 수행할 수 있으며, 세그먼테이션 결과로 적어도 하나의 이미지 영역을 구분할 수 있다. 인식 모듈(552)은, 다양한 인식 알고리즘에 기초하여 이미지 영역에 대한 인식을 수행할 수 있으며, 인식 결과를 획득할 수 있다. 인식 모듈(552)은, 이미지의 장면(scene)을 분류할 수도 있으며, 이미지 분류 정보, 인식 정보에 대한 신뢰도를 분석할 수도 있다. 스몰 로우 이미지 내의 적어도 하나의 이미지 영역과 인식 결과는 보정 영역 정보로서 전자 장치(500)로 전달될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 보정 영역 정보는 이미지 영역의 위치(또는, 좌표) 정보 또는 이미지 영역의 인식 결과 중 적어도 하나를 포함하는 이미지 영역과 연관된 정보, 이미지 분류 정보, 질감 정보 또는 신뢰도 정보 중 적어도 하나를 포함하도록 다양하게 구성될 수 있으며, 이에 대하여서는 더욱 상세하게 후술하도록 한다.
ISP(512)는, 로우 이미지(502) 및 보정 영역 정보를 이용하여 보정된 이미지(505)를 생성할 수 있다. 보정된 이미지(505)는, 예를 들어 YUV 포맷을 가질 수 있으나, 보정된 이미지(505)가 가지는 포맷에는 제한이 없음을 당업자는 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 보정된 이미지(505)는, 예를 들어 VRAM에 저장될 수도 있으며, VRAM에 저장된 보정된 이미지(505)는 디스플레이(530) 상에 표시될 수도 있다. ISP(512)는 보정된 이미지(505)를 압축 모듈(513)로 전달할 수도 있다. 압축 모듈(513)은 수신한 보정된 이미지(505)를 압축할 수 있으며, 압축된 이미지(504)를 메모리(520)에 저장할 수 있다. 압축 모듈(513)은, 예를 들어 JPEG에서 정의된 방식으로 압축을 수행할 수 있으며, 압축 방식에는 제한이 없음을 당업자는 용이하게 이해할 수 있을 것이다.
다른 실시예에서는, 외부 전자 장치(550)는 ISP(미도시)와 같은 처리 회로를 더 포함할 수도 있다. 이 경우, 외부 전자 장치(550)는, 보정 영역 정보를 이용하여, 스몰 로우 이미지(504)의 적어도 하나의 픽셀에 대한 픽셀 조정 정보를 생성할 수도 있다. 외부 전자 장치(550)는, 보정 영역 정보에 대응하는 효과(예: 튜닝 정책(tuning policy))에 의한 픽셀 조정 정보를 생성할 수 있다. 외부 전자 장치(550)는, 픽셀 조정 정보를 전자 장치(500)로 전달할 수 있다. ISP(512)는, 픽셀 조정 정보를 로우 이미지(502)에 적용함으로써 보정된 이미지(505)를 생성할 수도 있다. 이 경우에는, ISP(512)는, 단순히 픽셀 조정 정보에 따라 로우 이미지(502) 내의 적어도 하나의 픽셀의 밝기, 명도, 컬러 또는 색온도 중 적어도 하나를 조정함으로써 보정된 이미지(505)를 생성할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 6의 실시예는 도 7a를 참조하여 더욱 상세하게 설명하도록 한다. 도 7a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정 영역 정보 생성 과정을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
601 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 예를 들어 도 7에서와 같은 제 2 이미지(710)를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 획득할 수 있다. 제 2 이미지(710)는, 전자 장치(101)에서 이미지 센서를 통하여 획득한 제 1 이미지가 다운 스케일링 또는 다운 샘플링된 이미지일 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 예를 들어 도 7a에서와 같은 스몰 로우 이미지인 제 2 이미지(710)를 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지(710)에 대한 메타데이터(711)를 추가적으로 수신할 수도 있다. 메타데이터(711)는, 초점 거리(focal length), 자동 포커싱 영역(auto focus area), 촬영 시 좌우 회전 관련 정보(orientation), 색 좌표(color space), 노출 시간(exposure time), 조리개 관련 정보(Fnumber), 촬영 모드(exposure program)(예: 자동, 조리개 우선, 셔터 우선, 수동 등), ISO(ISO speed ratings) 또는 이미지 촬영 일자(data time original) 등을 포함할 수 있다. 또는, 도시되지는 않았지만, 메타데이터(711)는, 이미지 촬영 장소 또는 촬영 시점의 조도와 같이 이미지 센서 이외의 센서에서 센싱된 정보를 포함할 수도 있다. 메타데이터(711)의 이용에 대하여서는 도 9를 참조하여 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
603 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 제 2 이미지(710)에 대하여 오브젝트 세그먼테이션 및 인식을 수행할 수 있다. 오브젝트는, 제 2 이미지(710)에서 세그먼테이션에 의하여 구분되는 영역을 의미할 수 있으며, 이미지 영역으로 명명될 수도 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 도 7에서와 같은 세그먼테이션 맵(720)을 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400)는, 제 2 이미지(710)에 대하여 엣지(edge), 블랍(blob) 등의 다양한 특징(feature)에 기초하여 제 2 이미지(710)로부터 오브젝트들(721,722,723,724)을 구분할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 오브젝트들(721,722,723,724) 각각에 대하여 인식 알고리즘을 적용할 수 있으며, 인식 결과를 획득할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 대량의 데이터베이스를 머신 러닝 또는 딥 러닝에 적용하여 획득된 인식 알고리즘을 이용하여 오브젝트들(721,722,723,724)의 인식 결과를 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 1 오브젝트(721)가 하늘(sky)인 인식 결과, 제 2 오브젝트(722)가 풍선들(balloons)인 인식 결과, 제 3 오브젝트(723)가 인간(human)인 인식 결과 및 제 4 오브젝트(724)가 잔디(grass)인 인식 결과를 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 오브젝트들(721,722,723,724)의 위치 정보(또는, 픽셀 좌표 정보)와 인식 결과를 포함하는 세그먼테이션 맵(720)을 획득할 수 있다.
605 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지(710)에 대하여 텍스처 세그먼테이션 및 인식을 수행할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 도 7에서와 같은 텍스처 세그먼테이션 맵(730)을 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 예를 들어 사물 인식된 오브젝트들(721,722,723,724)에 대하여 텍스처 인식을 수행하거나, 또는 오브젝트들(721,722,723,724) 중 적어도 하나를 다시 부분들로 분할하고, 부분들별로 텍스처 인식 결과를 획득할 수 있다. 텍스처는, 미리 정의된 특정 패턴 또는 질감을 나타내는 성분을 의미할 수 있다. 하나의 오브젝트 내에서도 복수 개의 텍스처가 포함될 수 있다. 텍스처 인식 알고리즘 또한 대량의 데이터베이스에 머신 러닝 또는 딥 러닝을 적용하여 획득될 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 복수 개의 텍스처 오브젝트들(731 내지 736)의 위치 정보(또는, 픽셀 좌표 정보) 및 텍스처 인식 결과를 포함하는 텍스처 세그먼테이션 맵(730)을 획득할 수 있다.
607 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 제 2 이미지(710)의 인식 결과에 대한 신뢰도를 판단할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 사물 인식 결과에 대한 신뢰도 또는 텍스처 인식 결과에 대한 신뢰도 중 적어도 하나를 판단할 수 있다.
609 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 제 2 이미지(710)에 대하여 분류 정보를 판단할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 예를 들어 도 7a에서와 같은 분류 정보(740)를 획득할 수 있다. 분류 정보(740)는, 제 2 이미지(710)가 전체적으로 어떠한 내용인지를 나타내는 정보일 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 이미지 분류 알고리즘을 제 2 이미지(710)에 적용하여 분류 정보(740)를 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 사물 인식 결과 또는 텍스처 인식 결과 중 적어도 하나를 이용하여 분류 정보(740)를 획득할 수 있다. 또는, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지(710)로부터 직접 분류 정보(740)를 획득할 수도 있다. 분류 정보(740)는, 예를 들어 일반적인 녹색 잔디(normal green grass)라는 전체 이미지 인식 결과(scene classification result) 정보를 포함할 수 있다. 분류 정보(740)는, 오브젝트 정보(예: sky, balloons, grass), 날짜 정보(예: 2016. 8. xx. 2:00), 장소 정보(예: Seoul, Korea), 계절 정보(예: summer), 날씨 정보(sunny), 노출 관련 정보(exposure time xx, ISO xxx) 등을 포함할 수도 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 인식 알고리즘의 적용 결과와 메타데이터를 이용하여 분류 정보(740)를 획득할 수도 있다.
611 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 오브젝트 인식, 텍스처 인식, 인식 결과에 대한 신뢰도 또는 분류 정보 중 적어도 하나를 포함하는 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 7b에서와 같이, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 복수 개의 층으로 구성된 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 복수 개의 층으로 구성된 보정 영역 정보는, 세그먼테이션 맵(720), 텍스처 세그먼테이션 맵(730), 사물 인식에 대한 신뢰도를 나타내는 맵(750), 테스처 인식에 대한 신뢰도를 나타내는 맵(760)을 포함할 수 있다. 복수 개의 맵(720,730,750,760)들 각각의 픽셀의 좌표는 서로 동일할 수 있으며, 로우 이미지의 픽셀에 대응될 수 있다. 이에 따라, 로우 이미지의 하나의 픽셀에 대하여 복수 개의 정보들(예: 오브젝트 속성, 텍스처 속성, 오브젝트 속성의 정확도, 텍스처 속성의 정확도)이 대응될 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 복수 개의 층으로 구성된 보정 영역 정보를 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 전자 장치(101)는, 로우 이미지에 보정 영역 정보를 적용하여 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 세그먼테이션 맵(720)의 풍선의 오브젝트의 픽셀 좌표에 대응하는 로우 이미지의 픽셀들에 대하여서, 풍선에 대응하는 효과를 적용할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 텍스처 세그먼테이션 맵(730)의 에나멜(enamel)의 텍스처 오브젝트의 픽셀 좌표에 대응하는 로우 이미지의 픽셀들에 대하여서, 에나멜에 대응하는 효과를 적용할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 사물 인식 신뢰도 또는 텍스처 인식 신뢰도를 고려하여 적용하는 효과의 정도를 조정할 수도 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 이미지 분류 결과(예: 일반적인 녹색 잔디)에 기초하여, 실외 환경에 대응되는 효과를 로우 이미지 전체에 대하여 적용할 수도 있다. 도 7b의 복수 개의 층으로 구성된 형태는 단순히 예시적인 것으로, 보정 영역 정보는 1차원의 텍스트 정보로 구현될 수도 있으며, 보정 영역 정보를 나타내는 데이터 형태에는 제한이 없다. 도 7b의 복수 개의 층들 중 일부가 누락될 수도 있으며, 추가적으로 다른 맵이 포함될 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 도 6, 도 7a 및 7b를 참조하여 설명한 바에 따라 생성한 보정 영역 정보에 기초하여, 제 2 이미지에 대한 픽셀 조정 정보를 획득할 수도 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 픽셀 조정 정보를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있으며, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 단순히 픽셀 조정 정보에 따라 제 1 이미지 내의 적어도 하나의 픽셀의 밝기, 명도, 컬러 또는 색온도 중 적어도 하나를 조정함으로써 보정된 이미지를 생성할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정 영역 정보 생성을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에 다른 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 스몰 로우 이미지(801)를 전자 장치(101)로부터, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 수신할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 복수 개의 인식 모델(802,811,821)을 미리 저장할 수 있으며, 이에 따라 인식 모델들이 서로 문제점을 보완할 수 있으며, 여러 가지 정보가 동시에 획득 가능하다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 1 인식 모델(802)을 스몰 로우 이미지(801)에 적용할 수 있다. 제 1 인식 모델(802)은 이미지의 분류 정보 또는 ROI(region of interest) 중 적어도 하나를 판단하는 인식 모델일 수 있다. 제 1 인식 모델(802)의 스몰 로우 이미지(801)에 대한 적용 결과에 의하여 복수 개의 분류 정보(803) 중 "People in the street"의 분류 정보(804)가 선택될 수 있다. 즉, 스몰 로우 이미지(801) 전체의 분류 정보는, "People in the street"인 것으로 판단될 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 분류 정보(804)를 스몰 로우 이미지(801)에 레이블링(807)할 수 있다. 예를 들어, 제 1 인식 모델(802)은, 스몰 로우 이미지(801)의 전체적인 컬러 분포, 컬러 영역이 배치된 상대적인 위치 관계 등을 이용하여 분류 정보(804)를 선택할 수도 있으며, 이 경우에는 스몰 로우 이미지(801) 내의 특정 오브젝트들에 대하여 인식을 수행하지 않고도 분류 정보(804)를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 인식 모델(802)은, street의 대표색과 유사한 색상이 화면 전반에 분포되어 있으며, street의 대표색이 분포된 영역의 일부에 상하로 연장되는 people의 대표색과 유사한 색상이 분포된 것을 검출할 수 있으며, 이에 따라 해당 이미지가 people in the street의 분류 정보(804)를 가지는 것으로 판단할 수도 있다. 상술한 예는 단순히 예시적인 것으로, 다양한 실시예에 따른 제 1 인식 모델(802)은 다양한 분류 정보 획득 알고리즘을 포함할 수도 있다. 다른 실시예에서는, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 오브젝트 인식 결과 또는 텍스처 인식 결과 중 적어도 하나를 이용하여, 스몰 로우 이미지(801)의 분류 정보를 획득할 수도 있다. 즉, 제 1 인식 모델(802)이 적용되는 순서에는 제한이 없다. 제 1 인식 모델(802)은 다양한 방식의 ROI 검출 방법에 기초하여 스몰 로우 이미지(801) 내로부터 ROI(810)를 검출할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 세그먼테이션 결과(805)에서 ROI(810)를 크롭(806)할 수 있으며, 크롭(806)된 ROI(810)에 제 2 인식 모델(811)을 적용할 수 있다. 제 2 인식 모델(811)은 사물 인식 또는 ROI 중 적어도 하나를 판단할 수 있으며, ROI(810) 내의 오브젝트를 인식할 수 있다. 이에 따라, 제 2 인식 모델(811)에 의하여 오브젝트 속성(813)이 복수 개의 오브젝트 속성(812) 중 "old woman"인 것이 확인될 수 있다. 제 2 인식 모델(811)은 복수 개의 오브젝트 속성(812)들 각각에 대한 인식 알고리즘을 포함할 수 있다. 외부 전자 장치(400)는, ROI(810)에 대하여 오브젝트 속성(813)을 레이블링(816)할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(400)는 ROI(810)에 대하여 "old woman"의 오브젝트 속성(813)을 레이블링할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 제 2 인식 모델(811)은, ROI(810)로부터 텍스처 세그먼테이션 결과(814)를 판단할 수 있으며, 텍스처 세그먼테이션 결과(814)로부터 또 다른 ROI(820)를 판단할 수 있다. 외부 전자 장치(400)는 또 다른 ROI(820)를 크롭(815)할 수 있다. 외부 전자 장치(400)는, 또 다른 ROI(820)에 대하여 제 3 인식 모델(821)을 적용할 수 있다. 제 3 인식 모델(821)은 텍스처 인식을 수행할 수 있다. 제 3 인식 모델(821)은 또 다른 ROI(820)에 대한 텍스처 속성(823)이 복수 개의 텍스처 속성(822) 중 "white short hair"인 것을 판단할 수 있다. 제 3 인식 모델(821)은 복수 개의 텍스처 속성(822)들 각각에 대한 텍스처 인식 알고리즘을 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 제 2 인식 모델(811)에 의한 인식이 실패하더라도 제 3 인식 모델(821)에 의한 ROI(810) 중 적어도 일부에 대한 텍스처 세그먼테이션 및 텍스처 인식이 수행될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 제 3 인식 모델(811)은, 또 다른 ROI(820)가 아닌 ROI(810)를 직접 제 1 인식 모델(802)로부터 입력받을 수도 있다. 제 3 인식 모델(811)은 스몰 로우 이미지(801) 전체에 대하여 텍스처 세그먼테이션 및 텍스처 인식을 수행할 수도 있다. 복수 개의 모델들(802,811,821)은 종속적인 관계가 아닌 독립적으로 인식을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제 1 인식 모델(802)로부터 분류 정보(804)가 획득되지 않은 경우에도, 제 2 인식 모델(811)이 스몰 로우 이미지(801)에 대하여 사물 인식을 수행할 수 있다.
외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 분류 정보(804), 오브젝트 속성(813) 또는 텍스처 속성(823) 중 적어도 하나를 포함하는 보정 영역 정보를 전자 장치(101)로, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 송신할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 분류 정보(804), 오브젝트 속성(813) 또는 텍스처 속성(823) 중 적어도 하나의 정확도 정보를 보정 영역 정보에 포함시켜 전자 장치(101)로, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 송신할 수도 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 보정 영역 정보에 대응하는 효과를 로우 이미지에 적용할 수 있으며, 이에 따라 화질이 개선된 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, ROI(810)에 대응하는 로우 이미지 부분에 대하여 "old woman"에 대응하는 효과(예: 밝기 증가)를 처리할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 또 다른 ROI(820)에 대응하는 로우 이미지 부분에 대하여 "white short hair"에 대응하는 효과(예: sharpen 처리 및 색상의 화이트 처리)를 처리할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는, "people in the street"의 분류 정보(804)에 기초하여 로우 이미지 전체에 대하여 실외 환경에 대응하는 효과를 처리할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 1 인식 모델(802), 제 2 인식 모델(811) 또는 제 3 인식 모델(821) 중 적어도 하나를 업데이트할 수 있으며, 추가적으로 다른 인식 모델을 더 추가할 수도 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 업데이트된 복수 개의 인식 모델들을 이용하여 보정 영역 정보를 생성할 수 있으며, 이를 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 전자 장치(101)의 ISP가 교체되거나 업그레이드되지 않더라도, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 업데이트된 인식 모델에 기초하여 화질이 개선된 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 도 8을 참조하여 설명한 바에 따라 생성한 보정 영역 정보에 기초하여, 스몰 로우 이미지에 대한 픽셀 조정 정보를 획득할 수도 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 픽셀 조정 정보를 전자 장치(101)로, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 송신할 수 있으며, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 단순히 픽셀 조정 정보에 따라 로우 이미지 내의 적어도 하나의 픽셀의 밝기, 명도, 컬러 또는 색온도 중 적어도 하나를 조정함으로써 보정된 이미지를 생성할 수 있다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 901 동작에서, 이미지 센서를 통하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 예를 들면, 카메라 모듈(291)을 이용하여 획득할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 이미지에 대한 메타 데이터를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이, 메타데이터는, 이미지 센서를 통하여 획득될 수 있는 초점 거리(focal length), 자동 포커싱 영역(auto focus area), 촬영 시 좌우 회전 관련 정보(orientation), 색 좌표(color space), 노출 시간(exposure time) 등의 정보를 포함할 수 있다. 메타데이터는, 이미지 센서와 상이한 센서(예: GPS 센서)를 통하여 획득될 수 있는 이미지를 촬영한 장소 정보 등을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 메타데이터는, 제 1 이미지가 2017-03-24, 09:30에 Seoul에서 촬영되었다는 정보를 포함할 수 있다. 903 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 이미지를 이용하여 제 1 이미지의 데이터 크기보다 작은 크기를 가지는 제 2 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 이미지를 다운 스케일링 또는 다운 샘플링하여 크기가 제 1 이미지보다 작은 제 2 이미지를 생성할 수 있다. 905 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 외부 전자 장치(400)에서 제 2 이미지로부터 확인된 복수의 이미지 영역 또는 분류 정보 중 적어도 하나에 기반하여 보정 영역 정보를 생성하도록, 제 2 이미지 및 메타 데이터를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 외부 전자 장치(400)로 송신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 907 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지로부터, 예를 들어 세그먼테이션 또는 인식을 통하여, 적어도 하나의 이미지 영역을 확인하거나, 또는 이미지 분류를 확인할 수 있다. 908 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지 및 메타 데이터를 이용하여 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지로부터, 예를 들어 제 1 영역에 하늘이 위치한다는 인식 정보를 포함하는 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 날씨 정보를 제공하는 서버에 접속할 수 있으며, 2017-03-24, 09:30에서 Seoul의 날씨 정보(예: 흐림)를 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지의 제 1 영역의 오브젝트 속성이 "흐린 하늘"이라는 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 909 동작에서, 외부 전자 장치(400)(예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 보정 영역 정보를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 911 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 제 1 이미지를 이용하여 보정된 제 3 이미지를 생성할 수 있다. 이에 따라, 제 1 이미지의 제 1 영역에 대하여 "흐린 하늘"에 대응하는 효과를 처리함으로써 제 3 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 메타데이터까지 이용하여 생성한 보정 영역 정보에 기초하여, 제 2 이미지에 대한 픽셀 조정 정보를 획득할 수도 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 픽셀 조정 정보를 전자 장치(101)로, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 송신할 수 있으며, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 단순히 픽셀 조정 정보에 따라 제 1 이미지 내의 적어도 하나의 픽셀의 밝기, 명도, 컬러 또는 색온도 중 적어도 하나를 조정함으로써 보정된 이미지를 생성할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서를 설명하기 위한 블록도를 도시한다.
도 10에 도시된 바와 같이, 전자 장치의 이미지 센서(1000)는 픽셀 어레이(1010), 리드 아웃-회로(1020), 연산 회로(1030) 및 메모리(1040)를 포함할 수 있다. 픽셀 어레이(1010)는, 2차원으로 배열된 복수 개의 포토 다이오드를 포함할 수 있다. 복수 개의 포토 다이오드 각각은 외부로부터 수광된 빛을 아날로그의 전기적인 신호로 변환할 수 있다. 리드 아웃-회로(1020)는, 예를 들어 로(row) 드라이버 및 컬럼 드라이버를 포함할 수 있다. 로-드라이버는 픽셀 어레이(1010)를 행(row) 단위로 구동할 수 있다. 예컨대, 로-드라이버는 픽셀 어레이(1010)에 포함된 복수의 픽셀들의 전송 트랜지스터를 제어하는 전송 제어 신호, 리셋 트랜지스터를 제어하는 리셋 제어 신호, 또는 선택 트랜지스터를 제어하는 선택 제어 신호를 픽셀 어레이(1010)로 출력할 수 있다. 로-드라이버는 리드 아웃할 행(row)을 결정할 수 있다. 컬럼-리드 아웃 회로는 픽셀 어레이(1010)에서 생성된 아날로그의 전기적 신호를 수신할 수 있다. 예컨대, 컬럼-리드 아웃 회로는 픽셀 어레이(1010)를 구성하는 복수의 열(column)들 중 선택된 컬럼 라인으로부터 아날로그의 전기적 신호를 수신할 수 있다. 컬럼-리드아웃 회로는 선택된 컬럼 라인으로부터 수신된 아날로그의 전기적 신호를 픽셀 데이터(또는 디지털의 신호)로 변환하여 출력할 수 있는 아날로그-디지털 컨버터(analog digital converter: ADC)를 포함할 수 있다. 한편, 컬럼-리드 아웃 회로가 픽셀 어레이(1010)로부터 아날로그의 전기적인 신호를 수신하고, 수신된 아날로그의 전기적 신호를 ADC를 이용하여 픽셀 데이터로 변환하여 출력하는 동작을 리드 아웃(read out)이라 명명할 수 있다. 컬럼-리드 아웃 회로 및 ADC는 리드 아웃할 열(column)을 결정할 수 있다. 리드 아웃 회로(1020)에 의하여 2차원 로우 이미지가 리드 아웃될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 메모리(1040)는, 리드-아웃 회로(1020)로로부터 출력되는 전기적인 신호를 저장할 수 있다. 복수 개의 포토다이오드 각각으로부터 출력되는 전기적인 신호는 2차원 로우 이미지로 메모리(1040)에 저장될 수 있다. 또는, 메모리(1040)에 저장되지 않고, 바로 이미지 센서(1000)의 외부에 배치된 전자 장치(101)의 메모리(1050)에 저장될 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 연산 회로(1030)는 메모리(1040)에 저장된 로우 이미지를 이용하여 스몰 로우 이미지를 생성할 수 있다. 연산 회로(1030)는, 메모리(1040)에 저장되었던 로우 이미지를 다운 스케일링 또는 다운 샘플링하도록 설정될 수 있다. 연산 회로(1030)는, CPU 또는 GPU 등의 처리 유닛으로 구현될 수도 있으며, 또는 논리 게이트 어레이 등의 비교적 간단한 회로로 구현될 수도 있다. 또 다른 실시예에서, 연산 회로(1030)는, 리드 아웃 회로(1020)로부터 직접 로우 이미지를 수신할 수도 있으며, 수신된 로우 이미지를 이용하여 스몰 로우 이미지를 생성하여 메모리(1040)에 저장하거나, 또는 외부의 메모리(1050)로 출력할 수도 있다. 또는, 연산 회로(1030)는, 생성한 스몰 로우 이미지를 통신 모듈(1060)로 직접 출력할 수도 있다. 전자 장치(101)의 통신 모듈(1060)은 이미지 센서(1000)로부터 생성된 스몰 로우 이미지를 상술한 바와 같이 외부 전자 장치(400)로 송신할 수 있다. 상술한 바와 같이, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는, 이미지 센서(1000)의 외부에 배치된 프로세서(예: 프로세서(120 또는 210))가 스몰 로우 이미지를 생성할 수 있으며, 또는 도 10에서 설명한 바와 같이 이미지 센서(1000)가 직접 스몰 로우 이미지를 생성할 수도 있다.
도 11a 및 11b는 본 발명의 다양한 실시에에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 11a를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에서 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 1101 동작에서, 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를, 예를 들면, 카메라 모듈(291)을 이용하여 획득할 수 있다. 1103 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 제 1 이미지를 이용하여 제 1 이미지의 데이터 크기보다 작은 크기를 가지는 제 2 이미지를 생성할 수 있다. 1105 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 외부 전자 장치(400)에서 제 2 이미지로부터 확인된 복수의 이미지 영역과 연관된 정보 또는 분류 정보 중 적어도 하나에 기반하여 보정 영역 정보를 생성하도록, 제 2 이미지를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 외부 전자 장치(400)로 송신할 수 있다. 1106 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 확인하거나 또는 이미지 분류를 확인할 수 있다. 1107 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 1109 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 보정 영역 정보를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 1111 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 제 1 이미지를 이용하여 보정을 수행할 수 있으며, 이에 따라 보정된 이미지인 제 3 이미지를 생성할 수 있다. 1113 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 제 3 이미지를 표시하거나 또는 저장하도록 제어할 수 있다.
1115 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 제 1 이미지를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 송신할 수 있다. 도 11a의 실시에에서는 제 1 이미지가 송신되는 시점이 제 3 이미지의 표시 또는 저장 이후로 도시되어 있지만, 이는 단순히 예시적인 것이다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 1105 동작에서 제 2 이미지를 송신한 이후에는, 임의의 시점에서 제 1 이미지를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 송신할 수 있다. 상술한 바와 같이, 제 1 이미지의 크기가 제 2 이미지보다 크기 때문에, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 우선 신속한 보정 영역 정보의 획득을 위하여 제 2 이미지를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 먼저 송신하고, 송신이 완료되면 이후의 임의의 시점에서 제 1 이미지를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 송신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 1117 동작에서, 제 1 이미지를 이용하여 다른 보정 정보를 생성할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 이미지보다 큰 크기의 제 1 이미지를 이용함으로써, 제 2 이미지를 이용한 경우의 보정 영역 정보와는 다른 보정 영역 정보를 생성할 수 있으며, 이를 확장된 보정 영역 정보로 명명할 수 있다. 제 1 이미지는, 제 2 이미지에 비하여 더욱 많은 정보를 포함할 수 있으므로, 외부 전자 장치(400)는 더욱 상세한 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 제 1 이미지로부터 바로 확장된 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 또는, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 기존에 제 2 이미지를 이용하여 생성하였던 보정 영역 정보 및 제 1 이미지를 이용하여 확장된 보정 영역 정보를 생성할 수도 있다. 1119 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 다른 보정 영역 정보, 즉 확장된 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 제 1 이미지를 이용하여 보정된 이미지인 제 4 이미지를 생성할 수 있다. 1121 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 제 4 이미지를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 제 4 이미지는, 로우 이미지인 제 1 이미지를 확장된 보정 영역 정보를 이용하여 보정된 이미지이므로, 초 고 해상도의 이미지일 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 전자 장치(101)가 다운로드를 요구하거나, 또는 와이-파이(Wi-fi) 통신이 가능한 상태에 있거나, 또는 동기화 요청이 수신되는 경우에 제 4 이미지를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 송신할 수도 있다. 1123 동작에서, 전자 장치(101)(예: 프로세서 120 또는 210)는 제 4 이미지를 표시하거나 또는 저장하도록 제어할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 제 3 이미지와 제 4 이미지를 함께 저장할 수도 있으며, 또는 제 3 이미지를 제 4 이미지로 교체하여 저장할 수도 있다.
도 11b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 11b에서의 1101 동작 내지 1117 동작은, 도 11a에서 설명하였으므로 여기에서의 설명은 생략하도록 한다.
1131 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 다른 보정 영역 정보를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수도 있다. 1133 동작에서, 외부 전자 장치(400)(예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 다른 보정 영역 정보를 이용하여 보정을 수행하여, 제 4 이미지를 생성할 수 있다. 1135 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 다른 보정 영역 정보, 즉 확장된 보정 영역 정보를 이용하여 제 1 이미지로부터 제 5 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 3 이미지 및 제 5 이미지를 함께 저장할 수도 있으며, 또는 제 3 이미지를 제 5 이미지로 교체하여 저장할 수도 있다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시에에 따른 전자 장치(1200)(예: 전자 장치(101))는, 이미지 센서(1201), 프로세서(1210), 메모리(1220) 및 디스플레이(1230)를 포함할 수 있다. 이미지 센서(1201)는, 로우 이미지(1202)를 생성할 수 있으며, 로우 이미지(1202)를 메모리(1220)에 저장할 수 있다. 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(1211)은, 로우 이미지(1202)를 이용하여 경량 이미지, 즉 스몰 로우 이미지(1203)를 생성할 수 있으며, 이를 압축할 수 있다. 압축된 스몰 로우 이미지(1203)는 메모리(1220)에 저장될 수 있다. 전자 장치(1200)의 통신 모듈(미도시)는, 스몰 로우 이미지(1203)를 외부 전자 장치(1250)의 통신 모듈(미도시)로 송신할 수 있다. 압축 해제 모듈(1251)은, 압축된 스몰 로우 이미지(1203)를 수신할 수 있으며, 수신된 스몰 로우 이미지(1203)를 압축 해제할 수 있다. 인식 모듈(1252)은, 압축 해제된 스몰 로우 이미지를 이용하여 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 보정 영역 정보는, 통신 모듈들을 통하여 전자 장치(1200)의 ISP(1212)로 송신될 수 있으며, ISP(1212)는 로우 이미지(1202) 및 보정 영역 정보를 이용하여 보정된 이미지(1207)를 생성할 수 있다. 보정된 이미지(1207)는, YUV 포맷을 가질 수도 있지만, 이는 단순히 예시적인 것으로 보정된 이미지(1207)의 포맷에는 제한이 없다. 보정된 이미지(1207)는, 메모리(1220)에 저장될 수 있으며, 예를 들어 VRAM에 저장될 수 있어 디스플레이(1230)에 표시될 수도 있다. ISP(1212)는 보정된 이미지(1207)를 압축 모듈(1213)로 전달할 수 있으며, 압축 모듈(1213)은 보정된 이미지를 압축하여, 압축된 이미지(1204)를 생성하여 메모리(1220)에 저장할 수 있다.
압축 모듈(1214)은 로우 이미지(1202)를 압축하여 압축된 로우 이미지(1205)를 메모리(1220)에 저장할 수 있다. 압축된 로우 이미지(1205)는 통신 모듈들을 통하여 외부 전자 장치(1250)의 로우 이미지 저장소(1256)에 저장될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(101)는, 로우 이미지(1202)를 압축하지 않고 외부 전자 장치(400)로 송신할 수도 있다. 로우 이미지 저장소(1256)에 저장된 데이터베이스(1257)에는 로우 이미지가 포함될 수 있다. 또는, 데이터베이스(1257)에는, 특징 벡터(feature vector)를 더 포함할 수도 있으며, 특징 벡터는 외부 전자 장치(1250)의 압축 해제 및 ISP(1253)에 의한 보정 과정에서 이용될 수도 있다. 예를 들어, 압축 해제 및 ISP(1253)는 데이터베이스(1257)로부터 특징 벡터를 전달받아 세그먼테이션 정보를 이용하여 압축을 해제한 로우 이미지에 합성하여 초고화질 이미지를 생성할 수 있다. 아울러, 압축 해제 및 ISP(1253)는 이미지의 분류 정보에 대응하는 사전에 정의된 튜닝 정책(tuning policy)(예: 효과)를 세그먼테이션 정보에 따라 적용하여 화질 개선을 수행할 수도 있다. 특징 벡터는, 사람의 머리카락 같은 이미지 내의 오브젝트 의 일부분이 될 수도 있고, 사람의 얼굴이나 나뭇잎 같은 오브젝트 전체가 될 수도 있으며, 텍스처의 패치(patch), 벡터 폰트(vector font) 등을 포함할 수 있다. 압축 해제 및 ISP(1253)는 보정 영역 정보의 카테고리에 대응하는 사전 정의된 튜닝 정책을 기존에 로우 이미지에 기초하여 생성한 보정 영역 정보?l 세그먼테이션 정보에 따라 적용할 수도 있다. 압축 해제 및 ISP(1253)는, 특징 벡터를 수신하지 못한 경우에는, 카테고리 정보를 바탕으로 특징 벡터를 렌더링(rendering)할 수도 있다.
다양한 실시예에서, 압축된 로우 이미지(1205)는, 압축 해제되어 데이베이스(1257)에 포함될 수도 있다. 데이터베이스(1257)에 포함된 로우 이미지는 인식 모듈(1252) 및 압축 해제 및 ISP(1253)로 전달될 수 있다. 인식 모듈(1252)은 로우 이미지에 대한 인식을 수행할 수 있다. 인식 모듈(1252)은 로우 이미지에 대한 인식 결과로 확장된 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 인식 모듈(1252)은, 로우 이미지로부터 확장된 보정 영역 정보를 획득할 수 있거나, 또는 기존에 생성하였던 보정 영역 정보와 로우 이미지를 함께 이용하여 확장된 보정 영역 정보를 생성할 수도 있다. 압축 해제 및 ISP(1253)는, 압축된 로우 이미지를 압축 해제할 수 있으며, 로우 이미지를 보정하여 보정된 이미지를 생성할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 압축 해제 및 ISP(1253)는, 인식 모듈(1252)으로부터 수신한 인식 결과를 이용하여 보정을 수행할 수도 있다. 압축 모듈(1254)은, 압축 해제 및 ISP(1253)으로부터 수신한 보정된 이미지를 예를 들어 JPEG 압축 방식에 따라 압축할 수 있다. 압축된 이미지(1206)는, 압축된 이미지 저장소(1255)에 저장될 수 있다. 도 12에서는, 압축된 이미지 저장소(1255)의 명칭이 "JPEG 저장소"라 표시되어 있지만, 이는 단순히 압축 방식의 예시에 따른 명칭일 뿐, 압축 방식에 따라 압축된 이미지 저장소(1255)의 명칭 또한 변경 가능하다. 압축된 이미지(1206)는 통신 모듈들을 통하여 전자 장치(1200)의 메모리(1220)에 저장될 수 있다. 외부 전자 장치(1250)의 압축 해제 및 ISP(1253)는, 전자 장치(101)의 ISP(1212)에 비하여 높은 연산 능력 또는 높은 리소스를 가질 수 있으며, 이에 따라 더욱 고용량의 보정 알고리즘을 이용할 수도 있다. 이에 따라, 외부 전자 장치(1250)에 의하여 보정된 이미지가 압축된 이미지(1206)는, 전자 장치(1200)에 의하여 정된 이미지(1207)가 압축된 이미지(1204)에 비하여 더욱 화질이 개선된 이미지일 수도 있다. 이에 따라, 전자 장치(1200)는, 압축된 이미지(1204)와 압축된 이미지(1206)를 모두 저장할 수도 있으며, 또는 압축된 이미지(1204)를 압축된 이미지(1206)로 교체하여 저장할 수도 있다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 확장된 보정 영역 정보의 생성을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 외부 전자 장치(400)(예: 외부 전자 장치(1250)) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 도 12에서 설명한 바와 같이, 로우 이미지 저장소(예: 도 12의 로우 이미지 저장소(1256))에 압축된 로우 이미지(1300)(예: 도 12의 로우 이미지(1205))를 저장할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 로우 이미지 저장소에 저장되었던 압축된 로우 이미지(1300)를 로딩할 수 있으며, 기존에 스몰 로우 이미지(예: 도 12의 스몰 로우 이미지(1203))에 기초하여 획득한 보정 영역 정보(1301)를 이용하여 확장된 보정 영역 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 기존에 수행하였던 인식 결과를 기반으로 인식하고자 하는 ROI를 크롭(1302)할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 로우 이미지(1300)로부터 ROI(1303)를 크롭할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 스몰 로우 이미지에서 확인되었던 ROI에 대응하는 로우 이미지(1300)에서의 ROI(1303)를 크롭할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 제 2 인식 모델(1304)을 ROI(1303)에 적용할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 2 인식 모델(1304)의 적용 결과, ROI(1303)의 오브젝트 속성(1306)이 복수 개의 오브젝트 속성(1305) 중 “middle age man”에 해당하는 것을 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 8의 실시예에서와 같이, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 스몰 로우 이미지(801)의 ROI(810)에 대하여서는, "old woman"의 오브젝트 속성(813)를 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 스몰 로우 이미지(801)보다 고화질인 로우 이미지(1300)의 ROI(1303)에 제 2 인식 모델(1304)을 적용함으로써 더욱 정확한 오브젝트 속성(1306)을 획득할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서) 가 스몰 로우 이미지(801)에 인식을 수행한 결과와 로우 이미지(1300)에 인식을 수행한 결과가 동일할 수도 있지만, 도 8 및 도 13에서와 같이 로우 이미지(1300)에 대한 인식 결과 더욱 정확한 오브젝트 속성이 획득될 수도 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 오브젝트 속성을 오브젝트의 위치에 대한 정보와 함께 레이블링(1308)할 수 있다. 제 2 인식 모델(1304)의 인식 결과 ROI(1303) 내에서 텍스처 세그먼테이션이 수행될 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 텍스처 세그먼테이션 결과(1307)에 기초하여 또 다른 ROI(1311)을 크롭(1310)할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 또 다른 ROI(1311)에 대하여 제 3 인식 모델(1312)을 적용할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 또 다른 ROI(1311)의 텍스처 속성(1314)이 복수 개의 텍스처 속성(1313) 중 “gray short hair”임을 확인할 수 있다. 예를 들어, 도 8의 실시예에서와 같이, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 스몰 로우 이미지(801)의 또 다른 ROI(820)에 대하여서는, "white short hair”의 텍스처 속성(822)를 획득할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 스몰 로우 이미지(801)보다 고화질인 로우 이미지(1300)의 또 다른 ROI(1311)에 제 3 인식 모델(1312)을 적용함으로써 더욱 정확한 오브젝트 속성(1314)을 획득할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)가 스몰 로우 이미지(801)에 인식을 수행한 결과와 로우 이미지(1300)에 인식을 수행한 결과가 동일할 수도 있지만, 도 8 및 도 13에서와 같이 로우 이미지(1300)에 대한 인식 결과 더욱 정확한 텍스처 속성이 획득될수도 있다. 한편, 도시되지는 않았지만, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 로우 이미지(1300)를 이용하여 분류 정보를 획득할 수도 있다. 본 발명의 다른 실시에에서는, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 기존에 스몰 로우 이미지에 대한 세그먼테이션 또는 인식 결과를 이용하지 않고, 로우 이미지(1300)만을 이용하여 분류 정보, 오브젝트 속성, 텍스처 속성 또는 신뢰도 정보 중 적어도 하나를 획득할 수도 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 획득한 분류 정보, 오브젝트 속성, 텍스처 속성 또는 신뢰도 중 적어도 하나를 포함하는 확장된 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 예를 들어 도 7b에서와 같이 복수 개의 층 형태의 포맷으로 확장된 보정 영역 정보를 생성할 수 있으나, 확장된 보정 영역 정보의 포맷에는 제한이 없다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 상술한 다양한 방식에 따라 획득된 확장된 보정 영역 정보를 이용하여 로우 이미지(1300)를 보정하여 보정된 이미지를 생성할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 예를 들어 보정된 이미지를 압축하여 전자 장치(101)로, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 송신할 수 있다. 또는, 외부 전자 장치(400)는, 획득된 확장된 보정 영역 정보를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 확장된 보정 영역 정보를 이용하여 저장하고 있던 로우 이미지를 보정하여 보정된 이미지를 생성할 수도 있다. 또는, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 확장된 보정 영역 정보에 대응되는 픽셀 조정 정보를 생성하여, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수도 있으며, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 픽셀 조정 정보를 로우 이미지에 저장하여 보정된 이미지를 생성할 수도 있다. 로우 이미지에 기초하여 생성된 확장된 보정 영역 정보는 스몰 로우 이미지에 기초하여 생성된 보정 영역 정보보다 크기가 클 수 있다.
도 14는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 ISP 및 외부 전자 장치의 ISP의 블록도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정 영역 정보(1410)는, 오브젝트 세그먼테이션(object segmentation) 정보(1411), 텍스처 세그먼테이션(texture segmentation) 정보(1412) 또는 분류(scene classification) 정보(1413) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 보정 영역 정보(1410)는 외부 전자 장치의 ISP(1420) 또는 전자 장치의 ISP(1430)에서 이용될 수 있다. 외부 전자 장치는, 예를 들어 클라우드 서버로 구현될 수 있으며, 이에 따라 외부 전자 장치의 ISP(1420)는 클라우드 ISP(cloud ISP)로 명명될 수도 있다. 외부 전자 장치의 ISP(1420)는, original color mapping(1421), detail re-generation(1422), text reconstruction(1423), image inpainting(1424), scene based white balance(WB) / color adjustment(1425), segmentation based noise reduction(NR) / sharpen(1426) 또는 segmentation based detail enhancement(1427) 중 적어도 하나의 보정을 수행할 수 있다. 전자 장치의 ISP(1430)는 scene based white balance(WB) / color adjustment(1431), segmentation based noise reduction(NR) / sharpen(1432) 또는 segmentation based detail enhancement(1433) 중 적어도 하나의 보정을 수행할 수 있다. 전자 장치의 ISP(1430)는, 예를 들어 사람의 머리카락에 해당하는 영역에 대하여서는 sharpen 및 detail enhancement를 강하게 적용할 수 있으며, 사람의 얼굴에 해당하는 영역의 경우에는 noise reduction을 강하게 적용할 수 있다. 외부 전자 장치의 ISP(1420)는, 전자 장치의 ISP(1430)에 비하여 높은 리소스 또는 높은 연산 능력을 가질 수 있으며, 이에 따라 original color mapping(1421), detail re-generation(1422), text reconstruction(1423), image inpainting(1424) 등의 보정을 추가적으로 더 수행할 수 있다. 외부 전자 장치의 ISP(1420)는, 예를 들어 분류 정보(1413)에 대응되는 특징 벡터(feature vector)를 생성할 수 있으며, 피사체의 원본 컬러를 매핑하거나, 피사체의 detail을 re-generation할 수 있다. 외부 전자 장치의 ISP(1420)는 텍스트 인식을 통한 text reconstruction을 수행할 수도 있으며, 인식된 피사체에 대하여 지워진 부분을 채우는 image inpainting을 수행할 수 있다. 이에 따라, 외부 전자 장치에 의하여 보정된 로우 이미지가 전자 장치에 의하여 보정된 로우 이미지보다 고화질일 수도 있다.
도 15는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 분류를 사용하여 AWB(auto white balance)의 정확도의 개선을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
AWB는 다양한 광원에서 컬러 항상성(color constancy)를 유지하기 위해서, 백색(white)이나 회색(gray)계열이 포함된 지점(point)를 추측하여, 해당 지점이 백색으로 표시되도록 백색 밸런스를 조절하는 과정일 수 있다. 전자 장치가 이미지를 촬영하는 환경으로, 백열등과 같은 색온도가 낮은 조명환경, 실내공간에 사용되는 형광등, LED와 같은 조명환경, 맑은 날의 파란하늘 아래의 그늘과 같은 높은 색온도의 야외 환경이 있을 수 있다. 촬영 당시의 조도(밝기)에 따라 야외와 실내, 야간이 간략하게 구분될 수 있지만, 비슷한 밝기의 환경이면서 색온도가 다른 조명이 사용되는 환경에서는 AWB의 오류가능성이 높아질 수 있다. 이는, 두 개의 다른 피사체가 각기 다른 조명에서 촬영되었을 때, 센서에서 출력되는 RGB의 비율이 비슷하게 나타나기 때문이다. 실내등 아래에서의 밝은 나무의 물체는, 백열등 아래에서의 흰색물체와 혼동될 수 있다. 비슷한 예로서, 그늘진 숲이나 잔디가 화면에 넓게 분포하는 경우에, 형광등 아래에서 촬영한 흰색 물체와 혼동될 수 있다. 이미지 분류에서, 현재 촬영중인 상황이 인식된다면, AWB에서 판별해야 하는 색온도의 범위가 감소될 수 있고, AWB의 오류 또한 감소될 수 있다. 종래에는, 특정의 조도에서 2800K~7000K 사이의 넓은 구간(1501)에서 화이트의 후보를 선정해야 해서, AWB의 오류가능성이 있었다. 본 발명의 다양한 실시예에서는, 촬영한 이미지가 실내의 사무실 환경으로 분류가 되면, 사무실의 일반적인 조명환경(3500K~5500K의 조명)을 고려하여, 종래보다 좁은 구간(1502)에서 화이트 후보영역을 선정할 수 있고, AWB의 정확도가 향상될 수 있다.
도 16a 및 16b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 화질 개선을 설명하기 위한 이미지를 도시한다.
도 16a는 이미지 센서에 의하여 획득된 로우 이미지일 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 로우 이미지로부터 스몰 로우 이미지를 생성하여, 이를 외부 전자 장치(400)로, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 송신할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 스몰 로우 이미지로부터, 예를 들어 “실외 환경”의 이미지 분류 정보와, 제 1 영역의 인식 결과가 “하늘”이며, 제 2 영역의 인식 결과가 “얼굴”이며, 제 2 영역 중 제 3 영역의 인식 결과가 “치아”이며, 제 4 영역의 인식 결과가 “옷” 이라는 사물 인식 정보, 제 4 영역의 텍스처 인식 결과가 “면”이라는 이미지 영역 정보를 포함하는 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 보정 영역 정보를 전자 장치(101)로, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 송신할 수 있으며, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 보정 영역 정보를 이용하여 로우 이미지를 보정할 수 있다. 도 16b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 보정된 이미지를 도시한다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 예를 들어 “실외 환경”의 이미지 분류 정보에 기초하여 로우 이미지 전체에 대하여 화이트 밸런스 처리를 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어 제 1 영역(1611)의 인식 결과인 “하늘”에 대응하는 보정(예: 컬러 콘트라스트 조절)을 통하여 파란색감을 증가시킬 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 예를 들어 제 2 영역(1612)의 인식 결과인 “얼굴”에 대응하는 보정(예: 잡티 또는 노이즈 제거, 밝기 증가)을 수행할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 예를 들어 제 3 영역(1613)의 인식 결과인 “치아”에 대응하는 보정(예: 컬러를 하얗게 처리)을 수행할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 예를 들어 제 4 영역(1614)의 텍스처 인식 결과인 “면”에 대응하는 보정(예: 선명도 개선)을 수행할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 보정 영역 정보에 따른 픽셀 조정 정보를 생성하고, 픽셀 조정 정보를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 외부 전자 장치(400)(예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 1 영역(1611)의 픽셀에 대한 컬러 콘트라스트 조절에 대응하는 조정 정보(예: 파란색 감을 증가), 제 2 영역(1612)의 픽셀에 대한 잡티 또는 노이즈 제거와 밝기 증가에 대응하는 조정 정보(예: 노이즈 대응 픽셀의 컬러값 조정 및 밝기 증가), 제 3 영역(1613)의 픽셀에 대한 컬러 처리에 대응하는 조정 정보(예: 화이트 컬러로 조정), 제 4 영역(1614)의 픽셀에 대한 선명도 개선에 대응하는 조정 정보(예: 경계에 대응하는 픽셀의 일부를 배경의 컬러로 조정하고, 나머지 일부를 오브젝트의 컬러로 조정)하는 픽셀 조정 정보를 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 외부 전자 장치(400)로부터 수신한 픽셀 조정 정보에 따라 로우 이미지의 픽셀을 조정할 수 있으며, 이에 따라 보정된 이미지를 생성할 수 있다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(1700)(예: 전자 장치(101))는, 이미지 센서(1701), 프로세서(1710), 메모리(1720) 및 디스플레이(1730)를 포함할 수 있다. 이미지 센서(1701)는 로우 이미지(1702)를 생성할 수 있으며, 로우 이미지(1702)는 메모리(1720)에 저장될 수 있다. 경량 이미지 생성 및 향상된 이미지 생성 모듈(1711)은 로우 이미지(1702)로부터 스몰 로우 이미지(1703)를 생성할 수 있으며, 경량 이미지 압축 모듈(1715)은 스몰 로우 이미지(1703)를 압축하여 메모리(1720)에 저장할 수 있다. 경량 이미지 생성 및 향상된 이미지 생성 모듈(1711)은 스몰 로우 이미지(1703) 생성 중 손실된 정보를 보상하기 위한 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 향상된 이미지(enhanced raw image)(1704)라 명명할 수 있다. 스몰 로우 이미지(1703)에 향상된 이미지(1704)를 적용하여 로우 이미지(1702)와 동일하거나 또는 유사한 이미지가 생성될 수 있다. 스몰 로우 이미지(1703) 및 향상된 이미지(1704) 각각은, 통신 모듈들을 통하여 외부 전자 장치(1750)(예: 외부 전자 장치(400))의 스몰 로우 이미지 저장소(1751) 및 향상된 이미지 저장소(1757) 각각에 저장될 수 있다. 압축 해제 모듈(1752)은 스몰 로우 이미지를 압축 해제하고 전처리 모듈(1753)에 전달할 수 있다. 전처리 모듈(1753)은, 기본적인 전처리를 수행하고, 이를 인식 모듈(1754)에 전달할 수 있다. 인식 모듈(1754)은 스몰 로우 이미지를 인식하여 보정 영역 정보를 생성할 수 있으며, 이를 ISP(1755)에 전달할 수 있다. 압축 해제 모듈(1758)은 향상된 이미지를 압축 해제하고 합성 모듈(1756)로 전달할 수 있다. 합성 모듈(1756)은 스몰 로우 이미지로부터 향상된 이미지를 이용하여 로우 이미지와 동일한 이미지 또는 로우 이미지와 유사한 이미지를 합성할 수 있으며, 합성된 이미지를 ISP(1755)로 전달할 수 있다. ISP(1755)는, 보정 영역 정보를 이용하여 합성된 이미지를 보정함으로써 보정된 이미지를 생성할 수 있다. 압축 모듈(1759)은, 보정된 이미지를 지정된 압축 방식(예: JPEG 압축 방식)에 기초하여 압축할 수 있으며, 압축된 이미지(1706)를 통신 모듈들을 통하여 전자 장치(1700)로 전달할 수 있다. 압축된 이미지(1706)는, 메모리(1720)에 저장될 수 있다. 한편, 전자 장치(1700)의 ISP(1713)는 로우 이미지(1702)를 이용하여 보정된 이미지(1707)를 생성하여 메모리(1720)에 저장할 수 있다. 보정된 이미지(1707)는, 예를 들어 VRAM에 저장될 수 있으며, 이에 따라 디스플레이(1730)에 표시될 수 있다. 보정된 이미지(1707)는, 예를 들어 YUV 포맷을 가질 수 있으나, 포맷에는 제한이 없다. 압축 모듈(1713)은 보정된 이미지(1707)를 지정된 압축 방식(예: JPEG 방식)에 기초하여 압축할 수 있으며, 압축된 이미지(1705)를 메모리(1720)에 저장할 수 있다. 전자 장치(1700)는, 압축된 이미지(1705) 및 압축된 이미지(1706)를 모두 저장할 수도 있으며, 또는 압축된 이미지(1705)를 압축된 이미지(1706)으로 교체하여 저장할 수도 있다.
도 18a 내지 18c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 스몰 로우 이미지 및 향상된 이미지 생성을 설명하기 위한 개념도들을 도시한다.
도 18a를 참조하면, 전자 장치(101)(예: 전자 장치(1700)) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 로우 이미지의 해상도를 감소시키는 다운-샘플링 또는 다운 스케일링을 이용하여 스몰 로우 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는, 스몰 로우 이미지를 로우 이미지의 해상도 크기로 업-스케일링할 수 있으며, 업-스케일링된 이미지와 원본의 로우 이미지 차이를 향상된 이미지로서 생성할 수 있다. 도 18a에서와 같이, 로우 이미지의 전송 시간(transfer time)은 스몰 로우 이미지의 전송 시간보다 클 수 있다. 도 18b를 참조하면, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 원본 로우 이미지를 DCT 또는 wavelet 등을 사용하여 변환 후 저주파 성분을 스몰 로우 이미지로서 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 고주파 성분을 향상된 이미지로서 생성할 수 있다. 스몰 로우 이미지의 전송 시간은, 예를 들어 향상된 이미지의 전송 시간보다 길수도 있으나, 이는 단순히 예시적인 것이다. 도 18c를 참조하면, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 원본 로우 이미지의 전체 비트 뎁스(bit depth) 중 상위 비트 또는 MSB (Most Significant Bit)에 대응하는 비트 플레인을 이용하여 스몰 로우 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 원본 로우 이미지의 전체 비트 뎁스(bit depth) 중 하위 비트 또는 LSB (Least Significant Bit) 에 대응하는 비트 플레인을 이용하여 향상 이미지를 생성할 수 있다. 스몰 로우 이미지의 전송 시간은, 예를 들어 향상된 이미지의 전송 시간보다 짧을 수도 있으나, 이는 단순히 예시적인 것이다.
도 19는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(1900)(예: 전자 장치(101))는, 이미지 센서(1901), 프로세서(1910), 메모리(1920) 및 디스플레이(1930)를 포함할 수 있다. 이미지 센서(1901)는 외부 객체를 촬영하여 로우 이미지(1902)를 생성하여, 메모리(1920)에 저장할 수 있다. 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(1911)은 로우 이미지(1902)로부터 스몰 로우 이미지(1903)를 생성할 수 있다. 스몰 로우 이미지(1903)는 통신 모듈들을 통하여 외부 전자 장치(1950)(예: 외부 전자 장치(400))로 송신될 수 있다. 압축 해제 및 전처리 모듈(1951)은 스몰 로우 이미지를 압축 해제하고, 전처리하여 이를 인식 모듈(1952)로 송신할 수 있다. 인식 모듈(1952)은, 보정 영역 정보를 생성할 수 있다. 압축 모듈(1912)은 로우 이미지(1902)를 압축하여, 압축된 로우 이미지(1904)를 생성하여 메모리(1920)에 저장할 수 있다. 압축된 로우 이미지(1904)는 통신 모듈들을 통하여 외부 전자 장치(1950)로 송신될 수 있다. 외부 전자 장치(1950)의 로우 이미지 저장소(1954)에 압축된 로우 이미지(1904)가 저장될 수 있다. 압축된 로우 이미지의 데이터베이스(1955)는 압축 해제 및 ISP(1953)에 전달될 수 있다. 압축 해제 및 ISP(1953)는 압축된 로우 이미지를 압축 해제할 수 있으며, 인식 모듈(1952)으로부터 수신된 보정 영역 정보를 이용하여 보정된 이미지를 생성할 수 있다. 인코더(1957)는, 보정된 이미지를 인코딩할 수 있으며, 인코딩된 이미지(1905)는 통신 모듈들을 통하여 전자 장치(1900)로 전달될 수 있다. 인코딩된 이미지(1905)는, 메모리(1920), 예를 들어 VRAM에 저장될 수 있으며, 디코더(1913)는 VRAM으로부터 인코딩된 이미지(1905)를 디코딩하여 디스플레이(1930)에 표시할 수 있다. 압축 해제 및 ISP(1953)로부터 보정된 이미지는 압축 모듈(1958)로 전달될 수 있으며, 압출 모듈(1958)은 예를들어 JPEG 압축 방식에 따라 압축을 수행하여 압축된 이미지를 생성할 수 있다. 압축된 이미지는 압축된 이미지 저장소(1959)에 저장될 수 있으며, 통신 모듈들을 통하여 전자 장치(1950)로 전달될 수 있다. 압축된 이미지(1906)는 메모리(1920)에 저장될 수 있다. 상술한 바에 따라서, 전자 장치(1900)가 ISP를 포함하지 않더라도 이미지를 보정하여 압축된 이미지를 획득할 수 있다.
도 20은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 복수 개의 이미지 센서를 포함하는 전자 장치의 블록도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(2000)(예: 전자 장치(101))는, 복수 개의 이미지 센서(2001,2002), 프로세서(2010), 메모리(2020) 및 디스플레이(2030)를 포함할 수 있다. 복수 개의 이미지 센서(2001,2002)는 로우 이미지(2003)를 생성할 수 있다. 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(2011)은, 로우 이미지(2003)를 이용하여 스몰 로우 이미지(2004)를 생성할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 경량 이미지 생성 및 압축 모듈(2011)는, 복수 개의 이미지 센서(2001,2002)에 의하여 생성된 로우 이미지(2003) 모두에 대응하는 스몰 로우 이미지(2004)를 생성하고 이를 압축할 수 있으며, 또는 생성된 로우 이미지(2003) 중 일부의 로우 이미지로부터 스몰 로우 이미지(2004)를 생성할 수도 있다. 스몰 로우 이미지(2004)는 통신 모듈들을 통하여 외부 전자 장치(2050)(예: 외부 전자 장치(400))로 전달될 수 있다. 압축 모듈(2012,2015)는 로우 이미지(2003)를 압축하여 압축된 로우 이미지(2005)를 생성하여 메모리(2020)에 저장할 수 있다. 압축된 로우 이미지(2005)는 통신 모듈들을 통하여 외부 전자 장치(2050)로 전달되어 로우 이미지 저장소(2056)에 저장될 수 있다. 압축 해제 모듈(2051)은 스몰 로우 이미지(2004)를 압축 해제할 수 있으며, 압축 해제된 이미지를 인식 모듈(2052)으로 전달할 수 있다. 인식 모듈(2052)는, 스몰 로우 이미지로부터 보정 영역 정보를 생성할 수 있으며, 이를 통신 모듈들을 통하여 ISP(2013,2016)로 전달할 수 있다. ISP(2013,2016)는 보정 영역 정보를 이용하여 로우 이미지(2003)를 보정함으로써, 보정된 이미지(2006)를 생성할 수 있다. 보정된 이미지(2006)는, 예를 들어 VRAM에 저장될 수 있으며, 디스플레이(2030)에서 표시될 수 있다. 보정된 이미지(2006)는, 압축 모듈(2014,2017)로 전달될 수 있으며, 지정된 압축 방식(예: JPEG 방식)에 따라 압축될 수 있다. 압축된 이미지(2007)는 메모리(2020)에 저장될 수 있다. 압축 해제 및 ISP 모듈(2054)은 압축된 로우 이미지의 데이터베이스(2063)를 수신할 수 있으며, 이를 압축 해제할 수 있다. 압축 해제 및 ISP 모듈(2054)은 보정을 수행할 수 있으며, 보정된 이미지를 압축 모듈(2055)로 전달할 수 있다. 압축 모듈(2055)은 압축된 이미지(2008)를 생성하여 압축된 이미지 저장소(2057)에 저장할 수 있다. 압축된 이미지(2008)는, 통신 모듈들을 통하여, 전자 장치(2000)로 전달될 수 있으며, 예를 들어 메모리(2020)에 저장될 수 있다. 전자 장치(2000)는 압축된 이미지(2007) 및 압축된 이미지(2008)를 모두 저장할 수도 있으며, 또는 압축된 이미지(2007)를 압축된 이미지(2008)로 교체하여 저장할 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(2000)는 하나의 이미지 센서(예: 2PD 이미지 센서)를 포함할 수도 있으며, 하나의 이미지 센서에서 복수 개의 시점에 대응하는 복수 개의 로우 이미지가 생성될 수도 있으며, 이 경우에도 도 20에서와 같이 복수 개의 로우 이미지를 처리할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(2000)는 복수 개의 로우 이미지를 이용하여 뎁스 맵을 생성할 수도 있으며, 뎁스 맵 또는 뎁스 맵을 다운 샘플링한 맵을 외부 전자 장치(2050)로 송신할 수도 있다. 외부 전자 장치(2050)는 뎁스 맵 또는 다운 샘플링한 맵을 추가적으로 이용하여 보정 영역 정보를 생성할 수도 있다.
도 21은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 21의 실시예는 도 22를 참조하여 더욱 상세하게 설명하도록 하다. 도 22는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 동영상 프레임의 개념도를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 2101 동작에서 동영상 촬영을 개시할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 동영상 촬영에 따라 복수 개의 프레임들을 이미지 센서, 예를 들면, 카메라 모듈(291)을 이용하여 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 도 22에서와 같이 복수 개의 프레임(2201 내지 2207)을 획득할 수 있다. 2103 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 제 1 프레임(2201)에 대응하는 제 1 경량 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 프레임(2201)을 다운 샘플링 또는 다운 스케일링하여 제 1 경량 이미지(2211)를 생성할 수 있다. 2105 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 제 1 경량 이미지(2211)를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 외부 전자 장치(400)로 송신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 외부 전자 장치(400)(예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 2107 동작에서 제 1 보정 영역 정보(2212)를 생성할 수 있다. 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 제 1 경량 이미지를 인식할 수 있으며, 제 1 경량 이미지의 인식 결과에 적어도 기반하여 제 1 보정 영역 정보(2212)를 생성할 수 있다. 2109 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 제 1 보정 영역 정보(2212)를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 2111 동작에서 제 1 보정 영역 정보(2212)의 적어도 일부에 기반하여, 제 1 프레임(2201)을 포함하는 동영상의 제 1 구간의 복수 개의 프레임(2201,2202,2203,2204)을 이용하여 제 1 보정된 복수 개의 프레임을 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 1 프레임(2201)뿐만 아니라, 제 1 프레임(2201)과의 유사도가 지정된 값 이하인 프레임들(예: 프레임(2202,2203,2204))에 대하여서도 제 1 보정 영역 정보(2212)를 이용하여 보정을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 2113 동작에서, 프레임 사이의 차이가 미리 지정된 값을 초과함을 검출함으로써, 제 1 구간의 종료를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제 2 프레임(2205)는, 제 1 구간의 프레임들(2201,2202,2203,2204)와의 차이가 지정된 값을 초과할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 다양한 이미지 비교 방식에 따라, 제 2 프레임(2205)과 제 1 구간의 프레임들(2201,2202,2203,2204)과의 차이가 지정된 값을 초과하는 것을 검출할 수 있다. 2115 동작에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 2 구간의 제 2 프레임(2205)에 대응하는 제 2 경량 이미지(2221)를 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 제 2 프레임(2205)을 다운 샘플링 또는 다운 스케일링하여 제 2 경량 이미지(2221)를 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 2117 동작에서 제 2 경량 이미지(2221)를, 예를 들어, 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220)을 통하여, 외부 전자 장치(400)로 송신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는, 2119 동작에서 제 2 보정 영역 정보(2222)를 생성할 수 있다. 2121 동작에서, 외부 전자 장치(400) (예: 외부 전자 장치(400)의 프로세서)는 제 2 보정 영역 정보(2222)를, 예를 들어, 외부 전자 장치(400)의 통신 인터페이스 또는 통신 모듈을 통하여, 전자 장치(101)로 송신할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 2123 동작에서, 제 2 보정 영역 정보(2222)의 적어도 일부에 기반하여, 제 2 프레임(2205)을 포함하는 동영상의 제 2 구간의 복수 개의 프레임(예: 프레임(2205,2206,2207))을 이용하여 제 2 보정된 복수 개의 프레임을 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 2125 동작에서, 제 1 보정된 복수 개의 프레임과 제 2 보정된 복수 개의 프레임을 이용하여, 압축된 동영상 파일을 생성할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 동영상 내의 모든 프레임들에 대한 스몰 로우 이미지를 생성하여 외부 전자 장치(400)로 업로드하지 않을 수 있으며, 일부의 프레임에 대한 스몰 로우 이미지를 생성하여 업로드할 수 있다. 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 수신된 보정 영역 정보를 하나의 로우 이미지뿐만 아니라 다른 로우 이미지에도 적용할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 복수 개의 프레임 중 일부를 스킵하고, 미리 지정된 비율로 주기적으로 프레임에 대한 스몰 로우 이미지를 외부 전자 장치(400)로 송신할 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 보정 영역 정보에 기초하여 구간 별 프레임을 보정할 수 있으며, 이를 VRAM에 저장할 수도 있다. 이에 따라, 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 프리뷰 과정에서도 화질이 개선된 동영상 프레임들을 표시할 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 동영상 촬영 도중에 라이브 뷰(live view)(또는, 프리뷰(preview))에 표시될 화면 중 적어도 일부를 주기적 또는 지속적으로 송신할 수 있으며, 수신된 보정 영역 정보를 이용하여 라이브 뷰에 포함된 프레임의 적어도 일부를 보정함에 따라, 보정된 이미지가 포함된 라이브 뷰를 제공할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는, 라이브 뷰 중 적어도 일부를 주기적 또는 지속적으로 외부 전자 장치로 송신할 수 있으며, 외부 전자 장치로부터 수신된 보정된 이미지를, 라이브 뷰의 적어도 일부로서 표시할 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101) (예: 프로세서 120 또는 210)는 동영상 촬영이 아닌 경우에도, 외부 전자 장치로부터 수신한 보정 영역 정보를 이용하여 보정된 이미지를 표시하거나, 또는 외부 전자 장치로부터 수신한 보정된 이미지를 표시할 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하는 동작; 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기 보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하는 동작; 외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지로부터 확인된 이미지 영역과 연관된 정보에 기반하여 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하는 동작; 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 보정 영역 정보를 수신하는 동작; 및 상기 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 1 이미지를 이용하여 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 제 2 이미지를 생성하는 동작은, 상기 제 1 이미지의 해상도 조정, 상기 제 1 이미지의 복수 개의 주파수 대역 중 적어도 일부의 선택, 또는 상기 제 1 이미지의 복수 개의 비트 플레인 레벨 중 적어도 하나의 선택 중 적어도 하나를 수행하여 상기 제 2 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 외부 전자 장치에서 상기 보정 영역 정보 및 상기 제 1 이미지를 이용하여 다른 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 제 1 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 외부 전자 장치가 상기 다른 보정 영역 정보를 이용하여 상기 제 1 이미지를 보정하여 생성한 제 4 이미지를 수신하거나, 또는 상기 다른 보정 영역 정보를 수신하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보는, 상기 제 2 이미지 내에 포함된 제 1 오브젝트의 위치, 상기 제 1 오브젝트의 사물 인식 결과, 상기 제 1 오브젝트의 사물 인식 결과의 신뢰도, 상기 제 2 이미지 내에 포함된 제 2 오브젝트의 위치, 상기 제 2 오브젝트의 텍스처 인식 결과 또는 상기 제 2 오브젝트의 텍스처 인식 결과의 정확도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 보정 영역 정보를 수신하는 동작은, 상기 외부 전자 장치로부터 이미지 분류 정보를 더 포함하는 상기 보정 영역 정보를 수신하고, 상기 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 1 이미지를 이용하여 보정하는 동작은, 상기 이미지 분류 정보 또는 상기 이미지 영역과 연관된 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제 1 이미지를 보정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 보정된 이미지를 상기 디스플레이를 통하여 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제 1 이미지와 연관된 메타데이터를 상기 외부 전자 장치로 송신하는 동작을 더 포함하며, 상기 외부 전자 장치에 의해 상기 제 2 이미지 및 상기 메타데이터를 이용하여 생성된 상기 보정 영역 정보를 수신하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 1 이미지를 이용하여 보정하는 동작은, 상기 보정 영역 정보에 포함된 오브젝트의 위치에 대응하는 상기 제 1 이미지의 픽셀에 대한 상기 오브젝트의 인식 결과에 대응하는 제 1 효과의 적용, 또는 상기 제 1 이미지에 대한 상기 분류 정보에 대응하는 제 2 효과의 적용 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 1 이미지를 이용하여 보정하는 동작은, 상기 제 1 이미지의 포맷과 다른 포맷을 이용하여 보정된 제 1 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제 1 이미지를 이용하여, 상기 제 2 이미지 및 상기 제 2 이미지와 함께 상기 제 1 이미지를 구성하는 제 5 이미지를 생성하는 동작; 및 상기 외부 전자 장치에서, 상기 제 2 이미지와 상기 제 5 이미지로 상기 제 1 이미지를 구성하고, 상기 보정 영역 정보 및 상기 제 1 이미지를 이용하여 다른 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 제 5 이미지를, 상기 외부 전자 장치로 전송하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 제 5 이미지를 생성하는 동작은, 상기 제 1 이미지의 복수 개의 주파수 대역 중 일부를 선택하여 상기 제 2 이미지를 생성하고, 상기 복수 개의 주파수 대역 중 다른 일부를 선택하여 상기 제 5 이미지를 생성하거나, 상기 제 1 이미지의 복수 개의 비트플레인 중 일부를 선택하여 상기 제 2 이미지를 생성하고, 상기 복수 개의 비트플레인 중 다른 일부를 선택하여 상기 제 5 이미지를 생성하거나, 또는, 상기 제 1 이미지를 다운스케일링하여 상기 제 2 이미지를 생성하고, 상기 제 2 이미지를 상기 제 1 이미지의 해상도로 업스케일링하고, 상기 업스케일링된 이미지 및 상기 제 1 이미지의 차이를 산출하여 상기 제 5 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 다른 전자 장치로부터 제 1 이미지를 획득하는 동작; 제 1 영상 인식에 기반하여, 상기 제 1 이미지로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 확인하는 동작; 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 보정 영역 정보를 생성하는 동작; 및 상기 보정 영역 정보를 외부 전자 장치로 송신하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 제 2 영상 인식에 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 분류 정보를 생성하는 동작을 더 포함할 수 있으며, 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 보정 영역 정보를 생성하는 동작은, 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보 또는 상기 분류 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 보정 영역 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 외부 전자 장치로부터 상기 제 1 이미지를 수신하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 보정 영역 정보를 생성하는 동작은, 상기 적어도 하나의 이미지 영역으로부터, 오브젝트에 대응하는 적어도 하나의 영역을 확인하는 동작; 및 상기 오브젝트와 관련된 정보를 이용하여 상기 보정 영역 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 보정 영역 정보를 생성하는 동작은, 상기 적어도 하나의 이미지 영역으로부터, 텍스처에 대응하는 적어도 하나의 영역을 확인하는 동작; 및 상기 텍스처와 관련된 정보를 이용하여 상기 보정 영역 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 보정 영역 정보를 생성하는 동작은, 상기 적어도 하나의 이미지 영역의 분할 또는 분류에 대응하는 적어도 하나의 신뢰도를 판단하는 동작; 및 상기 적어도 하나의 신뢰도를 이용하여 상기 보정 영역 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 제 1 이미지와 크기가 다른 제 2 이미지를 수신하는 동작; 및 상기 보정 영역 정보 및 상기 제 2 이미지를 이용하여 다른 보정 영역 정보를 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 다른 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 2 이미지를 이용하여 보정된 이미지를 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 제 2 이미지를 이용하여 보정하는 동작은, 상기 다른 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 보정하기 위한 상기 제 2 이미지의 제 1 영역 및 제 2 영역을 확인하는 동작; 상기 제 1 영역에 대응하여 지정된 제 1 보정 정보를 이용하여 상기 제 1 영역의 보정을 수행하는 동작; 및 상기 제 2 영역에 대응하여 지정된 제 2 보정 정보를 이용하여 상기 제 2 영역의 보정을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하는 동작; 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하는 동작; 외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을 조정하기 위한 픽셀 조정 정보를 생성하도록, 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하는 동작; 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 픽셀 조정 정보를 수신하는 동작; 및 상기 제 1 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을, 상기 수신된 픽셀 조정 정보를 이용하여 조정함으로써 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하는 동작; 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하는 동작; 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를, 상기 외부 전자 장치로 전송하는 동작; 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 제 2 이미지에 의하여 획득된 보정 영역 정보에 의하여 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 인코딩된 인코딩 이미지를 수신하는 동작; 상기 수신된 인코딩 이미지를 디코딩하여, 상기 디스플레이에 표시하는 동작; 상기 전송에 응답하여, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 압축된 압축 이미지를 수신하는 동작; 및 상기 수신된 압축 이미지를 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 카메라를 이용하여 동영상 구성을 위한 복수 개의 이미지를 획득하는 동작; 상기 복수 개의 이미지 중 제 1 구간에 포함된 제 1 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 1 경량 이미지를 생성하는 동작; 상기 제 1 경량 이미지를, 외부 전자 장치로 송신하는 동작; 상기 제 1 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 1 보정 영역 정보를 수신하는 동작; 상기 제 1 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 1 구간에 포함된 이미지들을 보정하는 동작; 상기 복수 개의 이미지 중 제 2 구간에 포함된 제 2 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 2 경량 이미지를 생성하는 동작; 상기 제 2 경량 이미지를, 외부 전자 장치로 송신하는 동작; 상기 제 2 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 2 보정 영역 정보를 수신하는 동작; 및 상기 제 2 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 2 구간에 포함된 이미지들을 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 제 2 경량 이미지를 송신하는 동작은, 상기 제 1 구간의 이미지와의 차이가 지정된 임계치를 초과하는 이미지가 검출되면, 상기 제 1 구간의 종료를 판단하는 동작; 및 상기 차이가 지정된 임계치를 초과하는 이미지를 상기 제 2 구간으로 분류하고, 상기 제 2 경량 이미지를 송신하는 동작을 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 실시예에서, 전자 장치는 전술한 구성요소 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있으며, 일부 구성요소가 생략되거나 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 다양한 실시예에 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 실시예에 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(120))에 의해 실행될 경우, 상기 하나 이상의 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 예를 들면, 상기 메모리(130)가 될 수 있다.
상기 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 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.
다양한 실시예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 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.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 명령들을 저장하고 있는 저장 매체에 있어서, 상기 명령들은 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은, 다른 전자 장치로부터 제 1 이미지를 획득하는 동작; 제 1 영상 인식에 기반하여, 상기 제 1 이미지로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 확인하는 동작; 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 보정 영역 정보를 생성하는 동작; 및 상기 보정 영역 정보를 외부 전자 장치로 송신하는 동작을 포함할 수 있다.
또는, 상기 적어도 하나의 동작은, 다른 전자 장치로부터 제 1 이미지를 획득하는 동작; 제 1 영상 인식에 기반하여, 상기 제 1 이미지로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 확인하는 동작; 상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 보정 영역 정보를 생성하는 동작; 및 상기 보정 영역 정보를 외부 전자 장치로 송신하는 동작을 포함할 수 있다.
또는, 상기 적어도 하나의 동작은, 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하는 동작; 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하는 동작; 외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을 조정하기 위한 픽셀 조정 정보를 생성하도록, 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하는 동작; 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 픽셀 조정 정보를 수신하는 동작; 및 상기 제 1 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을, 상기 수신된 픽셀 조정 정보를 이용하여 조정함으로써 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
또는, 상기 적어도 하나의 동작은, 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하는 동작; 상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하는 동작; 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를, 상기 외부 전자 장치로 전송하는 동작; 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 제 2 이미지에 의하여 획득된 보정 영역 정보에 의하여 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 인코딩된 인코딩 이미지를 수신하는 동작; 상기 수신된 인코딩 이미지를 디코딩하여, 상기 디스플레이에 표시하는 동작; 상기 전송에 응답하여, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 압축된 압축 이미지를 수신하는 동작; 및 상기 수신된 압축 이미지를 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
또는, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 카메라를 이용하여 동영상 구성을 위한 복수 개의 이미지를 획득하는 동작; 상기 복수 개의 이미지 중 제 1 구간에 포함된 제 1 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 1 경량 이미지를 생성하는 동작; 상기 제 1 경량 이미지를, 외부 전자 장치로 송신하는 동작; 상기 제 1 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 1 보정 영역 정보를 수신하는 동작; 상기 제 1 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 1 구간에 포함된 이미지들을 보정하는 동작; 상기 복수 개의 이미지 중 제 2 구간에 포함된 제 2 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 2 경량 이미지를 생성하는 동작; 상기 제 2 경량 이미지를, 외부 전자 장치로 송신하는 동작; 상기 제 2 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 2 보정 영역 정보를 수신하는 동작; 및 상기 제 2 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 2 구간에 포함된 이미지들을 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
그리고 본 문서에 개시된 실시예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 개시의 범위는, 본 개시의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (25)
- 전자 장치에 있어서,
카메라;
통신 모듈; 및
상기 카메라 및 상기 통신모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고,
상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기 보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고,
외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지로부터 확인된 이미지 영역과 연관된 정보에 기반하여 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 통신 모듈을 통하여 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하고,
상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 보정 영역 정보를 수신하고, 및
상기 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 1 이미지를 이용하여 보정하도록 설정된 전자 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 제 1 이미지의 해상도 조정, 상기 제 1 이미지의 복수 개의 주파수 대역 중 적어도 일부의 선택, 또는 상기 제 1 이미지의 복수 개의 비트 플레인 레벨 중 적어도 하나의 선택 중 적어도 하나를 수행하여 상기 제 2 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 외부 전자 장치에서 상기 보정 영역 정보 및 상기 제 1 이미지를 이용하여 다른 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 제 1 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로 전송하도록 설정된 전자 장치. - 제 3 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 통신 모듈을 통해, 상기 외부 전자 장치가 상기 다른 보정 영역 정보를 이용하여 상기 제 1 이미지를 보정하여 생성한 제 4 이미지를 수신하거나, 또는 상기 다른 보정 영역 정보를 수신하도록 설정된 전자 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보는, 상기 제 2 이미지 내에 포함된 제 1 오브젝트의 위치, 상기 제 1 오브젝트의 사물 인식 결과, 상기 제 1 오브젝트의 사물 인식 결과의 신뢰도, 상기 제 2 이미지 내에 포함된 제 2 오브젝트의 위치, 상기 제 2 오브젝트의 텍스처 인식 결과 또는 상기 제 2 오브젝트의 텍스처 인식 결과의 정확도 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로부터 이미지 분류 정보를 더 포함하는 상기 보정 영역 정보를 수신하고,
상기 이미지 분류 정보 또는 상기 이미지 영역과 연관된 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제 1 이미지를 보정하도록 설정된 전자 장치. - 제 1 항에 있어서, 디스플레이를 더 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 보정된 이미지를 상기 디스플레이를 통하여 표시하도록 설정된 전자 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제 1 이미지와 연관된 메타데이터를, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로 송신하고,
상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치에 의해 상기 제 2 이미지 및 상기 메타데이터를 이용하여 생성된 상기 보정 영역 정보를 수신하도록 설정된 전자 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 보정 영역 정보에 포함된 오브젝트의 위치에 대응하는 상기 제 1 이미지의 픽셀에 대한 상기 오브젝트의 인식 결과에 대응하는 제 1 효과의 적용, 또는 상기 제 1 이미지에 대한 상기 분류 정보에 대응하는 제 2 효과의 적용 중 적어도 하나를 수행하도록 설정된 전자 장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 보정하는 동작의 적어도 일부로, 상기 제 1 이미지의 포맷과 다른 포맷을 이용하여 보정된 제 1 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제 1 이미지를 이용하여, 상기 제 2 이미지 및 상기 제 2 이미지와 함께 상기 제 1 이미지를 구성하는 제 5 이미지를 생성하고,
상기 외부 전자 장치에서, 상기 제 2 이미지와 상기 제 5 이미지로 상기 제 1 이미지를 구성하고, 상기 보정 영역 정보 및 상기 제 1 이미지를 이용하여 다른 보정 영역 정보를 생성하도록, 상기 제 5 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로 전송하도록 설정된 전자 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제 1 이미지의 복수 개의 주파수 대역 중 일부를 선택하여 상기 제 2 이미지를 생성하고, 상기 복수 개의 주파수 대역 중 다른 일부를 선택하여 상기 제 5 이미지를 생성하거나,
상기 제 1 이미지의 복수 개의 비트플레인 중 일부를 선택하여 상기 제 2 이미지를 생성하고, 상기 복수 개의 비트플레인 중 다른 일부를 선택하여 상기 제 5 이미지를 생성하거나, 또는,
상기 제 1 이미지를 다운스케일링하여 상기 제 2 이미지를 생성하고, 상기 제 2 이미지를 상기 제 1 이미지의 해상도로 업스케일링하고, 상기 업스케일링된 이미지 및 상기 제 1 이미지의 차이를 산출하여 상기 제 5 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치. - 전자 장치에 있어서,
통신 모듈; 및
상기 통신 모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 통신 모듈을 통하여, 다른 전자 장치로부터 제 1 이미지를 획득하고,
제 1 영상 인식에 기반하여, 상기 제 1 이미지로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 확인하고,
상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 보정 영역 정보를 생성하고,
상기 통신 모듈을 통하여, 상기 보정 영역 정보를 외부 전자 장치로 송신하도록 설정된 전자 장치. - 제 11 항에 있어서, 상기 프로세서는,
제 2 영상 인식에 기반하여, 상기 제 1 이미지에 대응하는 분류 정보를 생성하고,
상기 적어도 하나의 이미지 영역과 연관된 정보 또는 상기 분류 정보 중 적어도 하나에 기반하는 상기 보정 영역을 생성하도록 설정된 전자 장치. - 제 13 항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 1 이미지를 수신하도록 설정된 전자 장치. - 제 13 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 적어도 하나의 이미지 영역으로부터, 오브젝트에 대응하는 적어도 하나의 영역을 확인하고,
상기 오브젝트와 관련된 정보를 이용하여 상기 보정 영역 정보를 생성하도록 설정된 전자 장치. - 제 13 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 적어도 하나의 이미지 영역으로부터, 텍스처에 대응하는 적어도 하나의 영역을 확인하고,
상기 텍스처와 관련된 정보를 이용하여, 상기 보정 영역 정보를 생성하도록 설정된 전자 장치. - 제 13 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 적어도 하나의 이미지 영역의 분할 또는 분류에 대응하는 적어도 하나의 신뢰도를 판단하고,
상기 적어도 하나의 신뢰도를 이용하여 상기 보정 영역 정보를 생성하도록 설정된 전자 장치. - 제 13 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 외부 전자 장치로부터, 상기 제 1 이미지와 크기가 다른 제 2 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여 수신하고,
상기 보정 영역 정보 및 상기 제 2 이미지를 이용하여 다른 보정 영역 정보를 생성하도록 설정된 전자 장치. - 제 19 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 다른 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 상기 제 2 이미지를 이용하여 보정된 제 3 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치. - 제 19 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 다른 보정 영역 정보의 적어도 일부에 기반하여, 보정하기 위한 상기 제 2 이미지의 제 1 영역 및 제 2 영역을 확인하고,
상기 제 1 영역에 대응하여 지정된 제 1 보정 정보를 이용하여 상기 제 1 영역의 보정을 수행하고,
상기 제 2 영역에 대응하여 지정된 제 2 보정 정보를 이용하여 상기 제 2 영역의 보정을 수행하도록 설정된 전자 장치. - 전자 장치에 있어서,
카메라;
통신 모듈; 및
상기 카메라 및 상기 통신모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고,
상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고,
외부 전자 장치가 상기 제 2 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을 조정하기 위한 픽셀 조정 정보를 생성하도록, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 2 이미지를 상기 외부 전자 장치로 전송하고,
상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로부터 생성된 상기 픽셀 조정 정보를 수신하고,
상기 제 1 이미지 내의 적어도 일부의 픽셀 각각을, 상기 수신된 픽셀 조정 정보를 이용하여 조정함으로써 보정하도록 설정된 전자 장치. - 전자 장치에 있어서,
카메라;
통신 모듈;
디스플레이; 및
상기 카메라 및 상기 통신모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 카메라를 이용하여 외부 객체에 대응하는 제 1 이미지를 획득하고,
상기 제 1 이미지를 이용하여 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 2 이미지를 생성하고,
상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 외부 전자 장치로 전송하고,
상기 외부 전자 장치로부터, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 2 이미지에 의하여 획득된 보정 영역 정보에 의하여 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 인코딩된 인코딩 이미지를 수신하고,
상기 수신된 인코딩 이미지를 디코딩하여, 상기 디스플레이에 표시하고,
상기 전송에 응답하여, 상기 외부 전자 장치로부터, 상기 통신 모듈을 통하여, 상기 제 1 이미지가 보정된 이후에 압축된 압축 이미지를 수신하고,
상기 수신된 압축 이미지를 저장하도록 설정된 전자 장치. - 전자 장치에 있어서,
카메라;
통신 모듈;
상기 카메라 및 상기 통신모듈과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 카메라를 이용하여 동영상 구성을 위한 복수 개의 이미지를 획득하고,
상기 복수 개의 이미지 중 제 1 구간에 포함된 제 1 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 1 경량 이미지를 생성하고,
상기 제 1 경량 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 외부 전자 장치로 송신하고,
상기 제 1 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 1 보정 영역 정보를 수신하고,
상기 제 1 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 1 구간에 포함된 이미지들을 보정하고,
상기 복수 개의 이미지 중 제 2 구간에 포함된 제 2 이미지를 이용하여, 상기 제 1 이미지의 데이터의 크기보다 작을 크기를 갖는 제 2 경량 이미지를 생성하고,
상기 제 2 경량 이미지를, 상기 통신 모듈을 통하여, 외부 전자 장치로 송신하고,
상기 제 2 경량 이미지에 기초하여 생성된 제 2 보정 영역 정보를 수신하고,
상기 제 2 보정 영역 정보에 기초하여, 상기 제 2 구간에 포함된 이미지들을 보정하도록 설정된 전자 장치. - 제 22 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제 1 구간의 이미지와의 차이가 지정된 임계치를 초과하는 이미지가 검출되면, 상기 제 1 구간의 종료를 판단하고, 상기 차이가 지정된 임계치를 초과하는 이미지를 상기 제 2 구간으로 분류하고, 상기 제 2 경량 이미지를 송신하도록 설정된 전자 장치.
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170062956A KR102287043B1 (ko) | 2017-05-22 | 2017-05-22 | 카메라를 이용하여 획득한 이미지를 처리하는 전자 장치 및 그 동작 방법 |
| EP18805351.6A EP3590092B1 (en) | 2017-05-22 | 2018-05-21 | Electronic device for processing image acquired by using camera and method for operating the same |
| PCT/KR2018/005803 WO2018216992A1 (en) | 2017-05-22 | 2018-05-21 | Electronic device for processing image acquired by using camera and method for operating the same |
| JP2019564104A JP2020522785A (ja) | 2017-05-22 | 2018-05-21 | カメラを用いて獲得したイメージを処理する電子装置及びその動作方法 |
| CN201880033727.6A CN110651296B (zh) | 2017-05-22 | 2018-05-21 | 处理通过使用照相机获取的图像的电子设备及其操作方法 |
| US15/986,438 US10957022B2 (en) | 2017-05-22 | 2018-05-22 | Electronic device for processing image acquired by using camera and method for operating the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170062956A KR102287043B1 (ko) | 2017-05-22 | 2017-05-22 | 카메라를 이용하여 획득한 이미지를 처리하는 전자 장치 및 그 동작 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20180127782A true KR20180127782A (ko) | 2018-11-30 |
| KR102287043B1 KR102287043B1 (ko) | 2021-08-06 |
Family
ID=64271909
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170062956A KR102287043B1 (ko) | 2017-05-22 | 2017-05-22 | 카메라를 이용하여 획득한 이미지를 처리하는 전자 장치 및 그 동작 방법 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10957022B2 (ko) |
| EP (1) | EP3590092B1 (ko) |
| JP (1) | JP2020522785A (ko) |
| KR (1) | KR102287043B1 (ko) |
| CN (1) | CN110651296B (ko) |
| WO (1) | WO2018216992A1 (ko) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200095106A (ko) * | 2019-01-31 | 2020-08-10 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 이미지 처리 방법 |
| US10825141B1 (en) | 2019-08-19 | 2020-11-03 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) upscaling apparatus and operating method of the same |
| US10929961B2 (en) | 2018-02-09 | 2021-02-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device and method for correcting images using external electronic device |
| US11380096B2 (en) | 2019-04-08 | 2022-07-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device for performing image processing and method thereof |
| US11430081B2 (en) | 2018-03-23 | 2022-08-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device for processing image together with external electronic device and operation method thereof |
| KR20230012265A (ko) | 2021-07-15 | 2023-01-26 | 한국수력원자력 주식회사 | 열화상 이미지의 발열 및 반사열 판별 방법 |
Families Citing this family (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6931203B2 (ja) * | 2017-03-29 | 2021-09-01 | 日本電気株式会社 | 映像解析装置、映像解析方法、および映像解析プログラム |
| KR102495763B1 (ko) * | 2018-02-23 | 2023-02-06 | 삼성전자주식회사 | 제1 이미지 처리 방식으로 보정된 이미지를 제2 이미지 처리 방식을 이용하여 외부 전자 장치에서 보정하기 위한 전자 장치 및 방법 |
| US10796157B2 (en) * | 2018-03-13 | 2020-10-06 | Mediatek Inc. | Hierarchical object detection and selection |
| US10863097B2 (en) * | 2018-08-21 | 2020-12-08 | Gopro, Inc. | Field of view adjustment |
| KR20200094525A (ko) * | 2019-01-30 | 2020-08-07 | 삼성전자주식회사 | 서로 연관된 복수의 데이터를 포함하는 하나의 파일을 처리하는 전자 장치 |
| KR20200114275A (ko) | 2019-03-28 | 2020-10-07 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 이미지에 포함된 개인 정보의 보안 방법 |
| WO2020231016A1 (en) * | 2019-05-16 | 2020-11-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image optimization method, apparatus, device and storage medium |
| GB2586511B (en) * | 2019-08-23 | 2021-12-01 | Dualitas Ltd | Holographic projector |
| WO2021060808A1 (en) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | Lg Electronics Inc. | Signal processing device and image display apparatus including same |
| WO2021102947A1 (zh) * | 2019-11-29 | 2021-06-03 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像信号处理装置、方法、相机以及可移动平台 |
| JP7407604B2 (ja) | 2020-01-21 | 2024-01-04 | キヤノン株式会社 | 推論装置、学習装置、推論方法、学習方法、及びプログラム |
| CN111491152B (zh) * | 2020-04-10 | 2022-01-21 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 全息投影装置和方法 |
| CN111880640B (zh) * | 2020-07-31 | 2022-03-22 | Oppo广东移动通信有限公司 | 屏幕控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| EP3975129A1 (en) * | 2020-09-25 | 2022-03-30 | Medit Corp. | Image processing method providing a reliability representation mode and apparatus using the same |
| US20230022444A1 (en) * | 2021-07-26 | 2023-01-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device generating image and method for operating the same |
| WO2023080520A1 (ko) * | 2021-11-03 | 2023-05-11 | 삼성전자 주식회사 | 이미지의 화질을 개선하기 위한 전자 장치 |
| US20230222635A1 (en) * | 2022-01-12 | 2023-07-13 | Black Sesame Technologies Inc. | Cloud based intelligent image enhancement system |
| WO2024043557A1 (ko) * | 2022-08-22 | 2024-02-29 | 삼성전자 주식회사 | 이미지를 합성하기 위한 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 |
| CN116229377B (zh) * | 2023-05-06 | 2023-08-04 | 成都三合力通科技有限公司 | 一种人员管控报警系统及方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020181801A1 (en) * | 2001-06-01 | 2002-12-05 | Needham Bradford H. | Feature-based image correction |
| KR20060121752A (ko) * | 2005-05-25 | 2006-11-29 | 아바고 테크놀로지스 제너럴 아이피 (싱가포르) 피티이 리미티드 | 이미지 프로세싱 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독가능한 매체 |
| US20110034176A1 (en) * | 2009-05-01 | 2011-02-10 | Lord John D | Methods and Systems for Content Processing |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4202692B2 (ja) | 2002-07-30 | 2008-12-24 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理方法および装置 |
| US7039222B2 (en) * | 2003-02-28 | 2006-05-02 | Eastman Kodak Company | Method and system for enhancing portrait images that are processed in a batch mode |
| US8489987B2 (en) * | 2006-07-31 | 2013-07-16 | Ricoh Co., Ltd. | Monitoring and analyzing creation and usage of visual content using image and hotspot interaction |
| US20080292219A1 (en) * | 2007-05-24 | 2008-11-27 | Gary Keall | Method And System For An Image Sensor Pipeline On A Mobile Imaging Device |
| EP2402867B1 (en) * | 2010-07-02 | 2018-08-22 | Accenture Global Services Limited | A computer-implemented method, a computer program product and a computer system for image processing |
| US9424255B2 (en) * | 2011-11-04 | 2016-08-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Server-assisted object recognition and tracking for mobile devices |
| WO2013165565A1 (en) * | 2012-04-30 | 2013-11-07 | Nikon Corporation | Method of detecting a main subject in an image |
| US9552535B2 (en) * | 2013-02-11 | 2017-01-24 | Emotient, Inc. | Data acquisition for machine perception systems |
| US9881202B2 (en) * | 2013-05-14 | 2018-01-30 | Google Llc | Providing visual effects for images |
| US9402018B2 (en) * | 2013-12-17 | 2016-07-26 | Amazon Technologies, Inc. | Distributing processing for imaging processing |
| US9659350B2 (en) | 2014-01-31 | 2017-05-23 | Morpho, Inc. | Image processing device and image processing method for image correction, and non-transitory computer readable recording medium thereof |
| US20170200068A1 (en) * | 2014-06-18 | 2017-07-13 | Trax Technology Solutions Pte. Ltd. | Method and a System for Object Recognition |
| US9311735B1 (en) * | 2014-11-21 | 2016-04-12 | Adobe Systems Incorporated | Cloud based content aware fill for images |
| US9659381B2 (en) * | 2015-01-26 | 2017-05-23 | Daqri, Llc | Real time texture mapping for augmented reality system |
-
2017
- 2017-05-22 KR KR1020170062956A patent/KR102287043B1/ko active IP Right Grant
-
2018
- 2018-05-21 EP EP18805351.6A patent/EP3590092B1/en active Active
- 2018-05-21 CN CN201880033727.6A patent/CN110651296B/zh active Active
- 2018-05-21 WO PCT/KR2018/005803 patent/WO2018216992A1/en unknown
- 2018-05-21 JP JP2019564104A patent/JP2020522785A/ja active Pending
- 2018-05-22 US US15/986,438 patent/US10957022B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020181801A1 (en) * | 2001-06-01 | 2002-12-05 | Needham Bradford H. | Feature-based image correction |
| KR20060121752A (ko) * | 2005-05-25 | 2006-11-29 | 아바고 테크놀로지스 제너럴 아이피 (싱가포르) 피티이 리미티드 | 이미지 프로세싱 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독가능한 매체 |
| US20110034176A1 (en) * | 2009-05-01 | 2011-02-10 | Lord John D | Methods and Systems for Content Processing |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10929961B2 (en) | 2018-02-09 | 2021-02-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device and method for correcting images using external electronic device |
| US11430081B2 (en) | 2018-03-23 | 2022-08-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device for processing image together with external electronic device and operation method thereof |
| KR20200095106A (ko) * | 2019-01-31 | 2020-08-10 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 이미지 처리 방법 |
| US11380096B2 (en) | 2019-04-08 | 2022-07-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device for performing image processing and method thereof |
| US10825141B1 (en) | 2019-08-19 | 2020-11-03 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) upscaling apparatus and operating method of the same |
| US10839565B1 (en) | 2019-08-19 | 2020-11-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) up-scaling apparatus and operating method of the same |
| WO2021033867A1 (en) * | 2019-08-19 | 2021-02-25 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (ai) up-scaling apparatus and operating method of the same |
| US11107190B2 (en) | 2019-08-19 | 2021-08-31 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) up-scaling apparatus and operating method of the same |
| US11393071B2 (en) | 2019-08-19 | 2022-07-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) upscaling apparatus and operating method of the same |
| US11756159B2 (en) | 2019-08-19 | 2023-09-12 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) up-scaling apparatus and operating method of the same |
| KR20230012265A (ko) | 2021-07-15 | 2023-01-26 | 한국수력원자력 주식회사 | 열화상 이미지의 발열 및 반사열 판별 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US10957022B2 (en) | 2021-03-23 |
| JP2020522785A (ja) | 2020-07-30 |
| US20180336666A1 (en) | 2018-11-22 |
| KR102287043B1 (ko) | 2021-08-06 |
| EP3590092A4 (en) | 2020-01-22 |
| EP3590092B1 (en) | 2023-09-06 |
| EP3590092A1 (en) | 2020-01-08 |
| WO2018216992A1 (en) | 2018-11-29 |
| CN110651296A (zh) | 2020-01-03 |
| CN110651296B (zh) | 2023-11-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110651296B (zh) | 处理通过使用照相机获取的图像的电子设备及其操作方法 | |
| KR102329862B1 (ko) | 영상의 컬러 변환 방법 및 전자 장치 | |
| KR102603426B1 (ko) | 이미지 처리장치 및 방법 | |
| KR102385188B1 (ko) | 외부 전자 장치에서 생성된 정보를 이용하여 이미지 데이터를 처리하는 방법 및 전자 장치 | |
| US11017598B2 (en) | Method for processing omni-directional image using padding area and apparatus supporting the same | |
| US20170048461A1 (en) | Method for processing image and electronic device supporting the same | |
| US20180025478A1 (en) | Electronic device for processing image | |
| KR20170098089A (ko) | 전자 장치 및 그의 동작 방법 | |
| US10848669B2 (en) | Electronic device and method for displaying 360-degree image in the electronic device | |
| KR102547104B1 (ko) | 전자 장치 및 복수의 영상을 처리하는 방법 | |
| KR102272108B1 (ko) | 영상 처리 장치 및 방법 | |
| CN108353152B (zh) | 图像处理设备及其操作方法 | |
| KR20170097860A (ko) | 디스플레이를 이용하여 이미지를 촬영하는 전자 장치 및 이미지 촬영 방법 | |
| US10650596B2 (en) | Electronic device for providing VR image based on polyhedron and image providing method thereof | |
| US10200705B2 (en) | Electronic device and operating method thereof | |
| KR102380979B1 (ko) | 이미지의 메타데이터 관리 방법 및 장치 | |
| KR20170019827A (ko) | 이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자장치 | |
| US10412339B2 (en) | Electronic device and image encoding method of electronic device | |
| KR20170092772A (ko) | 이미지 처리장치 및 방법 | |
| KR20160149842A (ko) | 영상 처리 방법 및 그 장치 | |
| KR102423364B1 (ko) | 영상을 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 | |
| US10623630B2 (en) | Method of applying a specified effect to an area of an image and electronic device supporting the same | |
| KR102305909B1 (ko) | 이미지 처리 방법과 이를 지원하는 전자 장치 | |
| KR20180013092A (ko) | 전자 장치 및 그 제어 방법 | |
| KR20160105264A (ko) | 영상 보정 장치 및 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 |