KR20190016868A

KR20190016868A - 이미지 처리 방법 및 그에 따른 장치

Info

Publication number: KR20190016868A
Application number: KR1020170101345A
Authority: KR
Inventors: 조정훈; 김승찬; 김용남
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2017-08-09
Filing date: 2017-08-09
Publication date: 2019-02-19
Also published as: EP3664445A1; US11128909B2; WO2019031676A1; EP3664445B1; US20210092472A1; KR102393299B1; EP3664445A4

Abstract

디바이스 주변의 조도 정보를 획득하고, 조도 정보에 기초하여, 디바이스에서 재생되는 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께를 결정하고, 결정된 두께의 선으로 오브젝트의 윤곽선이 나타나도록 컨텐트를 영상 처리하는 제어부 및 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이하는 디스플레이부를 포함하는 일 실시예에 따른 디바이스가 개시된다.

Description

이미지 처리 방법 및 그에 따른 장치{METHOD OF PROCESSING AN IMAGE AND APPARATUS THEREOF}

본 개시는 사용자의 상황에 맞추어 디스플레이 될 이미지를 변경하고, 변경된 이미지를 디스플레이하기 위한 사용자 인터페이스, 방법 및 장치에 관한 것이다.

네트워크 및 멀티 미디어 기술이 발전함에 따라, 사용자들은 언제 어디서나 사진, 영화 또는 방송과 같은 영상을 볼 수 있게 되었다.

그러나, 일부 사용자는 낮은 시력, 노안 또는 대비 감도 저하와 같은 문제 때문에, 휴대폰 또는 TV와 같은 디스플레이 장치에서 디스플레이되는 영상이 사용자에게 왜곡되어 보이거나 사용자가 영상 내의 사물 조차 인식하지 못하는 경우가 있다.

또한, 디바이스 주변의 조도에 따라, 일반 사용자 또한 디스플레이되는 영상을 정상적으로 볼 수 없는 경우가 발생한다. 예를 들어, 사용자가 한 낮의 태양광 아래에서 모바일 디바이스에 디스플레이되는 이미지를 정상적으로 식별하기 어렵다.

일부 실시예는, 디바이스의 주변의 조도에 따라 디스플레이될 이미지를 변경하여 컨텐트에 대한 인식율을 높이기 위한 디바이스 및 방법을 제공할 수 있다.

또한, 일부 실시예는, 사용자의 시력에 따라, 디스플레이될 이미지를 변경하여 컨텐트에 대한 인식률을 높이기 위한 디바이스 및 방법을 제공할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1 측면은, 디바이스 주변의 조도 정보를 획득하고, 조도 정보에 기초하여, 디바이스에서 재생되는 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께를 결정하고, 결정된 두께의 선으로 오브젝트의 윤곽선이 나타나도록 컨텐트를 영상 처리하는 제어부 및 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이하는 디스플레이부를 포함할 수 있다.

또한, 제어부는, 오브젝트의 색을 검출하고, 오브젝트의 윤곽선을 오브젝트의 색의 보색으로 표시할 수 있다.

또한, 디바이스는 사용자의 색상 대비 감도가 기준 이하인 색 세트에 관한 색 정보를 저장하는 저장부를 포함하고, 제어부는, 오브젝트의 색 및 오브젝트의 배경의 색을 검출하고, 검출된 오브젝트의 색 및 오브젝트의 배경의 색이 색 세트인 경우, 오브젝트의 윤곽선이 오브젝트의 색의 보색으로 나타나도록 컨텐트를 영상 처리할 수 있다.

또한, 제어부는, 컨텐트에서 텍스트를 검출하고, 텍스트를 제 1 색으로 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시할 수 있다.

또한, 제어부는 재생되는 컨텐트의 제 1 프레임과 제 1 프레임의 다음 프레임인 제 2 프레임의 명암비를 결정하고, 명암비에 대응하는 두께로 제 2 프레임에 포함된 오브젝트의 윤곽선을 표시할 수 있다.

또한, 제어부는, 획득된 조도가 높을수록 윤곽선의 두께를 두껍게 결정할 수 있다.

또한, 제어부는, 사용자의 명암 대비 감도를 더 고려하여, 윤곽선의 두께를 결정할 수 있다.

또한, 제어부는, 컨텐트 내의 복수의 오브젝트를 검출하고, 복수의 오브젝트 각각에 대응하는 명도값을 결정하고, 복수의 오브젝트 각각이 복수의 오브젝트 각각에 대응하는 명도값으로 표현되도록 컨텐트를 영상 처리할 수 있다.

또한, 제어부는 재생되는 컨텐트가 방송 프로그램인 경우, 방송 프로그램에 대한 EPG 정보로부터 적어도 하나의 키워드를 검출하고, 텍스트가 검출된 적어도 하나의 키워드를 나타내는 경우, 텍스트를 제 1 색으로 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시할 수 있다.

또한, 제어부는 텍스트의 위치 및 크기에 기초하여, 텍스트를 제 1 색으로 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시할 수 있다.

도 1은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 사용자의 환경 또는 사용자의 시력 정보에 따라, 이미지를 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 일부 실시예에 따른, 디바이스가 디바이스 주변의 상황 정보 또는 사용자의 시력 정보에 기초하여, 이미지를 디스플레이하는 방법의 흐름도이다.
도 3 내지 도 5는 일부 실시예에 따른 디바이스가 컨텐트에 영상 처리를 수행하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 6은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 디바이스 주변의 조도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절함으로써, 사용자가 이미지 내의 오브젝트를 인식하기 용이하도록 이미지를 변경하는 방법의 흐름도이다.
도 7은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 디바이스 주변의 조도 정보를 획득하는 방법을 도시한다.
도 8은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 주변의 조도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절함으로써, 사용자가 이미지 내의 오브젝트를 인식하기 용이하도록 이미지를 변경하는 방법을 도시한다.
도 9는 다른 일부 실시예에 따른, 디바이스가 주변의 조도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절함으로써, 사용자가 이미지 내의 오브젝트를 인식하기 용이하도록 이미지를 변경하는 방법을 도시한다.
도 10 및 11은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 주변의 조도에 따라 이미지를 변경하기 위한 사용자 입력을 수신하는 방법을 도시한다.
도 12는 일부 실시예에 따른, 디바이스가 연속되는 이미지간의 명암비에 기초하여 이미지를 변경하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 13는 은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 연속되는 이미지간의 명암비에 기초하여 이미지를 변경하는 방법을 도시한다.
도 14는 디바이스가 오브젝트의 색에 기초하여, 오브젝트의 윤곽선을 강조하는 이미지를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 15는 디바이스가 오브젝트의 색 및 오브젝트의 배경의 색에 기초하여 오브젝트의 윤곽선의 색을 변경하는 방법을 도시한다.
도 16은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 이미지 내의 텍스트의 인식율을 높이는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 17은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 텍스트의 위치 및 크기에 기초하여 강조할 텍스트를 선택하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 18 및 19는 디바이스가 이미지 내의 텍스트의 인식율을 높이는 방법을 도시한다.
도 20은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 EPG 정보에 기초하여 강조할 텍스트를 선택하는 방법의 흐름도이다.
도 21은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 EPG 정보에 기초하여 강조할 텍스트를 선택하고, 선택된 텍스트에 영상처리를 수행하는 방법을 도시한다.
도 22는 일부 실시예에 따른, 디바이스가 사용자의 명암 대비 감도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 23은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 사용자의 명암 대비 감도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절하는 방법을 도시한다.
도 24는 일부 실시예에 따른, 디바이스가 사용자의 명암 대비 감도를 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법을 도시한다.
도 25 및 26은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 디스플레이 모드를 설정하는 사용자 입력을 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법을 도시한다.
도 27은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 사용자의 명암 대비 감도에 따라 영상 처리 방법을 선택하는 방법의 흐름도이다.
도 28은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 이미지 내의 오브젝트를 인식하는 방법을 도시한다.
도 29는 다른 실시예에 따른, 디바이스가 디스플레이 모드를 설정하는 사용자 입력을 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법을 도시한다.
도 30은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 사용자의 명암 대비 감도 및 조도에 기초하여, 컨텐트를 디스플레이하는 방법을 도시한다.
도 31은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 이미지에 컬러 필터를 적용하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 32는 일부 실시예에 따른, 디바이스가 이미지에 컬러 필터를 적용하는 방법을 도시한다.
도 33은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 사용자의 색각 정보에 기초하여 이미지의 색을 교정하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 34는 일부 실시예에 따른, 디바이스가 이미지에 컬러 필터를 적용하는 방법을 도시한다.
도 35는 일부 실시예에 따른, 디바이스가 별도의 디스플레이 장치를 이용하여 영상 처리된 이미지를 디스플레이하는 방법의 흐름도이다.
도 36 내지 38은 일부 실시예에 따른, 디바이스가 별도의 디스플레이 장치를 이용하여 영상 처리된 이미지를 디스플레이하는 방법을 도시한다.
도 39 및 도 40는 일부 실시예에 따른 디바이스의 블록도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 사용자의 환경 또는 사용자의 시력 정보에 따라, 이미지를 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 1의 (a)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)를 디스플레이할 수 있다.

도 1의 (b)를 참조하면, 조도(illumination)가 임계값 이상이거나, 사용자의 시각 기능에 이상이 있는 경우, 도 1의 (a)에 도시된 원본 이미지(100)는 사용자에게 흐릿한 이미지(10)로 보여질 수 있다.

예를 들어, 사용자가 한 낮의 태양광 아래에서 휴대폰을 볼 때, 사용자는 휴대폰에 디스플레이된 이미지 내의 사물을 정상적으로 인식하기 어려울 수 있다. 또한, 예를 들어, 대비 감도가 낮은 사용자의 경우, 디스플레이되는 이미지 내의 사물을 정상적으로 인식하기 어려울 수 있다.

도 1 의 (c)를 참조하면, 디바이스(1000)는 사용자의 환경 정보 또는 사용자의 시력 정보에 따라, 원본 이미지(100)를 영상 처리하여 인식하기 용이한 이미지(20)를 생성하고 디스플레이할 수 있다.

도 2는 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 디바이스(1000) 주변의 상황 정보 또는 사용자의 시력 정보에 기초하여, 이미지를 디스플레이하는 방법의 흐름도이다.

단계 S210에서, 디바이스(1000)는 디바이스(1000) 주변의 상황 정보를 획득할 수 있다.

디바이스(1000) 주변의 상황 정보는 예를 들어, 조도 정보, 장소 및 시간을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 디바이스(1000)는 디바이스(1000)에 구비된 센서를 이용하여 디바이스(1000) 주변의 상황 정보를 획득할 수 있다.

단계 S220에서, 디바이스(1000)는 사용자의 시력 정보를 획득할 수 있다.

사용자의 시력 정보는 사용자의 대비 감도, 시력, 색약 및 시각 기능 정보를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 대비 감도는 명암 대비 감도 및 색 대비 감도를 포함할 수 있다.

디바이스(1000)는 사용자로부터 사용자의 시력 정보를 수신할 수 있다.

단계 S230에서, 디바이스(1000)는 재생되는 컨텐트에 대한 영상 처리를 수행할 수 있다.

컨텐트는 이미지일 수 있으며, 동영상일 수도 있다. 또한, 컨텐트는 디바이스(1000)에 저장될 수 있으며, 외부 서버로부터 수신될 수도 있다. 컨텐트가 동영상인 경우, 디바이스(1000)는 실시간으로 동영상 내의 프레임을 영상 처리하고, 영상 처리된 이미지를 타임 스탬프 값에 기초하여 디스플레이할 수 있다.

디바이스(1000)는 디바이스(1000) 주변의 상황 정보 및 사용자의 시력 정보 중 적어도 하나에 기초하여 재생되는 컨텐트에 대한 영상 처리를 수행할 수 있다.

예를 들어, 디바이스(1000)는 디바이스(1000) 주변의 조도가 임계값 이상이거나, 사용자의 대비 감도가 임계값 이하인 경우, 사용자가 컨텐트 내의 오브젝트를 인식하기 용이하도록 컨텐트에 대한 영상 처리를 수행할 수 있다.

오브젝트는 사용자가 개별적인 것으로 인식할 수 있는 모든 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 컨텐트가 피사체를 촬영하여 생성된 사진인 경우, 오브젝트는 촬영된 피사체일 수 있다. 또한, 컨텐트가 만화 영화인 겨우, 오브젝트는 만화 이미지에 표현된 인물일 수 있다. 또한, 컨텐트가 GUI 이미지인 경우, 오브젝트는 GUI 이미지 내의 텍스트 및 버튼 등 일 수 있다.

컨텐트에 대한 영상 처리는 컨텐트를 구성하는 이미지에 대한 영상 처리를 의미할 수 있다. 예를 들어, 컨텐트가 동영상인 경우, 디바이스(1000)는 동영상 내의 프레임에 대하여 영상 처리를 수행할 수 있다.

이미지에 대한 영상 처리는 이미지를 구성하는 픽셀에 수학적 필터를 적용하는 것을 의미할 수 있다. 또한, 이미지에 대한 영상 처리는 이미지로부터 정보를 검출하고, 검출된 정보에 기초하여 새로운 이미지를 생성하는 것을 의미할 수도 있다.

디바이스(1000)는 컨텐트 내의 오브젝트가 용이하게 인식되도록, 적응 문턱 필터(Adaptive threshold filter)를 적용할 수 있다. 적응 문턱 필터는 도 3의 (a) 및 (b)를 참조하여 후술된다.

또한, 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 오브젝트를 인식하고, 인식된 오브젝트를 명암 대비로 표현하는 이미지를 생성할 수도 있다. 명세서 전체에서, 컨텐트 내의 오브젝트를 인식하고, 인식된 오브젝트를 명암 대비로 표현하는 방법은 컨트라스트 필터(Contrast filter)로써 언급될 수 있다. 컨트라스트 필터는 도 4의 (a) 및 (b)를 참조하여 후술된다.

또한, 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 오브젝트가 용이하게 인식되도록, 컨텐트에 컨트라스트 필터를 적용하여 컨텐트 내의 인식된 오브젝트를 명암 대비로 표현하고, 명암 대비와 함께 인식된 오브젝트의 윤곽선을 나타내는 이미지를 생성할 수도 있다. 이러한 방법은 도 5의 (a) 및 (b)를 참조하여 후술된다.

단계 S240에서, 디바이스(1000)는 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이할 수 있다.

도 3 내지 도 5는 일부 실시예에 따른 디바이스(1000)가 컨텐트에 영상 처리를 수행하는 방법을 나타내는 도면이다.

도 3의 (a) 및 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 적응 문턱 필터를 사용하여 원본 이미지(100)를 변경할 수 있다.

적응 문턱 필터는 만화 필터(Cartoon filter) 및 에지 강조 필터(Edge enhancement filter)를 포함할 수 있다.

만화 필터는, 이미지 내의 사물을 만화화하여 표현하는 필터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)에 만화 필터를 적용하여, 원본 이미지(100) 내의 오브젝트의 윤곽선을 검출하고, 검출된 윤곽선에 의해 구분되는 영역은 색, 명도, 채도의 변화가 감소되어 단순화되는 만화 이미지를 생성할 수 있다.

만화 필터는 이미지가 흐려지지 않으면서 이미지 내의 노이즈를 제거하기 위한 필터(예를 들어, Median filter 또는 Bilateral filter), 색을 기준으로 이미지 내의 영역을 구분하는 필터(Color image segmentation filter), 구분된 영역의 에지를 검출하는 필터(Edge detection filter) 등을 포함할 수 있다.

만화 이미지가 생성됨에 따라, 디바이스는 만화 이미지에 에지 강조 필터를 적용하여, 만화 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선을 두껍게 나타내는 적응 문턱 필터 이미지(110)를 생성할 수 있다.

적응 문턱 필터 이미지(110)에서 원본 이미지(100) 내의 오브젝트인 머리, 눈썹, 눈, 코 및 얼굴의 윤곽선은 원본 이미지(100) 보다 두껍고 진하게 표시되며, 얼굴 피부를 나타내는 영역은 색, 명도, 채도의 변화가 감소됨을 알 수 있다.

도 4의 (a) 및 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100) 내의 오브젝트가 명암 대비로 구분되도록 원본 이미지(100)를 변경할 수 있다.

예를 들어, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100) 내의 적어도 하나의 오브젝트의 영역을 결정할 수 있다. 도 4의 (a)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지로부터 버스가 차지하는 영역을 제 1 오브젝트의 영역으로 결정하고, 차도가 차지하는 영역을 제 2 오브젝트의 영역으로 결정할 수 있다. 나아가, 디바이스(1000)는 각각의 오브젝트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 제 1 오브젝트가 버스에 대응되는 것으로 인식할 수 있다.

디바이스(1000)는 각각의 오브젝트에 대응하는 명도를 결정할 수 있다. 이 경우 디바이스(1000)는, 인접한 오브젝트간의 명도 차이가 크도록 각각의 오브젝트에 대응하는 명도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 오브젝트에 대응하여 흰색을 결정하고, 제 1 오브젝트와 인접한 제 2 오브젝트에 대응하여 검은색을 결정할 수 있다.

또한, 디바이스(1000)는 피사체를 높은 명도로 표현하고, 피사체의 배경은 낮은 명도로 표현할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 동일한 종류의 오브젝트는 동일한 명도로 표현하고, 동일하지 않은 종류의 오브젝트는 다른 명도로 표현할 수 있다. 예를 들어, 자동차는 모두 제 1 명도로 표현하고, 빌딩은 모두 제 2 명도로 표현할 수 있다. 디바이스(1000)는 각각의 오브젝트를 각각의 오브젝트에 대응하는 명도로만 표현하는 명암 대비 이미지(120)를 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 명암 대비 이미지(120)만으로도 이미지가 나타내고 있는 오브젝트를 유추할 수 있다.

일반적인 사용자는 명암 대비 이미지(120)로부터 사물을 인식하기 쉽지 않으나, 대비 감도가 아주 낮은 사용자에게 색, 그라데이션 또는 윤곽선은 의미가 없으므로, 대비 감도가 아주 낮은 사용자는 원본 이미지(100) 보다 명암 대비 이미지(120)로부터 사물의 형태를 용이하게 파악할 수 있다.

도 5의 (a) 및 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 이미지 내의 오브젝트를 명암 대비 및 윤곽선으로 구분되도록 원본 이미지(100)를 변경할 수 있다.

예를 들어, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)에 컨트라스트 필터를 적용하여 원본 이미지(100) 내의 오브젝트를 명암 대비로 표현하고, 명암 대비로 표현된 오브젝트에 오브젝트의 윤곽선(135)을 더함으로써, 윤곽선이 더해진 명암 대비 이미지(130)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 명암 대비 이미지에 에지 강조 필터를 적용하여 명암 대비 이미지 상에 오브젝트의 윤곽선(135)을 표시할 수 있다. 또한, 예를 들어, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)로부터 오브젝트의 영역을 결정하고, 결정된 영역을 둘러싸는 선을 오브젝트의 윤곽선으로 결정하고, 결정된 윤곽선을 명암 대비 이미지 상에 표시할 수도 있다.

디바이스(1000)는 주변의 조도가 높을수록 또는 사용자의 시력이 낮을수록 오브젝트의 윤곽선의 두께를 두껍게 나타낼 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 에지 강조 필터의 계수를 조정하여 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절할 수 있다. 또한, 예를 들어, 디바이스(1000)는 적용되는 필터의 종류를 변경하여 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절할 수 있다. 또한, 예를 들어, 디바이스(1000)는 오브젝트의 윤곽선을 결정하고, 결정된 윤곽선을 선택된 두께로 영상 처리된 이미지 상에 표시할 수도 있다.

다른 일부 실시예에 따르면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100) 내의 오브젝트를 인식하고, 인식된 오브젝트의 윤곽선을 원본 이미지(100)에 더함으로써, 오브젝트의 인식율을 높이는 이미지를 생성할 수도 있다.

또한, 다른 일부 실시예에 따르면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)에 만화 필터를 적용하고, 만화 필터가 적용된 이미지에 인식된 오브젝트의 윤곽선을 더함으로써, 오브젝트의 인식율을 높이는 이미지를 생성할 수도 있다.

디바이스(1000)는 사용자의 대비 감도에 따라, 원본 이미지(100)에 상이한 필터를 적용할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 사용자의 대비 감도가 평균 이하인 경우, 원본 이미지(100)에 만화 필터를 적용할 수 있으며, 사용자의 대비 감도가 매우 낮은 경우, 원본 이미지(100)에 컨트라스트 필터를 적용할 수 있다. 이에 따라, 저시력, 노안, 저 대비 감도를 갖는 사용자도 이미지 내의 사물을 인식할 수 있다.

또한, 디바이스(1000)는 디바이스(1000) 주변의 조도에 따라, 원본 이미지(100)에 상이한 필터를 적용할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)가 직사광선이 없는 낮의 야외에 있는 경우, 원본 이미지(100)에 만화 필터를 적용할 수 있으며, 디바이스(1000)가 직사광선이 있는 낮의 야외에 있는 경우, 원본 이미지(100)에 컨트라스트 필터를 적용할 수 있다.

또한, 실시예에 따라 디바이스(1000)는 조도가 높아질수록 명암의 범위를 넓힘으로써 시인성을 높일 수도 있다. 명암의 범위를 넓히는 기술은 HDR(High Dynamic Range)로 언급될 수 있으며, 명암의 범위가 넓어질수록 이미지의 명암을 보다 세밀하게 표현할 수 있다.

디바이스(1000)는 TV일 수도 있으며, 사용자가 휴대하는 모바일 디바이스일 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는, 모니터, 태블릿, 프로젝터, 셋탑 박스 또는 동글(dongle) 일 수 있으나 이에 제한되지 않는다.

도 6은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 디바이스(1000) 주변의 조도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절함으로써, 사용자가 이미지 내의 오브젝트를 인식하기 용이하도록 이미지를 변경하는 방법의 흐름도이다.

단계 S610에서, 디바이스(1000)는 디바이스(1000) 주변의 조도 정보를 획득할 수 있다.

디바이스(1000)는 디바이스(1000)에 구비된 조도 센서를 제어하여 디바이스(1000) 주위의 조도 정보를 획득할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 디바이스(1000)와 근거리 무선 통신 연결이 설정된 다른 디바이스로부터 조도 정보를 수신할 수도 있다.

단계 S620에서, 디바이스(1000)는 조도 정보에 기초하여, 디바이스(1000)에서 재생되는 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께를 결정할 수 있다.

디바이스(1000)는 디바이스(1000) 주위의 조도가 제 1 임계값 이상인 경우, 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께를 제 1 두께로 결정할 수 있다. 또한, 예를 들어, 디바이스(1000)는 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께가 디바이스(1000) 주위의 조도에 비례하도록 윤곽선의 두께를 결정할 수도 있다.

단계 S630에서, 디바이스(1000)는 결정된 두께의 선으로 오브젝트의 윤곽선이 나타나도록 컨텐트를 영상 처리할 수 있다.

디바이스(1000)는 결정된 두께의 선으로 오브젝트의 윤곽선이 나타나도록 원본 이미지에 적용될 이미지 필터의 계수를 조절할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 원본 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선을 검출하고, 검출된 오브젝트의 윤곽선을 결정된 두께의 선으로 나타내는 이미지를 생성할 수도 있다.

단계 S640에서, 디바이스(1000)는 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.

디바이스(1000)는 디바이스(1000)에 구비된 디스플레이 장치 상에 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 디바이스(1000)와 근거리 무선 통신 연결이 설정된 다른 디바이스에게 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이할 것을 요청할 수도 있다.

도 7은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 디바이스(1000) 주변의 조도 정보를 획득하는 방법을 도시한다.

도 7의 (a)는 주변 조도에 따른 공간 주파수에 대한 인지 대비 곡선을 나타낸다. 도 7의 (a)의 곡선을 참조하면, 조도가 높아질수록 대비 감도(Contrast sensitivity)가 떨어지는 것을 알 수 있다. 따라서, 조도가 높아질수록 디스플레이 장치에 디스플레이된 물체를 구분하기 어렵다. 이러한 특성으로 인해, 조도가 높은 사무실이나 낮에 TV를 보면 색이 탁하고 칙칙해 보이며, 선명도가 떨어지는 현상이 발생한다. 밝은 야외에서 휴대폰의 화면이 잘 보이지 않는 현상 또한 이러한 특성 때문이다. 또한,　조도가 높아질수록 대비 감도가 떨어지는 현상은 모든 디스플레이 장치에서 발생할 수 있다.

도 7의 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 디바이스(1000)에 구비된 조도 센서(1495)를 제어하여, 디바이스(1000) 주위의 조도를 감지할 수 있다.

도 7의 (c)를 참조하면, 디바이스(1000)는 디바이스(1000)와 근거리 무선 통신 연결이 설정된 다른 디바이스(3000)로부터 조도 정보를 수신할 수도 있다.

도 8은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 주변의 조도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절함으로써, 사용자가 이미지 내의 오브젝트를 인식하기 용이하도록 이미지를 변경하는 방법을 도시한다.

도 8의 (a) 내지 (c)를 참조하면, 디바이스(1000)는 디바이스(1000) 주위의 조도를 감지하고, 감지된 조도가 높을수록 오브젝트의 윤곽선의 두께를 두껍게 디스플레이할 수 있다.

도 8의 (a)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)를 디스플레이하면서, 조도 센서(1495)를 제어하여 디바이스(1000) 주위의 조도를 감지할 수 있다.

도 8의 (b)를 참조하면, 감지된 조도가 제 1 임계값 이상인 것으로 판단됨에 따라, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)에 컨트라스트 필터를 적용하고, 오브젝트의 윤곽선(135)을 제 1 두께로 나타내는 이미지(132)를 디스플레이 할 수 있다.

도 8의 (c)를 참조하면, 감지된 조도가 제 1 임계값 보다 높은 제 2 임계값 이상인 것으로 판단됨에 따라, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)에 컨트라스트 필터를 적용하고, 오브젝트의 윤곽선(135)을 제 1 두께보다 두꺼운 제 2 두께로 나타내는 이미지(134)를 디스플레이할 수 있다.

도 8의 (a) 내지 (c) 에서는 디바이스(1000)가 원본 이미지로부터 오브젝트를 인식하고, 인식된 오브젝트를 명도 대비 및 윤곽선으로 나타내는 방법을 도시하였으나, 실시예에 따라, 디바이스(1000)는 원본 이미지 상에 윤곽선을 표시하고 조도에 따라 윤곽선의 두께를 조절할 수도 있다.

도 9는 다른 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 주변의 조도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절함으로써, 사용자가 이미지 내의 오브젝트를 인식하기 용이하도록 이미지를 변경하는 방법을 도시한다.

도 9의 (a) 내지 (c)를 참조하면, 디바이스(1000)는 디바이스(1000) 주위의 조도를 감지하고, 감지된 조도가 높을수록 오브젝트의 윤곽선의 두께를 두껍게 디스플레이할 수 있다.

도 9의 (a)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)를 디스플레이하면서, 조도 센서(1495)를 제어하여 디바이스(1000) 주위의 조도를 감지할 수 있다.

도 9의 (b)를 참조하면, 감지된 조도가 제 1 임계값 이상인 것으로 판단됨에 따라, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)에 만화 필터를 적용하고, 에지 강조 필터를 이용하여 오브젝트의 윤곽선을 제 1 두께로 나타내는 이미지(112)를 디스플레이할 수 있다.

도 9의 (c)를 참조하면, 감지된 조도가 제 1 임계값 보다 높은 제 2 임계값 이상인 것으로 판단됨에 따라, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)에 만화 필터를 적용하고, 에지 강조 필터를 이용하여 오브젝트의 윤곽선을 제 2 두께로 나타내는 이미지(114)를 디스플레이할 수 있다.

실시예에 따라, 디바이스(1000)는 원본 이미지에 에지 강조 필터를 적용하여 에지를 강조하고, 감지된 조도가 높을수록 에지 강조 필터의 계수를 조절하여 에지의 두께를 두껍게 나타내는 이미지를 디스플레이할 수도 있다.

도 10 및 11은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 주변의 조도에 따라 이미지를 변경하기 위한 사용자 입력을 수신하는 방법을 도시한다.

도 10의 (a)를 참조하면, 디바이스(1000)는 TV일 수 있다. 또한, TV(1000)는 컬러 이미지를 디스플레이할 수 있다.

도 10의 (b)를 참조하면, TV(1000)를 제어하기 위한 리모콘은 주변의 조도에 따라 이미지를 변경하기 위한 버튼(1010)을 구비할 수 있다.

도 10의 (c)를 참조하면, 리모콘 내의 버튼(1010)을 선택하는 사용자 입력을 수신함에 따라, TV(1000)는 TV(1000) 내에 구비된 조도 센서를 제어하여 TV(1000) 주변의 조도를 감지할 수 있으며, 리모콘에 조도 센서가 구비된 경우 리모콘으로부터 조도 정보를 수신할 수도 있다.

또한, 조도가 임계값 이상인 경우, TV는 원본 이미지(100)를 영상 처리하여 원본 이미지(100) 내의 오브젝트의 윤곽선을 강조하는 이미지(130)를 디스플레이할 수 있다. 또한, TV는 조도가 높아질수록 오브젝트의 윤곽선의 두께가 두껍게 나타나도록 원본 이미지(100)를 영상 처리할 수 있다.

도 11을 참조하면, 디바이스(1000)는 모바일 디바이스일 수 있다. 모바일 디바이스(1000)는 주변의 조도에 따라 이미지를 변경하기 위한 버튼(1105)을 제공할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(1000)의 간편 설정 메뉴창 상에 주변의 조도에 따라 이미지를 변경하기 위한 버튼(1105)을 디스플레이하고, 버튼(1105)을 토글하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 모바일 디바이스(1000)는 조도 센서(1495)를 제어하여 주변의 조도를 감지하고, 감지된 조도가 임계값 이상인 경우, 원본 이미지(100)를 영상 처리하여 원본 이미지(100) 내의 오브젝트의 윤곽선을 강조하는 이미지(130)를 디스플레이할 수 있다. 또한, 모바일 디바이스(1000)는 조도가 높아질수록 오브젝트의 윤곽선의 두께가 두껍게 나타나도록 원본 이미지(100)를 영상 처리할 수 있다.

도 12는 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 연속되는 이미지간의 명암비에 기초하여 이미지를 변경하는 방법의 흐름도를 도시한다.

단계 S1210에서, 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 제 1 프레임과 제 1 프레임의 다음 프레임인 제 2 프레임의 명암비를 결정할 수 있다.

명암비는 제 1 프레임 내의 픽셀들의 명도값들의 합과 제 2 프레임 내의 픽셀들의 명도값들의 합의 차이를 의미할 수 있다. 또한, 명암비는 제 1 프레임 내의 픽셀들의 명도값들의 평균값과 제 2 프레임 내의 픽셀들의 명도값들의 평균값의 차이를 의미할 수도 있다.

명도가 높은 프레임 다음에 명도가 낮은 프레임이 연속하여 디스플레이되는 경우, 명도가 낮은 프레임에 대한 인식율이 떨어질 수 있다.

단계 S1220에서, 디바이스(1000)는 명암비에 대응하는 윤곽선의 두께를 결정할 수 있다.

디바이스(1000)는 결정된 명암비가 기 결정된 레벨 이상인 경우, 디바이스(1000)는 명암비에 대응하는 윤곽선의 두께를 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 명암비가 클수록 윤곽선의 두께를 두껍게 결정할 수 있다.

단계 S1230에서, 디바이스(1000)는 결정된 두께로 제 2 프레임에 포함된 오브젝트의 윤곽선을 표시할 수 있다.

디바이스(1000)는 제 2 프레임에 이미지 필터를 적용하여 제 2 프레임 내의 오브젝트의 윤곽선을 결정된 두께로 나타내는 이미지를 디스플레이할 수 있다. 이미지 필터는 이미지 내의 윤곽선을 강조하는 에지 강조 필터일 수 있다. 또한, 이미지 필터는 윤곽선을 제외한 부분의 명도를 높이는 필터일 수 있다. 예를 들어, 이미지 필터는 적응 문턱 필터일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

도 12에서는 명암비에 따라 윤곽선의 두께를 결정하고, 결정된 두께로 제 2 프레임 내의 윤곽선을 디스플레이하는 실시예를 개시하였으나, 실시예에 따라, 명암비가 기 결정된 레벨 이상인 경우, 명암비에 상관없이 제 2 프레임에 기 결정된 에지 강조 필터를 적용할 수도 있다.

도 13는 은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 연속되는 이미지간의 명암비에 기초하여 이미지를 변경하는 방법을 도시한다.

도 13의 (a) 및 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 비디오 프레임을 디스플레이할 수 있다. 도 13의 (a)에 도시된 이미지는 제 1 프레임(90)이고, 도 13의 (b)에 도시된 이미지는 제 1 프레임(90)의 다음 프레임인 제 2 프레임(100)일 수 있다.

디바이스(1000)는 제 1 프레임(90)의 명도값과 제 2 프레임(100)의 명도값을 결정할 수 있다.

도 13의 (c)를 참조하면, 디바이스(1000)는 제 1 프레임(90)의 명도값과 제 2 프레임(100)의 명도값의 차이가 기준 레벨 이상인 경우, 제 2 프레임(100)에 적응 문턱 필터를 적용하여 제 2 프레임(100) 내의 오브젝트의 윤곽선을 강조하는 이미지(140)를 생성할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 제 2 프레임(100)의 타임 스탬프 값을 참조하여, 제 2 프레임(100)이 디스플레이될 시간에 제 2 프레임(100) 대신 영상 처리된 이미지(140)를 디스플레이할 수 있다.

디바이스(1000)는 적응 문턱 필터를 이용함으로써, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선을 검은색으로 두껍게 나타낼 수 있으며, 윤곽선을 제외한 픽셀들의 명도값을 전체적으로 높임으로써, 오브젝트의 윤곽선을 선명하게 디스플레이할 수 있다.

도 14는 디바이스(1000)가 오브젝트의 색에 기초하여, 오브젝트의 윤곽선을 강조하는 이미지를 생성하는 방법의 흐름도이다.

단계 S1410에서, 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 오브젝트의 색을 검출할 수 있다.

디바이스(1000)는 이미지 내의 복수의 오브젝트를 검출하고, 복수의 오브젝트 각각에 대응하는 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 유사한 색을 나타내는 하나의 영역을 하나의 오브젝트의 영역으로 결정할 수 있다. 또한, 예를 들어, 디바이스(1000)는 비젼 알고리즘을 이용하여 이미지를 복수의 오브젝트의 영역으로 분할할 수 있다.

디바이스(1000)는 복수의 오브젝트 각각에 대응하는 영역으로부터 복수의 오브젝트 각각의 색을 검출할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 오브젝트의 영역에서 가장 많이 차지하는 색을 오브젝트의 색으로 결정할 수 있다. 또한, 예를 들어, 디바이스(1000)는 오브젝트의 영역 내의 픽셀들의 평균 RGB 값을 오브젝트의 색으로 결정할 수도 있다. 또한, 예를 들어, 디바이스(1000)는 오브젝트 내의 윤곽선에 인접한 영역의 색을 오브젝트의 색으로 결정할 수도 있다.

단계 S1420에서, 디바이스(1000)는 오브젝트의 윤곽선을 오브젝트의 색의 보색으로 표시할 수 있다.

디바이스(1000)는 오브젝트의 배경색에 관계없이 오브젝트의 윤곽선을 오브젝트의 색의 보색으로 표시할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 오브젝트의 배경색이 오브젝트의 색과 유사한 것으로 판단되는 경우에만 오브젝트의 윤곽선을 오브젝트의 색의 보색으로 표시할 수도 있다. 디바이스(1000)는 색상환 배열에서 서로 이웃한 색이거나 기준 거리 이상 떨어지지 않는 색을 유사색으로 결정할 수 있다.

또한, 디바이스(1000)는 디바이스(1000) 주위의 조도가 기준 이상인 경우, 오브젝트의 윤곽선을 오브젝트의 선의 보색으로 나타나도록 원본 이미지를 변경할 수도 있다.

또한, 디바이스(1000)는 사용자의 색 대비 감도를 고려할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 사용자가 구별하기 어려운 색 세트를 저장할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 색 대비 감도를 테스트할 수 있는 메뉴를 제공하고, 색 대비 감도를 측정하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 사용자의 색 대비 감도를 결정하고 저장할 수 있다. 디바이스(1000)는 오브젝트의 색과 오브젝트의 배경색이 사용자가 구별하기 어려운 색 세트인 경우, 오브젝트의 윤곽선을 오브젝트의 색의 보색으로 표시할 수 있다.

도 15는 디바이스(1000)가 오브젝트의 색 및 오브젝트의 배경의 색에 기초하여 오브젝트의 윤곽선의 색을 변경하는 방법을 도시한다.

도 15의 (a)를 참조하면, 사용자는 디스플레이될 원본 이미지(100)에 표현된 오브젝트(105)의 색과 오브젝트(105)의 배경의 색을 구분하지 못할 수 있다.

예를 들어, 빨간색과 주황색의 색 대비 감도가 낮은 사용자의 경우, 오브젝트(105)의 색이 빨간색이고 오브젝트(105)의 배경의 색이 주황색인 경우, 오브젝트의 윤곽선을 인식하지 못할 수 있다.

도 15(b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100) 내의 오브젝트(105)의 영역 및 오브젝트(105)의 배경의 영역을 결정하고, 오브젝트(105)의 색과 오브젝트(105)의 배경의 색이 유사한 색인 경우, 오브젝트(105)의 윤곽선(107)을 오브젝트의 선의 보색으로 나타나도록 원본 이미지(100)를 변경할 수 있다.

또한, 다른 실시예로, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100) 내의 오브젝트(105)의 색과 오브젝트(105)의 배경의 색이 사용자의 대비 감도가 기준 이하인 색 세트에 해당하는 경우, 오브젝트의 윤곽선(107)을 오브젝트의 선의 보색으로 나타나도록 원본 이미지(100)를 변경할 수도 있다.

이에 따라, 이미지 내의 배경과 피사체가 사용자가 잘 구분하지 못하는 색상에 해당되어 색 구분이 어려운 경우, 디바이스(1000)는 피사체의 색의 보색으로 피사체의 윤곽선을 표현하여 배경과 피사체가 구분되지 않는 현상을 제거할 수 있다.

도 16은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 이미지 내의 텍스트의 인식율을 높이는 방법의 흐름도를 도시한다.

단계 S1610에서, 디바이스(1000)는 컨텐트에서 텍스트를 검출할 수 있다.

디바이스(1000)는 텍스트를 나타내는 픽셀의 위치를 검출 할 수 있다. 또한, 이미지 내에서 텍스트를 강조하기 위한 텍스트의 배경 영역이 있는 경우, 디바이스(1000)는 텍스트의 배경 영역의 위치를 검출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 내에 “MIL”이라는 텍스트가 있는 경우, 디바이스(1000)는 “MIL”을 나타내는 픽셀의 위치, “MIL”의 배경 영역을 나타내는 픽셀의 위치를 검출할 수 있다.

또한, 디바이스(1000)는 이미지가 나타내는 텍스트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 인식된 텍스트가 영문자 “M”,”I”,”L”을 나타내고 있음을 인식할 수 있다.

단계 S1610에서, 디바이스(1000)는 검출된 텍스트를 제 1 색으로 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시할 수 있다.

디바이스(1000)는 검출된 텍스트를 흰색으로 텍스트의 배경 영역을 검은색으로 표시할 수 있다. 흰색과 검은색의 명도 차이가 가장 크고, 명도가 가장 높은 흰색을 텍스트로 명도가 가장 낮은 검은색을 텍스트의 배경 영역으로 표시함으로써 대비 감도가 낮은 사용자라도 텍스트를 용이하게 인식할 수 있다.

실시예에 따라, 텍스트는 검은색으로 텍스트의 배경은 흰색으로 표시될 수도 있으며, 텍스트는 흰색으로 텍스트의 배경은 회색으로 표시될 수도 있다. 텍스트 및 텍스트의 배경은 명도 차이가 기준 이상인 색들의 조합으로 표시될 수 있다.

디바이스(1000)는 텍스트를 나타내는 픽셀의 색을 제 1 색으로 변경하고, 텍스트의 배경 영역의 픽셀의 색을 제 2 색으로 변경하는 영상 처리를 수행할 수 있다. 또한, 실시예에 따라, 텍스트를 강조하기 위한 텍스트의 배경 영역이 없는 경우, 디바이스(1000)는 텍스트의 크기에 기초하여 텍스트의 배경 영역을 결정하고, 결정된 배경 역의 픽셀의 색을 제 2 색으로 변경하는 영상 처리를 수행할 수 있다. 또한, 실시예에 따라, 디바이스(1000)는 검은색 배경에 인식된 텍스트가 흰색으로 표시되는 텍스트 강조 이미지를 생성하고, 생성한 텍스트 강조 이미지를 원본 이미지 내의 텍스트의 배경 영역에 나타나도록 영상 처리를 수행할 수도 있다.

또한, 실시예에 따라, 디바이스(1000)는 이미지 내에서 텍스트 영역 및 텍스트의 배경 영역을 제외한 나머지 영역에 윤곽선을 강조하기 위한 필터를 적용할 수 있다.

도 17은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 텍스트의 위치 및 크기에 기초하여 강조할 텍스트를 선택하는 방법의 흐름도를 도시한다.

단계 S1710에서, 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 적어도 하나의 텍스트를 검출할 수 있다.

디바이스(1000)는 이미지 내의 복수의 텍스트 중 적어도 하나의 텍스트를 검출할 수 있다. 단계 S1710은 도 16의 단계 S1610을 참조하여 설명될 수 있다.

단계 S1720에서, 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 적어도 하나의 텍스트의 위치 및 크기에 기초하여 제 1 텍스트를 결정할 수 있다.

디바이스(1000)는 적어도 하나의 텍스트 중 이미지의 하단에 위치한 텍스트를 강조할 제 1 텍스트로 결정할 수 있다. 방송 컨텐트 또는 영화 컨텐트에서 중요한 텍스트는 이미지의 하단에 위치한다. 따라서, 디바이스(1000)는 인식된 적어도 하나의 텍스트들 중 기 결정된 하단 영역에 위치하는 텍스트를 강조할 제 1 텍스트로 결정할 수 있다. 또한, 스포츠 컨텐트에서 스코어는 이미지의 상단에 위치하므로, 디바이스(1000)는 적어도 하나의 텍스트 중 이미지의 상단에 위치한 텍스트를 강조할 제 1 텍스트로 결정할 수도 있다.

또한, 컨텐트 내에서 중요한 텍스트일수록 크게 표현되므로, 디바이스(1000)는 적어도 하나의 텍스트 중 크기가 기 결정된 크기 이상인 텍스트를 강조할 제 1 텍스트로 결정할 수 있다.

단계 S1730에서, 디바이스(1000)는 제 1 텍스트를 제 1 텍스트의 위치 및 크기에 기초하여 영상 처리할 수 있다.

예를 들어, 디바이스(1000)는 제 1 텍스트가 이미지의 하단에 위치하는 경우, 제 1 텍스트를 제 1 색으로 제 1 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시할 수 있다.

반면, 이미지가 나타내고자 하는 중요 오브젝트는 이미지의 중앙에 위치하므로, 제 1 텍스트가 이미지의 중앙에 위치하였을 때, 제 1 텍스트를 제 1 색으로 제 1 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시하는 하는 경우, 원본 이미지의 중요 부분이 가려지게 된다.

따라서, 제 1 텍스트가 이미지의 중앙에 위치하는 경우, 디바이스(1000)는 제 1 텍스트의 색을 명도가 높은 색으로 변경하거나, 제 1 텍스트의 배경 영역의 색의 보색으로 변경하거나, 제 1 텍스트의 윤곽선을 강조하기 위해 제 1 텍스트에 에지 강조 필터를 적용할 수 있다.

또한, 실시예에 따라, 인식된 적어도 하나의 텍스트 중 제 1 텍스트를 제외한 텍스트는 중요도가 낮기 때문에 텍스트를 강조하기 위한 영상 처리를 하지 않을 수 있으며, 블러링 필터를 이용하여 보다 흐릿하게 표시할 수도 있다.

도 18 및 19는 디바이스(1000)가 이미지 내의 텍스트의 인식율을 높이는 방법을 도시한다.

도 18의 (a) 및 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 컨텐트 내에서 텍스트를 검출하고, 검출된 텍스트를 흰색으로 텍스트의 배경을 검은색으로 표시할 수 있다.

도 18의 (a)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100) 내의 제 1 텍스트(70)를 검출할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 제 2 텍스트(80) 및 제 2 텍스트(80)의 배경 영역을 검출할 수 있다.

디바이스(1000)는 제 1 텍스트(70)의 위치를 이미지의 오른쪽 상단으로 결정하고, 제 2 텍스트(80)의 위치를 이미지의 하단으로 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 제 1 텍스트(70)의 크기가 기준 크기보다 작은 것으로 결정하고, 제 2 텍스트(80)의 크기는 기준 크기보다 큰 것으로 결정할 수 있다.

도 18의 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 이미지의 하단에 위치하고 크기가 기준 크기보다 큰 제 2 텍스트(80)를 강조할 텍스트로 결정할 수 있다.

디바이스(1000)는 제 2 텍스트(80)의 색을 흰색으로 제 2 텍스트(80)의 배경 영역의 색을 검은색으로 나타내는 이미지를 제 2 텍스트(80)의 배경 영역 상에 표시함으로써 제 2 텍스트의 인식율을 높일 수 있다. 이 경우, 디바이스(1000)는 제 2 텍스트(80)를 나타내는 픽셀의 색을 흰색으로 변경하고, 제 2 텍스트(80)의 배경 영역의 픽셀의 색을 검은색으로 변경하는 영상 처리를 수행할 수 있다.

또한, 디바이스(1000)는 제 2 텍스트(80) 및 제 2 텍스트(80)의 배경 영역을 제외한 나머지 영역에 적응 문턱 필터를 적용하여 원본 이미지(100) 내의 오브젝트의 윤곽선을 강조하는 적응 문턱 필터 이미지(150)를 디스플레이할 수 있다.

도 19의 (a) 및 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 검출된 텍스트의 위치에 따라 상이한 영상 처리를 수행할 수 있다.

도 19의 (a)를 참조하면, 디바이스(1000)는 이미지의 중앙에 위치하는 텍스트(60)를 검출할 수 있다. 도 19의 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 텍스트(60)가 이미지의 중앙에 위치해 있음을 판단하고, 원본 이미지의 중앙에 위치하는 중요 부분이 가려지지 않도록 텍스트(60)의 영역에 에지 강조 필터를 적용하고, 텍스트(60) 이외의 영역에 적응 문턱 필터를 적용하여 적응 문턱 필터 이미지(160)를 생성할 수 있다.

도 20은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 EPG 정보에 기초하여 강조할 텍스트를 선택하는 방법의 흐름도이다.

단계 S2000에서, 디바이스(1000)는 방송 컨텐트 수신할 수 있다.

디바이스(1000)는 외부 서버로부터 방송 컨텐트를 수신할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 방송 기지국으로부터 방송 컨텐트를 수신할 수 있다.

단계 S2020에서, 디바이스(1000)는 수신된 방송 컨텐트 내의 EPG 정보로부터 적어도 하나의 키워드를 검출할 수 있다.

방송 컨텐트는 오디오 신호, 비디오 신호 및 EPG (Electronic Program Guide) 정보를 포함할 수 있다. EPG 정보는 프로그램 제목, 프로그램 시간, 프로그램 내용, 출연자, 장르 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.

단계 S2030에서, 디바이스(1000)는 컨텐트에서 복수의 텍스트를 검출할 수 있다.

단계 S2030은 도 16의 단계 S1610을 참조하여 설명될 수 있다.

단계 S2040에서, 디바이스(1000)는 복수의 텍스트 중 적어도 하나의 키워드와 일치하는 텍스트를 강조하여 표시할 수 있다.

검출된 복수의 텍스트 중에서 EPG 정보와 일치하는 정보는 중요한 정보이므로, 디바이스(1000)는 복수의 텍스트 중 적어도 하나의 키워드와 일치하는 텍스트를 강조할 텍스트로 결정할 수 있다.

도 21은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 EPG 정보에 기초하여 강조할 텍스트를 선택하고, 선택된 텍스트에 영상처리를 수행하는 방법을 도시한다.

도 21의 (a)를 참조하면, 디바이스(1000)는 야구 중계 프로그램을 디스플레이할 수 있다. 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)에서 복수의 텍스트를 검출할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)로부터 “MIL”, “2”, “2ND", “88MPH”, “NYM” 및 “1”을 검출하고, 검출된 텍스트에 대응하는 영문자 또는 숫자를 결정할 수 있다.

또한, 디바이스(1000)는 텍스트의 배경 영역(80)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 텍스트와 인접한 영역 중 유사한 색을 나타내는 영역을 텍스트의 배경 영역(80)으로 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 텍스트 주위의 영역에 에지 검출 필터를 적용하여 텍스트를 포함하는 영역의 실루엣을 결정함으로써 텍스트의 배경 영역(80)을 결정할 수도 있다.

디바이스(1000)는 디스플레이 중인 프로그램에 대한 EPG 정보를 파싱하여, 적어도 하나의 키워드를 검출할 수 있다. 예를 들어, EPG 정보가 프로그램의 제목으로써 “MIL VS NYM”를 포함하고, 프로그램의 장르로써, “스포츠” 및 “야구 중계”를 포함하는 경우, 디바이스(1000)는 “MIL VS NYM”, “스포츠” 및 “ 야구 중계”를 키워드로 결정할 수 있다.

도 21의 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 검출된 텍스트들 중 키워드와 일치하는 “MIL” 및 “NYM”을 강조할 텍스트로 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 강조할 텍스트와 인접한 텍스트들을 하나의 텍스트 그룹으로 결정하고, 강조할 텍스트가 포함된 텍스트 그룹을 강조할 텍스트로 결정할 수도 있다. 이 경우, 디바이스(1000)는 “MIL”, “2”, “2ND", “88MPH”, “NYM” 및 “1” 모두를 강조할 텍스트로 결정할 수 있다.

또한, 디바이스(1000)는 프로그램의 장르 정보에 기초하여 강조할 텍스트를 결정할 수 있다. 예를 들어, 장르가 스포츠 또는 홈쇼핑인 경우, 스코어 또는 가격은 중요 정보이므로 숫자를 강조할 텍스트로 결정할 수 있다.

디바이스(1000)는 검은색 배경에 검출된 텍스트들이 흰색으로 표시되는 텍스트 강조 이미지(85)를 생성할 수 있다. 이 경우, 디바이스(1000)는 조도 또는 사용자의 대비 감도에 따라, 디스플레이될 텍스트의 크기를 원래의 텍스트의 크기 보다 크게 할 수도 있다. 또한, 디바이스(1000)는 조도 또는 사용자의 대비 감도에 따라, 디스플레이될 텍스트의 두께를 원래의 텍스트의 두께 보다 두껍게 할 수도 있다.

디바이스(1000)는 텍스트 강조 이미지(85)가 표시되도록 원본 이미지(100)를 영상 처리하여 디스플레이할 이미지(150)를 생성할 수 있다. 이 경우, 디바이스(1000)는 텍스트 강조 이미지가 적용되는 영역 이외의 영역에는 오브젝트의 윤곽선을 강조하기 위한 이미지 필터를 적용하여 디스플레이할 이미지(150)를 생성할 수도 있다.

도 22는 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 사용자의 명암 대비 감도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절하는 방법의 흐름도를 도시한다.

단계S2210에서, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도의 수준을 저장할 수 있다.

예를 들어, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도의 수준을 설정하는 사용자 입력을 수신하기 위한 메뉴를 제공할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도의 수준을 설정하는 사용자 입력을 수신하기 위한 버튼을 구비할 수도 있다.

단계 S2220에서, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 미만 제 2 임계값 이상 인지를 판단할 수 있다.

단계 S2220에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 미만 제 2 임계값 이상인 경우, 단계 S2230에서, 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 제 1 두께로 변경하는 영상 처리를 수행할 수 있다. 단계 S2230은 도 6의 단계 S630을 참조하여 설명될 수 있다.

단계 S2220에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 미만 제 2 임계값 이상이 아닌 경우, 단계 S2240에서, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도가 제 2 임계값 미만 인지를 판단할 수 있다.

단계 S2240에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 2 임계값 미만인 경우, 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 제 1 두께 보다 두꺼운 제 2 두께로 변경하는 영상 처리를 수행할 수 있다. 단계 S2240은 도 6의 단계 S630을 참조하여 설명될 수 있다.

단계 S2240에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 2 임계값 미만이 아닌 경우, 디바이스(1000)는 컨텐트를 디스플레이할 수 있다. 즉, 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 미만이 경우, 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이하며, 제 1 임계값 이상인 경우, 원본 이미지를 그대로 디스플레이할 수 있다.

도 23은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 사용자의 명암 대비 감도에 따라, 이미지 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 조절하는 방법을 도시한다.

도 23의 (a)을 참조하면, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 이상인 경우, 원본 이미지(100)를 디스플레이할 수 있다.

도 23의 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 미만 제 2 임계값 이상인 경우, 원본 이미지(100) 내의 오브젝트의 윤곽선을 제 1 두께로 디스플레이할 수 있다.

도 23의 (c)를 참조하면, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도가 제 2 임계값 미만인 경우, 원본 이미지(100) 내의 오브젝트의 윤곽선을 제 1 두께보다 두꺼운 제 2 두께로 디스플레이할 수 있다.

도 24는 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 사용자의 명암 대비 감도를 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법을 도시한다.

도 24를 참조하면, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도를 수신하기 위한 메뉴(2410)를 제공할 수 있다. 메뉴(2410)를 선택하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 디바이스(1000)는 명암 대비 감도 검사표(2420)를 디스플레이할 수 있다. 리모콘을 이용하여 명암 대비 감도 검사표(2420) 내의 지정된 텍스트를 입력하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도를 결정할 수 있다.

도 25 및 26은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 디스플레이 모드를 설정하는 사용자 입력을 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법을 도시한다.

도 25를 참조하면, 디바이스(1000)는 이미지 내의 오브젝트의 인식율을 높이기 위한 제 1 모드를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.

제 1 모드는 원본 이미지에 적응 문턱 필터를 이용하여 오브젝트의 윤곽선을 두껍게 디스플레이하는 모드일 수 있다. 디바이스(1000)는 제 1 모드를 설정하기 위한 메뉴(2510)를 디스플레이할 수 있다. 제 1 모드는 “저시력 모드”로 디스플레이될 수 있으며, “고조도 모드”로 디스플레이될 수도 있다. 또한, 제 1 모드를 선택하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 디바이스(1000)는 제 1 모드에서 적용되는 영상 처리를 나타내는 참조 이미지(2520)를 디스플레이할 수 있다. 참조 이미지(2520)는 원본 이미지 및 원본 이미지가 제 1 모드에서 영상 처리된 이미지를 포함할 수 있다.

도 26을 참조하면, 디바이스(1000)는 이미지 내의 오브젝트의 인식율을 높이기 위한 제 2 모드를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.

제 2 모드는 원본 이미지 내의 오브젝트를 명암 대비로 나타내거나 명암 대비와 함께 오브젝트의 윤곽선을 표시하는 모드일 수 있다. 디바이스(1000)는 제 2 모드를 설정하기 위한 메뉴(2610)를 디스플레이할 수 있다. 제 2 모드는 “초저시력 모드” 또는 “초고조도 모드”로 디스플레이될 수 있다. 또한, 제 2 모드를 선택하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 디바이스(1000)는 제 2 모드에서 적용되는 영상 처리를 나타내는 참조 이미지(2620)를 디스플레이할 수 있다.

도 27은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 사용자의 명암 대비 감도에 따라 영상 처리 방법을 선택하는 방법의 흐름도이다.

단계 S2710에서, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도의 수준을 저장할 수 있다. 단계 S2710은 도 22의 단계 S2210를 참조하여 설명될 수 있다.

단계 S2720에서, 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 미만 제 2 임계값 이상 인지를 판단할 수 있다. 단계 S2720에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 미만 제 2 임계값 이상인 경우, 단계 S2730에서 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 이미지에 적응 문턱 필터를 적용하는 영상 처리를 수행할 수 있다.

단계 S2720에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 미만 제 2 임계값 이상이 아닌 경우, 단계 S2740에서 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도가 제 2 임계값 미만 제 3 임계값 이상 인지를 판단할 수 있다.

단계 S2740에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 2 임계값 미만 제 3 임계값 이상인 경우, 단계 S2750에서 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 오브젝트를 명암 대비로 표현하고, 오브젝트의 윤곽선을 표시하는 영상 처리를 수행할 수 있다.

단계 S2740에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 2 임계값 미만 제 3 임계값 이상이 아닌 경우, 단계 S2760에서 디바이스(1000)는 사용자의 명암 대비 감도가 제 3 임계값 미만 인지 판단할 수 있다.

단계 S2760에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 3 임계값 미만인 경우, 단계 S2770에서 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 오브젝트를 명암 대비로 표현하는 영상 처리를 수행할 수 있다. 단계 S2760에서 사용자의 명암 대비 감도가 제 3 임계값 미만이 아닌 경우, 단계 S2780에서 디바이스(1000)는 컨텐트를 디스플레이할 수 있다.

도 28은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 이미지 내의 오브젝트를 인식하는 방법을 도시한다.

도 28의 (a) 내지 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)로부터 오브젝트의 영역을 검출할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)를 적어도 하나의 오브젝트의 영역으로 분할할 수 있다.

예를 들어, 디바이스(1000)는 유사한 색을 나타내는 하나의 영역을 하나의 오브젝트 영역으로 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 에지 검출 필터를 이용하여 원본 이미지 내의 에지를 검출하고, 검출된 에지 및 색의 유사도에 기초하여 오브젝트의 실루엣을 결정하고, 결정된 실루엣에 의해 특정되는 영역을 오브젝트의 영역으로 결정할 수 있다.

도 28의 (c) 를 참조하면, 디바이스(1000)는 기계 학습 및 비젼 알고리즘을 이용하여 검출된 오브젝트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 검출된 오브젝트가 빌딩인 것으로 결정할 수 있다.

도 29는 다른 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 디스플레이 모드를 설정하는 사용자 입력을 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법을 도시한다.

도 29의 (a)를 참조하면, 디바이스(1000)는 TV 일 수 있다.

도 29의 (b)를 참조하면, TV를 제어하기 위한 리모콘에는 디스플레이 모드를 설정하기 위한 버튼(2910)이 구비되어 있을 수 있다.

도 29의 (c)를 참조하면, 디스플레이 모드를 설정하기 위한 버튼(2910)를 누르는 사용자 입력을 수신함에 따라, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)에 적응 문턱 필터를 이용하여 오브젝트의 윤곽선을 두껍게 디스플레이하는 제 1 모드로 원본 이미지(100)를 디스플레이할 수 있다. 이 때, 디바이스(1000)는 제 1 모드가 선택되었음을 나타내는 이미지(2920)를 디스플레이할 수 있다.

또한, 제 1 모드에서 디스플레이 모드를 설정하기 위한 버튼(2910)을 누르는 사용자 입력을 수신함에 따라, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100) 내의 오브젝트를 명암 대비로 나타내거나 명암 대비와 함께 오브젝트의 윤곽선을 표시하는 제 2 모드로 원본 이미지(100)를 디스플레이할 수 있다. 이 때, 디바이스(1000)는 제 2 모드가 선택되었음을 나타내는 이미지(2930)를 디스플레이할 수 있다.

또한, 제 2 모드에서 디스플레이 모드를 설정하기 위한 버튼(2910)를 누르는 사용자 입력을 수신함에 따라, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)를 그대로 디스플레이할 수 있다. 이 때, 디바이스(1000)는 일반 모드가 선택되었음을 나타내는 이미지(2940)를 디스플레이할 수 있다.

도 30은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 사용자의 명암 대비 감도 및 조도에 기초하여, 컨텐트를 디스플레이하는 방법을 도시한다.

도 30을 참조하면, 명암 대비 감도 검사표(2920)에서 아래로 갈수록 명암 대비 감도가 높은 것을 의미한다.

또한, 디바이스(1000)는 동일한 명암 대비 감도의 사용자라도 조도에 따라, 상이한 이미지 필터를 사용할 수 있다. 예를 들어, 명암 대비 감도가 아주 낮은 사용자가 100Lux의 실내에서 100,000Lux의 실외로 나온 경우, 디바이스(1000)는 컨트라스트 필터만을 사용하여 오브젝트를 명암 대비로만 표현하는 영상처리를 수행하다 에지 강조 필터를 함께 사용하여 윤곽선까지 표시할 수 있다.

또한, 디바이스(1000)는 조도가 낮을수록 오브젝트의 윤곽선의 두께를 가늘게 표시하고, 조도가 높을수록 오브젝트의 윤곽선의 두께를 두껍게 표시할 수 있다.

도 31은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 이미지에 컬러 필터를 적용하는 방법의 흐름도를 도시한다.

단계 S3110에서, 디바이스(1000)는 컨텐트 내의 이미지에 컬러 필터를 적용하는 영상 처리를 수행할 수 있다.

컬러 필터는 호박색 필터일 수 있다. 또한, 컬러 필터는 노랑, 주황, 청자, 파장, 녹색 및 빨간색의 필터일 수 있으며, 이들의 조합일 수 있으나 이에 제한되지 않는다.

디바이스(1000)는 원본 이미지에 컬러 필터를 적용하기 위한 메뉴 또는 버튼을 제공할 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 컬러 필터의 컬러 색을 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수도 있다.

단계 S3120에서, 디바이스(1000)는 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이할 수 있다.

눈의 노화로 눈부심 및 빛 번짐이 심한 사용자의 경우, 디바이스(1000)는 원본 이미지에 컬러 필터를 적용함으로써 눈부심 및 빛 번짐을 제거할 수 있다.

도 32는 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 이미지에 컬러 필터를 적용하는 방법을 도시한다.

도 32의 (a) 및 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)를 디스플레이하는 중에, 컬러 필터를 적용하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 원본 이미지(100)에 컬러 필터를 적용한 이미지(170)를 디스플레이할 수 있다.

도 33은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 사용자의 색각 정보에 기초하여 이미지의 색을 교정하기 위한 방법의 흐름도이다.

단계 S3310에서, 디바이스(1000)는 사용자의 색각 정보를 저장할 수 있다.

색각(Color　sense)이란 색채를 구별하여 인식하는 능력을 의미할 수 있다. 어떤 색에 대해 색각을 일으킬 수 없는 사람은 색맹으로 언급될 수 있으며, 그 정도가 다소 약한 사람은 색약으로 언급될 수 있다. 색맹은 적록색맹과 청황색맹으로 나뉘어 질 수 있으며, 적록색맹은 적색맹과 녹색맹으로 나뉘어 질 수 있다.

디바이스(1000)는 사용자의 색각에 관한 정보를 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1000)는 색맹 검사표를 디스플레이하고, 사용자로부터 인식된 숫자를 수신함으로써, 사용자의 색각에 관한 정보를 수신할 수 있다.

단계 S3320에서, 디바이스(1000)는 사용자의 색각 정보에 기초하여, 컬러 필터를 설정할 수 있다.

예를 들어, 사용자가 적색 색약인 경우, 디바이스(1000)는 원본 이미지 내의 각각의 픽셀에서 적색의 값을 높이는 적색 강조 필터를 설정할 수 있다.

단계 S3330에서, 디바이스(1000)는 색온도 조정 필터를 설정할 수 있다.

광원의 색을 물리적인 수치로 표현한 것이 색온도(캘빈도·K)이며, 색온도가 낮으면 붉은색, 색온도가 높으면 푸른색을 띄게 된다. 색온도가 상이하면 동일한 색이라도 상이하게 보일 수 있다. 따라서, 디바이스(1000)는 사용자가 적색 색약인 경우, 이미지가 붉은색을 띄도록 이미지의 색온도를 높이는 색온도 조정 필터를 설정할 수 있다.

단계 S3340에서, 디바이스(1000)는 설정된 필터를 컨텐트에 적용할 수 있다.

디바이스(1000)는 설정된 컬러 필터 및 색온도 조정 필터를 컨텐트 내의 이미지에 적용함으로써 이미지의 색을 교정(Color correction)할 수 있다.

단계 S3350에서, 디바이스(1000)는 컨텐트를 디스플레이할 수 있다.

디바이스(1000)는 색이 교정된 이미지를 디스플레이할 수 있다.

도 33에서 컬러 필터와 색온도 조정 필터를 사용하여 이미지의 색을 교정하는 방법을 설명하였으나, 실시예에 따라, 컬러 필터와 색온도 조정 필터 중 하나 만을 사용하여 이미지의 색을 교정할 수도 있다.

도 34는 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 이미지에 컬러 필터를 적용하는 방법을 도시한다.

도 34의 (a) 및 (b)를 참조하면, 디바이스(1000)는 원본 이미지(100)를 디스플레이하는 중에, 색 교정을 요청하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 사용자에 의해 설정된 컬러 필터 및 색온도 조정 필터를 이용하여 색 보정된 이미지(180)를 디스플레이할 수 있다.

도 35는 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 별도의 디스플레이 장치를 이용하여 영상 처리된 이미지를 디스플레이하는 방법의 흐름도이다.

단계 S3510에서, 디바이스(1000)는 디바이스(1000)의 주변의 상황 정보 및 사용자의 시력 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 단계 S3510은 도 2의 단계 S210 또는 단계 220을 참조하여 설명될 수 있다.

단계 3520에서, 디바이스(1000)는 디바이스(1000)의 주변의 상황 정보 및 사용자의 시력 정보 중 적어도 하나에 기초하여 컨텐트 내의 이미지에 대한 영상 처리 수행할 수 있다. 단계 S3520은 도 2의 단계 230을 참조하여 설명될 수 있다.

단계 S3530에서, 디바이스(1000)는 영상 처리된 이미지를 디스플레이 장치(2000)에게 전송할 수 있다.

디바이스(1000)는 디스플레이 장치(2000)와 근거리 무선 통신 연결이 설정되어 있을 수 있다. 또한, 디바이스(1000)는 디스플레이 장치(2000)와 유선으로 연결될 수도 있다. 또한, 디바이스(1000)는 디스플레이 장치(2000) 내의 하드웨어 포트를 통해 연결될 수도 있다.

단계 S3540에서, 디스플레이 장치(2000)는 수신한 이미지를 디스플레이할 수 있다.

도 36 내지 38은 일부 실시예에 따른, 디바이스(1000)가 별도의 디스플레이 장치(2000)를 이용하여 영상 처리된 이미지를 디스플레이하는 방법을 도시한다.

도 36을 참조하면, 디바이스(1000)는 셋탑 박스일 수 있다. 셋탑 박스(1000)는 셋탑 박스(1000) 내에 구비된 조도 센서를 제어하여 조도 정보를 획득할 수 있으며, 디스플레이 장치(2000)로부터 조도 정보를 수신할 수도 있다.

셋탑 박스(1000)는 조도 또는 사용자의 대비 감도 중 적어도 하나에 기초하여 외부 서버로부터 수신된 이미지를 영상 처리하고, 영상 처리된 이미지를 연결된 디스플레이 장치(2000)로 전송할 수 있다.

도 37을 참조하면, 디바이스(1000)는 동글일 수 있다. 동글(1000)은 다른 디바이스에 연결되어 다른 디바이스가 제공하지 못하는 추가적인 기능을 제공받기 위해 사용되는 외장형 주변 장치를 의미할 수 있다. 동글(1000)은 디스플레이 장치(2000)의 USB(Universal Serial Bus)　 포트, HDMI(High-Definition Multimedia Interface) 포트 또는 컴포넌트(Component)에 연결될 수 있다.

동글(1000)은 동글(1000) 내에 구비된 조도 센서를 제어하여 조도 정보를 획득할 수 있으며, 디스플레이 장치(2000) 또는 동글(1000)을 제어하는 제어 디바이스로부터 조도 정보를 획득할 수 있다.

동글(1000)은 디스플레이 장치(2000)로부터 원본 이미지를 수신하고, 수신된 원본 이미지를 영상 처리하고, 영상 처리된 이미지를 디스플레이 장치(2000)에게 다시 전송할 수 있다.

또한, 동글(1000)은 외부 서버로부터 컨텐트를 수신할 수도 있다. 예를 들어, 동글(1000)을 제어하는 제어 디바이스의 요청에 따라, 동글(1000)은 제어 디바이스로부터 컨텐트의 URL 주소를 수신하고, URL 주소를 이용하여 외부 서버로부터 컨텐트를 다운로드할 수 있다. 또한, 동글(1000)은 다운로드되는 컨텐트 내의 이미지를 영상 처리하고, 영상 처리된 이미지를 디스플레이 장치(2000)에게 전송할 수 있다. 제어 디바이스는 디스플레이 장치(2000)일 수 있으며, 동글(1000)과 근거리 무선 통신 연결이 설정된 다른 디바이스일 수 있다.

도 38을 참조하면, 디바이스(1000)는 모바일 디바이스일 수 있다. 모바일 디바이스(1000)는 모바일 디바이스(1000) 내에 구비된 조도 센서를 제어하여 조도 정보를 획득할 수 있으며, 디스플레이 장치(2000)로부터 조도 정보를 획득할 수도 있다.

또한, 모바일 디바이스(1000)는 모바일 디바이스(1000)에 저장된 이미지 또는 외부로부터 수신된 이미지를 영상 처리하고, 영상 처리된 이미지를 디스플레이 장치(2000)로 전송할 수 있다.

도 39 및 도 40는 일부 실시예에 따른 디바이스(1000)의 블록도이다.

도 39에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 디바이스(1000)는, 사용자 입력부(1100), 디스플레이부(1210) 및 제어부(1300)를 포함할 수 있다. 그러나, 도 39에 도시된 구성 요소 모두가 디바이스(1000)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 39에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 디바이스(1000)가 구현될 수도 있고, 도 39에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 디바이스(1000)가 구현될 수도 있다.

예를 들어, 일부 실시예에 따른 디바이스(1000)는 제어부(1300)만으로 구현될 수 있으며, 사용자 입력부(1100) 및 제어부(13000)만으로 구현될 수도 있다.

또한, 예를 들어, 도 40에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 디바이스(1000)는, 사용자 입력부(1100), 디스플레이부(1210) 및 제어부(1300) 이외에 출력부(1200), 통신부(1500), 센싱부(1400), A/V 입력부(1600) 및 메모리(1700)를 더 포함할 수도 있다.

사용자 입력부(1100)는, 사용자가 디바이스(1000)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 사용자 입력부(1100)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

사용자 입력부(1100)는, 사용자의 환경 정보 또는 사용자의 시력 정보에 따라, 원본 이미지를 영상 처리하여 인식하기 용이한 이미지를 생성하고 디스플레이하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다.

출력부(1200)는, 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 진동 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(1200)는 디스플레이부(1210), 음향 출력부(1220), 및 진동 모터(1230)를 포함할 수 있다.

디스플레이부(1210)는 디바이스(1000)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 예를 들어, 디스플레이부(1210)는, 사용자의 환경 정보 또는 사용자의 시력 정보에 따라, 원본 이미지를 영상 처리하여 인식하기 용이한 이미지를 생성하고 디스플레이하기 위한 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수 있다. 또한, 디스플레이부(1210)는, 영상 처리된 이미지를 디스플레이할 수 있다.

한편, 디스플레이부(1210)와 터치패드가 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(1210)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 디스플레이부(1210)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

음향 출력부(1220)는 통신부(1500)로부터 수신되거나 메모리(1700)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 진동 모터(1230)는 진동 신호를 출력할 수 있다.

제어부(1300)는, 통상적으로 디바이스(1000)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(1300)는, 메모리(1700)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 사용자 입력부(1100), 출력부(1200), 센싱부(1400), 통신부(1500), A/V 입력부(1600) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 제어부(1300)는, 도 1 내지 도 38에 설시된 디바이스(1000)의 기능을 수행하기 위하여, 디바이스(1000)의 동작을 제어할 수 있다.

구체적으로, 제어부(1300)는 디바이스 주변의 상황 정보 및 사용자의 시력 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 재생되는 컨텐트에 대한 영상 처리를 수행하고, 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이하도록 디스플레이부(1210)을 제어할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 디바이스 주변의 조도 정보를 획득하고, 조도 정보에 기초하여, 디바이스에서 재생되는 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께를 결정하고, 결정된 두께의 선으로 오브젝트의 윤곽선이 나타나도록 컨텐트를 영상 처리하고, 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이하도록 디스플레이부(1210)를 제어할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 획득된 조도가 제 1 임계값 이상인지 또는 제 1 임계값 이하인지 여부를 판단할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 컨텐트 내의 이미지에 적응 문턱 필터를 적용하는 영상 처리를 수행할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 컨텐트 내의 오브젝트를 명암 대비로 표현하고, 오브젝트의 윤곽선을 표시하는 영상 처리를 수행할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 컨텐트 내의 오브젝트를 명암 대비로 표현하는 영상 처리를 수행할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 컨텐트 내의 오브젝트의 윤곽선의 두께를 제 1 두께로 변경하는 영상 처리 수행할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 컨텐트 내의 제 1 프레임과 제 1 프레임의 다음 프레임인 제 2 프레임의 명암비를 결정하고, 명암비에 대응하는 윤곽선의 두께를 결정하고, 결정된 두께로 제 2 프레임에 포함된 오브젝트의 윤곽선을 나타내는 이미지를 생성할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 컨텐트 내의 오브젝트의 색을 검출하고, 오브젝트의 윤곽선을 오브젝트의 색의 보색으로 표시할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 컨텐트에서 텍스트를 검출하고, 검출된 텍스트를 제 1 색으로 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 컨텐트 내의 적어도 하나의 텍스트를 검출하고, 컨텐트 내의 적어도 하나의 텍스트의 위치 및 크기에 기초하여 제 1 텍스트 결정하고, 제 1 텍스트를 제 1 텍스트의 위치 및 크기에 기초하여 영상 처리할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 통신부(1500)를 제어하여, 방송 컨텐트 수신하고, 수신된 방송 컨텐트 내의 EPG 정보로부터 적어도 하나의 키워드를 검출하고, 컨텐트에서 복수의 텍스트를 검출하고, 복수의 텍스트 중 적어도 하나의 키워드와 일치하는 텍스트를 강조하여 표시할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 사용자의 명암 대비 감도가 제 1 임계값 이상인지 또는 제 1 임계값 이하인지 판단할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 컨텐트 내의 이미지에 컬러필터를 적용하는 영상 처리 수행할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 사용자의 색각 정보에 기초하여, 컬러 필터를 설정할 수 있다. 또한, 제어부(1300)는 색온도 조정 필터 설정할 수 있다.

센싱부(1400)는, 디바이스(1000)의 상태 또는 디바이스(1000) 주변의 상태를 감지하고, 감지된 정보를 제어부(1300)로 전달할 수 있다.

또한, 제어부(1300)는 통신부(1500)를 제어하여 영상 처리된 이미지를 디바이스(1000)와 연결된 다른 디바이스에게 전송할 수 있다.

센싱부(1400)는, 지자기 센서(Magnetic sensor)(1410), 가속도 센서(Acceleration sensor)(1420), 온/습도 센서(1430), 적외선 센서(1440), 자이로스코프 센서(1450), 위치 센서(예컨대, GPS)(1460), 조도 센서(1495), 근접 센서(1480), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(1490) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

통신부(1500)는, 디바이스(1000)가 외부와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1500)는, 근거리 통신부(1510), 이동 통신부(1520), 방송 수신부(1530)를 포함할 수 있다.

또한, 통신부(1500)는 외부와 통신을 수행하는 통신 인터페이스일 수 있으며, 예를 들어, 외부 디바이스(2000)와 통신하는 제1 통신 인터페이스, 및 제어 애플리케이션을 다운로드하기 위하여 서버(미도시)와 통신하는 제2 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 그러나, 통신부(1500)의 구현은 이에 제한되지 않는다.

근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(151)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

이동 통신부(1520)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.

방송 수신부(1530)는, 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 구현 예에 따라서 디바이스(1000)가 방송 수신부(1530)를 포함하지 않을 수도 있다.

A/V(Audio/Video) 입력부(1600)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(1610)와 마이크로폰(1620) 등이 포함될 수 있다.

메모리(1700)는, 제어부(1300)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 디바이스(1000)로 입력되거나 디바이스(1000)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수도 있다.

메모리(1700)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

메모리(1700)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(1710), 터치 스크린 모듈(1720), 알림 모듈(1730), 이미지 필터 모듈(1740) 등으로 분류될 수 있다.

메모리(1700)는 사용자의 명암 대비 감도의 수준을 저장할 수 있다. 메모리(1700)는 사용자의 색각 정보를 저장할 수 있다. 메모리(1700)는 사용자의 색상 대비 감도가 기준 이하인 색 세트에 관한 색 정보를 저장할 수 있다.

UI 모듈(1710)은, 애플리케이션 별로 디바이스(1000)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1720)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 제어부(1300)로 전달할 수 있다. 일부 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(1720)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1720)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.

일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

디바이스 주변의 조도 정보를 획득하고,
상기 조도 정보에 기초하여, 상기 디바이스에서 재생되는 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께를 결정하고,
상기 결정된 두께의 선으로 상기 오브젝트의 윤곽선이 나타나도록 상기 컨텐트를 영상 처리하는 제어부; 및
상기 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이하는 디스플레이부를 포함하는 디바이스.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 오브젝트의 색을 검출하고, 상기 오브젝트의 윤곽선을 상기 오브젝트의 색의 보색으로 표시하는, 디바이스.
제 2 항에 있어서,
상기 디바이스는 사용자의 색상 대비 감도가 기준 이하인 색 세트에 관한 색 정보를 저장하는 저장부를 포함하고,
상기 제어부는, 상기 오브젝트의 색 및 상기 오브젝트의 배경의 색을 검출하고, 상기 검출된 오브젝트의 색 및 상기 오브젝트의 배경의 색이 상기 색 세트인 경우, 상기 오브젝트의 윤곽선이 상기 오브젝트의 색의 보색으로 나타나도록 상기 컨텐트를 영상 처리하는, 디바이스.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 컨텐트에서 텍스트를 검출하고, 상기 텍스트를 제 1 색으로 상기 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시하는, 디바이스.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 재생되는 컨텐트의 제 1 프레임과 상기 제 1 프레임의 다음 프레임인 제 2 프레임의 명암비를 결정하고, 상기 명암비에 대응하는 두께로 상기 제 2 프레임에 포함된 오브젝트의 윤곽선을 표시하는, 디바이스.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 획득된 조도가 높을수록 상기 윤곽선의 두께를 두껍게 결정하는, 디바이스.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는, 사용자의 명암 대비 감도를 더 고려하여, 상기 윤곽선의 두께를 결정하는, 디바이스.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 컨텐트 내의 복수의 오브젝트를 검출하고, 상기 복수의 오브젝트 각각에 대응하는 명도값을 결정하고, 상기 복수의 오브젝트 각각이 상기 복수의 오브젝트 각각에 대응하는 명도값으로 표현되도록 상기 컨텐트를 영상 처리하는, 디바이스.
제 4 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 재생되는 컨텐트가 방송 프로그램인 경우, 상기 방송 프로그램에 대한 EPG 정보로부터 적어도 하나의 키워드를 검출하고,
상기 텍스트가 상기 검출된 적어도 하나의 키워드를 나타내는 경우, 상기 텍스트를 제 1 색으로 상기 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시하는, 디바이스.
제 4 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 텍스트의 위치 및 크기에 기초하여, 상기 텍스트를 제 1 색으로 상기 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시하는, 디바이스.
디바이스 주변의 조도 정보를 획득하는 단계;
상기 조도 정보에 기초하여, 상기 디바이스에서 재생되는 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께를 결정하는 단계;
상기 결정된 두께의 선으로 상기 오브젝트의 윤곽선이 나타나도록 상기 컨텐트를 영상 처리하는 단계; 및
상기 영상 처리된 컨텐트를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 이미지 처리 방법은,
상기 오브젝트의 색을 검출하고, 상기 오브젝트의 윤곽선을 상기 오브젝트의 색의 보색으로 표시하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 오브젝트의 윤곽선을 상기 오브젝트의 색의 보색으로 표시하는 단계는,
사용자의 색상 대비 감도가 기준 이하인 색 세트에 관한 색 정보를 저장하는 단계;
상기 오브젝트의 색 및 상기 오브젝트의 배경의 색을 검출하는 단계; 및
상기 검출된 오브젝트의 색 및 상기 오브젝트의 배경의 색이 상기 색 세트인 경우, 상기 오브젝트의 윤곽선이 상기 오브젝트의 색의 보색으로 나타나도록 상기 컨텐트를 영상 처리하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 이미지 처리 방법은,
상기 컨텐트에서 텍스트를 검출하는 단계; 및
상기 텍스트를 제 1 색으로 상기 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 이미지 처리 방법은,
상기 재생되는 컨텐트의 제 1 프레임과 상기 제 1 프레임의 다음 프레임인 제 2 프레임의 명암비를 결정하는 단계; 및
상기 명암비에 대응하는 두께로 상기 제 2 프레임에 포함된 오브젝트의 윤곽선을 표시하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 조도 정보에 기초하여, 상기 디바이스에서 재생되는 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께를 결정하는 단계는,
상기 획득된 조도가 높을수록 상기 윤곽선의 두께를 두껍게 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 조도 정보에 기초하여, 상기 디바이스에서 재생되는 컨텐트에 포함된 오브젝트의 윤곽선의 두께를 결정하는 단계는,
사용자의 명암 대비 감도를 더 고려하여, 상기 윤곽선의 두께를 결정하는, 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 이미지 처리 방법은,
상기 컨텐트 내의 복수의 오브젝트를 검출하는 단계;
상기 복수의 오브젝트 각각에 대응하는 명도값을 결정하는 단계; 및
상기 복수의 오브젝트 각각이 상기 복수의 오브젝트 각각에 대응하는 명도값으로 표현되도록 상기 컨텐트를 영상 처리하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 텍스트를 제 1 색으로 상기 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시하는 단계는,
상기 재생되는 컨텐트가 방송 프로그램인 경우, 상기 방송 프로그램에 대한 EPG 정보로부터 적어도 하나의 키워드를 검출하는 단계; 및
상기 텍스트가 상기 검출된 적어도 하나의 키워드를 나타내는 경우, 상기 텍스트를 제 1 색으로 상기 텍스트의 배경을 제 2 색으로 표시하는 단계를 포함하는, 방법.
제 11 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.