KR20190142928A - 영상 압축을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 - Google Patents

영상 압축을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 전자 장치의 동작을 제어하는 방법에서, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 렌즈부, 이미지 센서, 상기 이미지 센서를 이용하여 촬영한 영상의 화면 내 예측(intra prediction)에 이용되고, 상기 렌즈부의 일부 영역의 특성에 따라서 다르게 설정된 방향 모드를 저장하는 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 이미지 센서를 이용하여, 외부 객체에 대응하는 원시 이미지(raw image)를 획득하고, 상기 원시 이미지를 복수의 블록들로 구분하고, 상기 복수의 블록들 중 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택하고, 상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역의 왜곡 파라미터에 기반하여 상기 선택된 블록의 화면 내 예측에 이용될 방향 모드를 결정하고, 상기 결정된 방향 모드에 기반하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하고, 상기 화면 내 예측 결과에 기반하여 원시 이미지에 대응하는 압축 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
이 밖에, 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

영상 압축을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR PERFORMING IMAGE COMPRESION AND METHOD FOR THE SAME}
본 발명의 다양한 실시예는, 영상 압축을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법에 관한 것이다.
최근 HD(High Definition) 영상 및 UHD(Ultra High Definition) 영상과 같은 고해상도, 고품질의 영상에 대한 수요가 다양한 응용 분야에서 증가하고 있다. 영상 데이터가 고해상도, 고품질이 될수록 기존의 영상 데이터에 비해 상대적으로 데이터량이 증가하기 때문에 기존의 유무선 광대역 회선과 같은 매체를 이용하여 영상 데이터를 전송하거나 기존의 저장 매체를 이용해 저장하는 경우, 전송 비용과 저장 비용이 증가하게 된다.
영상 데이터가 고해상도, 고품질화 됨에 따라 발생하는 이러한 문제들을 해결하기 위해서 더 높은 해상도 및 화질을 갖는 영상에 대한 영상 압축 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
최근에는, 360도 카메라, 드론을 이용한 영상 촬영 등 기존에 접할 수 없었던 다양한 상황에서 고품질의 영상 촬영 및 촬영된 영상을 전송하는 상황이 발생할 수 있다. 360도 카메라, 드론을 이용한 영상 촬영에 이용되는 렌즈는 영상에 대한 왜곡이 크게 발생하는 렌즈를 포함할 수 있다.
영상 촬영에 이용되는 렌즈가 어안 렌즈(fish eye lens) 또는 광각 렌즈인 경우, 렌즈의 중심에서 멀어질수록 영상이 구 형태로 왜곡된 형태로 생성될 수 있다.
영상의 왜곡이 크게 발생하는 렌즈를 이용하여 촬영한 이미지에 대한 영상 압축 과정에 포함된 화면 내 예측을 수행하는 경우, 구 형태로 왜곡된 영상의 화면 내 예측에 이용되는 직선형 예측 방식은 화면 내 예측을 통해 생성된 레지듀얼 값을 증가시킬 수 있다. 레지듀얼 값은 화면 내 예측시 기준 픽셀의 픽셀 값과 기준 픽셀을 제외한 나머지 픽셀들 중 참소 픽셀들 각각의 픽셀 값의 차이를 의미할 수 있다. 레지듀얼 값의 증가는 영상 압축의 효율을 감소시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 렌즈부, 이미지 센서, 상기 이미지 센서를 이용하여 촬영한 영상의 화면 내 예측(intra prediction)에 이용되고, 상기 렌즈부의 일부 영역의 특성에 따라서 다르게 설정된 방향 모드를 저장하는 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 이미지 센서를 이용하여, 외부 객체에 대응하는 원시 이미지(raw image)를 획득하고, 상기 원시 이미지를 복수의 블록들로 구분하고, 상기 복수의 블록들 중 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택하고, 상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역의 왜곡 파라미터에 기반하여 상기 선택된 블록의 화면 내 예측에 이용될 방향 모드를 결정하고, 상기 결정된 방향 모드에 기반하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하고, 상기 화면 내 예측 결과에 기반하여 원시 이미지에 대응하는 압축 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 렌즈부; 이미지 센서, 상기 이미지 센서는 외부 객체에 대응하는 광이 상기 렌즈부를 통과하여 상기 이미지 센서 표면에 형성되는 이미지 서클이 상기 이미지 센서의 일부는 포함하고 상기 이미지 센서의 다른 일부는 포함하지 않도록 배치되고; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 이미지 센서를 이용하여, 상기 외부 객체에 대응하는 이미지를 획득하고, 상기 이미지에서 상기 이미지 서클에 대응하는 영역을 결정하고, 상기 이미지를 복수의 블록들로 나누어 압축하여 압축된 아미지 데이터를 생성하고, 상기 압축하는 동작의 일부로, 상기 복수의 블록들 중 상기 이미지 서클에 적어도 일부 포함되는 블록은 상기 압축된 이미지 데이터의 일부로서 압축하고, 상기 복수의 블록들 중 상기 이미지 서클에 포함되지 않는 블록은 상기 압축된 이미지 데이터에 포함시키지 않고, 및 상기 압축된 이미지 데이터를 외부의 프로세서로 전송하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 이미지 센서를 이용하여, 외부 객체에 대응하는 원시 이미지(raw image)를 획득하는 동작; 상기 원시 이미지를 복수의 블록들로 구분하는 동작; 상기 복수의 블록들 중 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택하는 동작; 상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역의 왜곡 파라미터에 기반하여 상기 선택된 블록의 화면 내 예측에 이용될 방향 모드를 결정하는 동작; 상기 결정된 방향 모드에 기반하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하는 동작; 및 상기 화면 내 예측 결과에 기반하여 원시 이미지에 대응하는 압축 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 압축을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은, 이미지를 구성하는 복수의 블록들 중, 이미지 서클을 적어도 일부 포함하는 블록에 대해서 압축을 수행함으로써, 영상 압축의 속도를 향상시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 압축을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은, 화면 내 예측이 수행되는 블록에 대응하는 렌즈의 일부 영역의 왜곡된 정도를 고려한 예측 모드를 이용함으로써, 레지듀얼 값을 감소시킬 수 있고, 영상 압축의 효율을 증가시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 압축을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은 압축된 이미지를 클라우드 플랫폼으로 전송하고, 클라우드 플랫폼이 압축된 이미지에 대한 영상 처리를 수행할 수 있다. 전자 장치에 비해 처리 능력이 뛰어난 클라우드 플랫폼을 이용하여 영상 처리를 수행함으로써, 빠른 속도의 영상 처리를 구현할 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 카메라 모듈의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 획득한 영상에 대해서 압축을 수행할 블록을 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5a 내지 도 5b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 렌즈의 왜곡 파라미터를 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5c 내지 도 5h는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 화면 내 예측을 수행하는데 이용되는 방향 모드를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 클라우드 플랫폼의 블록도이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 획득한 영상의 압축 과정을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 동작 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 동작 흐름도이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150) 를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있고, 이로부터, 제 1 네트워크 198 또는 제 2 네트워크 199와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다.. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈(180)의 블럭도(200)이다. 도 2를 참조하면, 카메라 모듈(180)은 렌즈 어셈블리(210), 플래쉬(220), 이미지 센서(230), 이미지 스태빌라이저(240), 메모리(250)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(260)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 복수의 렌즈 어셈블리(210)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(180)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)일 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(210)들은 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 렌즈 어셈블리와 적어도 하나의 다른 렌즈 속성을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다. 플래쉬(220)는 피사체로부터 방출되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 광원을 방출할 수 있다. 플래쉬(220)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다.
이미지 센서(230)는 피사체로부터 렌즈 어셈블리(210)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(230)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서로 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(180) 또는 이를 포함하는 검사 장치(101)의 움직임에 반응하여, 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향(예: 이미지 흔들림)을 적어도 일부 보상하기 위하여 렌즈 어셈블리(210)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(230)를 특정한 방향으로 움직이거나 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있으며, 카메라 모듈(180)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 상기 움직임을 감지할 수 있다.
메모리(250)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: 높은 해상도의 이미지)는 메모리(250)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(160)을 통하여 프리뷰될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(250)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(250)는 메모리(130)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(250)에 저장된 이미지에 대하여 이미지 처리(예: 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening))을 수행할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(260)는 카메라 모듈(180)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(230))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(250)에 다시 저장 되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(130), 표시 장치(160), 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))로 전달될 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(260)는 프로세서(120)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(120)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지들은 프로세서(120)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(160)를 통해 표시될 수 있다.
일실시예에 따르면, 검사 장치(101)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 둘 이상의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 적어도 하나의 카메라 모듈(180)은 광각 카메라 또는 전면 카메라이고, 적어도 하나의 다른 카메라 모듈은 망원 카메라 또는 후면 카메라일 수 있다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(300)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 렌즈부(311)(예: 도 2의 렌즈 어셈블리(210)), 이미지 센서(313)(예: 도 2의 이미지 센서(230))를 포함하는 카메라 모듈(310), 프로세서(320)(예: 도 1의 프로세서(120)) 및 메모리(330)(예:도 1의 메모리(130))를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(310)은 영상 촬영의 대상인 외부 객체(350)로부터 방출되는 빛을 이용하여 이미지를 생성할 수 있다. 카메라 모듈(310)은 정지된 영상 및 동영상을 모두 촬영할 수 있으며, 이에 대한 제한은 없다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 렌즈부(311)는 외부 객체(350)로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈부(311)는 복수의 렌즈들을 포함할 수 있으며, 광각 렌즈, 협각 렌즈, 어안 렌즈와 같은 다양한 렌즈가 포함될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서(313)는 렌즈부(311)가 수집한 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 외부 객체(350)에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 센서(313)가 생성한 이미지는 원시 이미지(raw image)일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서(313)는 외부 객체(350)에 대응하는 광이 렌즈부(311)를 통과하여 이미지 센서(313)의 표면에 형성되는 이미지 서클이 이미지 센서(313)의 일부에 포함되고, 이미지 센서(313)의 다른 일부에는 포함되지 않도록 배치될 수 있다. 이미지 서클은 이미지 상에서 원형으로 구현된 가상의 선을 의미할 수 있다. 이미지 서클의 형태는 원형일 수 있으나, 원형에 제한되지 않고 다양한 형태를 가질 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지는 다양한 포맷(예: Bayer 포맷 등)으로 구성될 수 있다. 원시 이미지는 이미지 센서(313)의 픽셀(Pixel)에 대해 R(red), G(green), B(blue) 중 하나의 색으로 표현될 수 있고, 8~16비트(Bit)의 비트 깊이(Bit-Depth)로 표현 가능하다. 원시 이미지에는 다양한 컬러 필터 어레이(CFA, Color Filter Array)패턴이 적용될 수 있다. 원시 이미지는 하나의 픽셀에 대해 여러 가지 색(예: R, G, B 중 복수 의 색) 정보를 포함하는 레이어(Layer) 구조의 원시 이미지일 수 있다. 이미지 센서(313)의 다양한 구성에 따라, 색 정보(예: RGB) 뿐만 아니라, 위상차 정보 등도 포함할 수 있다. 영상의 촬영과 관련된 정보(예: 시간, 위치, 조도 등)는 메타데이터로 생성되어 원시 이미지와 관련하여 저장될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지는 이미지 센서(313)가 생성한 이미지로, 이미지 압축이 수행되지 않은 이미지를 의미할 수 있다. 원시 이미지는 카메마 모듈(310)이 지원 가능한 해상도가 올라감에 따라서, 원시 이미지의 크기가 증가할 수 있다. 원시 이미지의 크기가 증가하는 경우, 원시 이미지에 대한 이미지 프로세싱에 소요되는 시간이 증가할 수 있다. 원시 이미지의 크기를 감소시키고, 원시 이미지의 품질을 실질적으로 유지하면서, 원시 이미지의 압축을 효율적으로 수행하는 기술이 요구된다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지의 압축을 효율적으로 수행하기 위해서, 원시 이미지를 구성하는 복수의 블록들 중, 압축을 수행할 블록과 압축을 수행하지 않을 블록을 구분할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지의 압축을 효율적으로 수행하기 위해서, 원시 이미지에 대한 화면 내 예측에 이용되는 방향 모드에 포함된 복수의 직선들을 곡률을 가지는 곡선으로 변경할 수 있다. 곡률은 렌즈 광학계의 특성으로 인해 발생하게 되는 원시 이미지의 왜곡 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다. 이하, 원시 이미지의 압축을 효율적으로 수행하기 위한 내용에 대해서 서술한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지 센서(313)를 이용하여 외부 객체(350)에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 외부 객체(350)에 대응하는 이미지는 원시 이미지이고, 아직 압축되지 않은 상태일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지에서 이미지 서클에 대응하는 영역을 결정할 수 있다. 이미지 서클은 이미지 상에서 원형으로 구현된 가상의 선을 의미할 수 있다. 이미지 서클의 형태는 원형일 수 있으나, 원형에 제한되지 않고 다양한 형태를 가질 수 있다. 프로세서(320)는 이미지에 포함된 복수의 블록들 중, 이미지 서클에 포함된 블록들에 대한 압축을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지에 포함된 복수의 블록들 중, 이미지 서클에 포함되지 않는 블록들에 대해서는 압축을 수행하지 않을 수 있다. 이미지 서클에 포함되지 않는 블록들은 이미지 처리에 이용하지 않을 수 있다. 이를 위해, 프로세서(320)는 이미지 서클에 포함되지 않는 블록들 각각에 할당된 픽셀 값을 0으로 설정할 수 있다. 이미지 서클에 대해서는 도 4a 내지 도 4b에서 후술한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지에 포함된 복수의 블록에 대한 압축을 수행할 수 있다. 이미지 압축 방법은 화면 간 예측(inter prediction)과 화면 내 예측(intra prediction)으로 구분될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 화면 간 예측은 동영상에 포함된 복수의 프레임들 중 현재 프레임의 이전 프레임 또는 현재 프레임의 이후 프레임으로부터 현재 프레임에 포함된 화소 값을 예측하는 기술을 의미할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 화면 내 예측은 이미지 내의 화소 정보를 이용하여 이미지에 포함된 화소 값을 예측하는 기술을 의미할 수 있다. 화면 내 예측을 수행하기 위해서, 메모리(350)는 화면 내 예측에 이용되는 방향 모드를 저장할 수 있다. 메모리(350)는 렌즈부(311)의 왜곡 파라미터에 따라서 다르게 구현된 방향 모드를 저장할 수 있다. 왜곡 파라미터는 렌즈부(311)에 포함된 렌즈 어셈블리(예: 도 2의 렌즈 어셈블리(210))의 광학적 특성에 의해 렌즈의 일부 영역이 왜곡된 정도를 의미할 수 있다. 예를 들어, 왜곡 파라미터의 값이 커질수록, 왜곡 파라미터에 대응하는 렌즈부(311)의 일부 영역의 왜곡이 커질 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 기준 픽셀의 픽셀 값과 기준 픽셀을 제외한 나머지 픽셀들 중 참소 픽셀들 각각의 픽셀 값의 차이인 레지듀얼(residual) 값을 최소화 하기 위해서, 방향 모드에 포함된 복수의 방향들 각각에 대한 화면 내 예측을 수행할 수 있다. 프로세서(320)는 방향 모드에 포함된 복수의 방향들 중, 레지듀얼 값이 최소 값인 방향을 선택하고, 선택된 방향을 이용하여 이미지 압축을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 외부 객체(350)를 촬영한 이미지는 렌즈부(311)의 특성에 의해 이미지의 일부 영역의 왜곡이 발생할 수 있다.
예를 들면, 이미지의 일부 영역의 왜곡은 렌즈부(311)의 중심의 굴절률과 렌즈부(311)의 외곽의 굴절률이 서로 다른 특성으로 인해 발생할 수 있다. 렌즈부(311)가 광각 렌즈를 포함하는 경우, 렌즈부(311)의 외곽 부분에 대응하는 이미지 부분의 왜곡의 정도는, 렌즈부(311)의 중심 부분에 대응하는 이미지 부분의 왜곡의 정도보다 클 수 있다. 렌즈부(311)의 외곽 부분에 대응하는 이미지 부분은 구 형태로 왜곡될 수 있으며, 렌즈부(311)의 외곽 부분에 대응하는 이미지 부분의 화면 내 예측을 수행하는 경우, 렌즈부(311)의 중심 부분에 대응하는 이미지 부분의 화면 내 예측에 이용되는 방향 모드를 이용하는 경우, 레지듀얼 값이 증가할 수 있다. 레지듀얼 값이 증가하는 경우, 압축된 이미지의 크기가 커지며, 압축의 효율이 감소할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 메모리(350)는 왜곡의 정도를 지시하는 왜곡 파라미터 값마다 지정된 복수의 방향 모드를 저장할 수 있다. 복수의 방향 모드는 왜곡 파라미터에 대응하여 곡률이 다른 선들을 포함할 수 있다. 곡률은 원시 이미지의 왜곡 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다. 큰 왜곡이 발생함을 지시하는 왜곡 파라미터에 대응하는 방향 모드에 포함된 선들의 곡률은 작은 왜곡이 발생함을 지시하는 왜곡 파라미터에 대응하는 방향 모드에 포함된 선들의 곡률보다 클 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 왜곡 파라미터는 렌즈의 일부분이 갖는 광학적 특성에 의해 렌즈의 일부분마다 다르게 결정될 수 있다. 렌즈부(311)의 일부 영역들은 서로 다른 왜곡 파라미터를 가질 수 있다. 예를 들면, 렌즈부(311)의 외곽이 갖는 광학적 특성과 렌즈부(311)의 중심 영역이 갖는 광학적 특성이 상이할 수 있다. 렌즈부(311)의 중심 영역의 왜곡 파라미터는 렌즈부(311)의 외곽에 위치한 영역의 왜곡 파라미터와 상이할 수 있다. 왜곡 파라미터는 렌즈부(311)의 중심과 왜곡 파라미터에 대응하는 영역 사이의 거리에 기반하여 결정될 수 있다. 왜곡 파라미터는 렌즈부(311)의 제조 당시 제조사에 의해 측정될 수 있으며, 측정된 왜곡 파라미터는 메모리(350)에 렌즈부(311)의 정보에 포함되어 저장될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 방향 모드는 렌즈부(311)의 중심과 렌즈부(311)의 일부 영역 사이의 거리에 따라서 방향 모드에 포함된 선들의 곡률이 달라지도록 구현될 수 있다.
예를 들면, 렌즈부(311)가 렌즈부(311)의 중심에서 멀어질수록 왜곡 현상이 크게 발생하는 렌즈(예를 들면, 화각(field of view, FOV)이 큰 렌즈(예를 들면, 화각이 120도 이상인 렌즈), 망원 렌즈, 또는 어안 렌즈)를 포함하는 경우, 방향 모드는 렌즈부(311)의 중심과 렌즈부(311)의 일부 영역 사이의 거리가 증가함에 따라서 방향 모드에 포함된 선들의 곡률이 증가하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지에 포함된 복수의 블록들 중 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택할 수 있다. 화면 내 예측을 수행할 블록은 이미지 서클에 포함된 블록들 중 하나일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 선택된 블록에 대응하는 렌즈부(311)의 일부 영역을 확인하고, 렌즈부(311)의 일부 영역에 대응하는 왜곡 파라미터에 기반하여 메모리(350)에 저장된 방향 모드들 중, 선택된 블록의 화면 내 예측에 이용될 방향 모드를 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 결정된 방향 모드를 이용하여 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행할 수 있다. 프로세서(320)는 화면 내 예측을 수행함으로써, 레지듀얼 값이 최소화되는 압축을 수행할 방향을 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 화면 내 예측 결과에 기반하여 이미지에 대한 압축을 수행하고, 압축된 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 원시 이미지를 구성하는 복수의 블록들 중, 압축을 수행할 블록과 압축을 수행하지 않을 블록을 구분하고, 압축을 수행할 블록에 대해서만 압축을 수행하고, 압축을 수행하지 않을 블록은 이미지 처리를 수행하지 않음으로써, 압축된 이미지의 크기를 감소시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 원시 이미지의 압축을 효율적으로 수행하기 위해서, 원시 이미지를 구성하는 복수의 블록들 중, 압축을 수행할 블록과 압축을 수행하지 않을 블록을 구분할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지에 포함된 복수의 블록들 중 화면내 예측을 수행할 블록에 대응하는 왜곡 파라미터를 확인할 수 있다. 프로세서(320)는 왜곡 파라미터에 대응하는 방향 모드를 결정하고, 결정된 방향 모드를 이용하여 화면 내 예측을 수행할 수 있다. 프로세서(320)는 렌즈의 왜곡의 정도를 고려한 방향 모드를 이용함으로써, 레지듀얼 값을 감소시킬 수 있고, 효율적인 압축을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(300)는 압축된 이미지를 외부 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(104))로 전송하는 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 더 포함할 수 있다. 프로세서(320)는 통신 모듈(190)을 이용하여 압축된 이미지를 외부 전자 장치(104)로 전송할 수 있다. 외부 전자 장치(104)는 압축된 이미지를 수신하고, 압축된 이미지에 대한 다양한 이미지 처리를 수행할 수 있다. 이미지 처리가 수행된 이미지는 통신 모듈(190)을 통하여 전자 장치(300)에 전송될 수 있다.
도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 획득한 영상에 대해서 압축을 수행할 블록을 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 4a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(300)의 이미지 센서(313)가 어안 렌즈(fish eye lens)로 구현된 렌즈부(311) 를 이용하여 촬영한 이미지(400)를 도시하고 있다.
도 4a를 참조하면, 이미지(400)는 구의 형태로 촬영된 제 1 부분(410)과 제 1 부분(410)의 외부에 존재하는 제 2 부분(415)을 포함할 수 있다. 제 1 부분(410)은 외부 객체를 포함하는 중요한 정보를 포함할 수 있으며, 제 2 부분(415)은 이미지에 포함되는 중요한 정보를 포함하지 않을 수 있으며, 생략될 수 있는 부분일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지(400)는 이미지 센서(예: 도 3의 이미지 센서(313))에서 생성한 원시 이미지일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320))는 이미지(400) 내에 이미지 서클(413)에 대응하는 부분을 확인할 수 있다. 이미지 서클(413)은 렌즈부(예: 도 3의 렌즈부(311))를 통과한 빛에 의해 형성된 영역을 의미할 수 있다. 이미지 서클(413)은 제 1 부분(410)을 포함하고, 제 2 부분(415)을 포함하지 않을 수 있다. 또는, 이미지 서클(413)은 제 1 부분(410)과 동일한 크기일 수 있다. 도 4a에서는 이미지 서클(413)이 원형의 형태로 구현되어 있으나, 렌즈의 형태에 따라서, 원형의 형태가 아닌 다른 형태로도 구현될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 압축을 수행할 블록을 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 이미지 서클(413)에 포함되는 영역을 적어도 일부 포함하는 블록(420-b)을 압축을 수행할 것으로 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 압축을 수행하지 않을 블록을 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 이미지 서클(413)에 포함되지 않는 영역을 포함하는 블록(420-a)을 압축을 수행하지 않을 것으로 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 이미지 서클(413)에 포함되지 않는 영역을 포함하는 블록(420-a)을 압축을 수행하지 않을 것으로 결정하고, 압축된 이미지에 포함시키지 않을 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지 서클(413)에 포함된 블록에 대한 압축을 수행하고, 이미지 서클(413)에 포함되지 않는 블록에 대한 압축을 수행하지 않음으로써, 압축에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.
도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(300)의 이미지 센서(313)가 두 개의 어안 렌즈(fish eye lens)로 구현된 렌즈부(311)를 이용하여 촬영한 이미지(430)를 도시하고 있다.
도 4b를 참조하면, 이미지(430)는 구의 형태로 촬영된 제 1 부분(440), 제 2 부분(450)과, 제 1 부분(440) 및 제 2 부분(450)의 외부에 존재하는 제 3 부분(470)을 포함할 수 있다. 제 1 부분(440) 및 제 2 부분(450)은 외부 객체를 포함하는 중요한 정보를 포함할 수 있으며, 제 3 부분(470)은 이미지에 포함되는 중요한 정보(예를 들면, 외부 객체)를 포함하지 않을 수 있으며, 생략될 수 있는 부분일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지(430)는 이미지 센서(예: 도 3의 이미지 센서(313))에서 생성한 원시 이미지일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320))는 이미지(430) 내에 이미지 서클(443)에 대응하는 부분을 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 압축을 수행할 블록을 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 이미지 서클(443)에 포함되는 영역을 적어도 일부 포함하는 블록(460-b)을 압축을 수행할 것으로 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 압축을 수행하지 않을 블록을 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 이미지 서클(443)에 포함되지 않는 영역을 포함하는 블록(460-a)을 압축을 수행하지 않을 것으로 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 이미지 서클(443)에 포함되지 않는 영역을 포함하는 블록(460-a)을 압축을 수행하지 않을 것으로 결정하고, 압축된 이미지에 포함시키지 않을 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지 서클(443)에 포함된 블록에 대한 압축을 수행하고, 이미지 서클(443)에 포함되지 않는 블록에 대한 압축을 수행하지 않음으로써, 압축에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.
도 5a 내지 도 5b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 렌즈의 왜곡 파라미터를 결정하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5a는 렌즈부(예: 도 3의 렌즈부(311))의 왜곡 파라미터를 결정하기 위한 패턴(500)을 도시한 도면이고, 도 5b는 이미지 센서(예: 도 3의 이미지 센서(313))가 도 5a에 도시된 패턴(500)에서 반사되고, 렌즈부(311)를 통과한 빛을 이용하여 획득한 이미지(540)를 도시한 도면이다.
도 5a를 참조하면, 패턴(500)은 직선들로 구성될 수 있다. 패턴(500)은 직선들에 의해 복수의 블록들로 구분될 수 있으며, 패턴(500)은 제 1 블록(510), 제 2 블록(520) 및 제 3 블록(530)을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서(313)는 렌즈부(311)가 수집한 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 패턴(500)에 대응하는 이미지(540)를 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 렌즈부(311)는 광학적인 특성(시야각, 굴절률, 또는 왜곡 수차를 포함하는 다양한 특성)에 따라서, 왜곡된 이미지를 획득하도록 하는 특성을 가질 수 있다. 렌즈부(311)는 렌즈부(311)에 포함된 렌즈 상의 위치에 따라서 왜곡되는 정도가 다른 특성을 가질 수 있다.
예를 들면, 렌즈부(311)가 광각 렌즈를 포함하는 경우, 렌즈부(311)의 외곽 부분에 대응하는 이미지 부분의 왜곡의 정도는, 렌즈부(311)의 중심 부분에 대응하는 이미지 부분의 왜곡의 정도보다 클 수 있다.
도 5b를 참조하면, 이미지(540)는 렌즈부(311)의 중심 부분(501)과 멀어질수록 왜곡이 더 크게 일어날 수 있다. 제 1 블록(510), 제 2 블록(530) 및 제 3 블록(540)은 순서대로 중심 부분(501)과 점점 멀어지는 위치에 배치될 수 있는데, 제 3 블록(530)이 왜곡이 제일 크게 일어날 수 있으며, 제 2 블록(520) 은 제 1 블록(510)에 비해 왜곡이 더 크게 일어날 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지(540)에 포함된 적어도 하나 이상의 블록은 왜곡 파라미터가 할당될 수 있다. 왜곡 파라미터는 블록이 왜곡된 정도를 의미하는 파라미터일 수 있다. 예를 들면, 왜곡 파라미터가 클수록 블록의 왜곡이 더 크게 일어날 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 왜곡 파라미터는 블록의 왜곡의 정도를 나타낼 수 있는 다양한 방식을 통해 결정될 수 있다. 예를 들면, 블록을 구성하는 하나의 선의 곡률을 계산하고, 곡률의 크기에 따라서 왜곡 파라미터를 결정할 수도 있다. 다른 예를 들면, 블록의 면적의 변화를 계산하고, 블록의 면적의 변화에 따라서 왜곡 파라미터를 결정할 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 왜곡 파라미터는 렌즈의 일부분마다 다르게 결정될 수 있다. 렌즈부(311)의 일부 영역마다 다른 왜곡 파라미터를 가질 수 있다. 예를 들면, 렌즈부(311)의 중심 영역의 왜곡 파라미터는 렌즈부(311)의 외곽에 위치한 영역의 왜곡 파라미터와 상이할 수 있다. 왜곡 파라미터는 렌즈부(311)의 중심과 왜곡 파라미터에 대응하는 영역 사이의 거리에 기반하여 결정될 수 있다. 왜곡 파라미터는 렌즈부(311)의 제조 당시 제조사에 의해 측정될 수 있으며, 측정된 왜곡 파라미터는 메모리(350)에 렌즈부(311)의 정보에 포함되어 저장될 수 있다.
도 5c 내지 도 5e는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 화면 내 예측을 수행하는데 이용되는 방향 모드를 도시한 도면이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320))는 이미지(예: 도 5b의 이미지(540))에 포함된 블록들에 대한 화면 내 예측을 수행하는 경우, 블록들 각각에 대응하는 왜곡 파라미터에 기반하여 서로 다른 방향 모드를 이용하여 화면 내 예측을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지를 복수의 블록으로 나누고, 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택할 수도 있다. 프로세서(320)는 선택된 블록에 대응하는 렌즈부(311)의 일부 영역의 왜곡 파라미터를 확인할 수 있다. 프로세서(320)는 확인된 왜곡 파라미터에 대응하는 방향 모드를 결정하고, 결정된 방향 모드를 이용하여 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행할 수 있다.
도 5c 내지 도 5e는 메모리(예: 도 3의 메모리(350)))에 저장되어 있는 다양한 방향 모드를 도시한 도면이다.
도 5c는 제 1 블록(510)의 화면 내 예측에 이용되는 제 1 방향 모드(550)를 도시한 도면이다. 도 5c를 참조하면, 화면 내 예측에 이용되는 제 1 방향 모드(550)는 특정한 방향 또는 각도를 갖는 복수의 직선들을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 왜곡이 거의 일어나지 않은 블록인 제 1 블록(510)에 대한 화면 내 예측을 수행할 때, 제 1 방향 모드(550)를 이용할 수 있다. 프로세서(320)는 제 1 방향 모드(550)에 포함된 33개의 직선이 지시하는 방향으로 화면 내 예측을 수행하고(33개의 방향성 모드) 및 비 방향성 모드(DC 모드, Planner 모드)를 이용하여 화면 내 예측을 수행하고, 제 1 방향 모드(550)에 포함된 35개 모드 중 레지듀얼 값이 가장 작은 하나의 모드를 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 결정된 모드를 이용하여 제 1 블록(510)에 대한 영상 압축을 수행할 수 있다.
도 5d는 제 2 블록(520)의 화면 내 예측에 이용되는 제 2 방향 모드(560)를 도시한 도면이다. 도 5d를 참조하면, 화면 내 예측에 이용되는 제 2 방향 모드(560)는 특정한 곡률을 갖는 곡선들을 포함할 수 있다. 제 2 블록(520)은 제 2 블록(520)에 대응하는 렌즈의 일부 영역의 광학적 특성과 제 1 블록(510)에 대응하는 렌즈의 일부 영역의 광학적 특성의 차이로 인해서, 제 1 블록(510)에 비해서 영상의 왜곡이 일어난 정도가 클 수 있다. 제 2 블록(520)에 대응하는 왜곡 파라미터가 제 1 블록(510)에 대응하는 왜곡 파라미터 보다 클 수 있다. 영상의 왜곡이 발생한 경우, 직선을 이용하는 화면 내 예측 모드의 경우, 레지듀얼 값이 커질 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 곡선들을 포함하는 방향 모드를 이용하여 왜곡이 발생한 블록에 대한 화면 내 예측을 수행할 수 있고, 레지듀얼 값이 감소된 압축된 영상을 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 제 1 블록(510) 보다 왜곡이 크게 발생한 블록인 제 2 블록(520)에 대한 화면 내 예측을 수행할 때, 제 2 방향 모드(560)를 이용할 수 있다. 프로세서(320)는 제 2 방향 모드(560)에 포함된 33개의 곡선이 지시하는 방향으로 화면 내 예측을 수행하고(33개의 방향성 모드) 및 비 방향성 모드(DC 모드, Planner 모드)를 이용하여 화면 내 예측을 수행하고, 제 2 방향 모드(560)에 포함된 35개 모드 중 레지듀얼 값이 가장 작은 하나의 모드를 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 결정된 모드를 이용하여 제 2 블록(520)에 대한 영상 압축을 수행할 수 있다.
도 5e는 제 2 블록(530)의 화면 내 예측에 이용되는 제 3 방향 모드(570)를 도시한 도면이다. 도 5e를 참조하면, 화면 내 예측에 이용되는 제 3 방향 모드(570)는 특정한 곡률을 갖는 곡선들을 포함할 수 있다. 제 3 블록(530)은 제 1 블록(510) 및 제 2 블록(520)에 비해서 영상의 왜곡이 일어난 정도가 클 수 있다. 제 3 블록(530)에 대응하는 왜곡 파라미터가 제 2 블록(520)에 대응하는 왜곡 파라미터 및 제 1 블록(510)에 대응하는 왜곡 파라미터 보다 클 수 있다.
도 5d에 도시된 제 2 방향 모드(560)와 도 5e에 도시된 제 3 방향 모드(570)를 비교하면, 제 3 방향 모드(570)에 포함된 곡선들의 곡률이 제 2 방향 모드(560)에 포함된 곡선들의 곡률보다 더 큼을 확인할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 방향 모드는 렌즈부(311)의 중심과 렌즈부(311)의 일부 영역 사이의 거리에 따라서 방향 모드에 포함된 선들의 곡률이 달라지도록 구현될 수 있다. 예를 들면, 렌즈부(311)가 렌즈부(311)의 중심에서 멀어질수록 왜곡 현상이 크게 발생하는 렌즈(예를 들면, 화각(field of view, FOV)이 큰 렌즈(예를 들면, 화각이 120도 이상인 렌즈), 망원 렌즈, 또는 어안 렌즈)를 포함하는 경우, 방향 모드는 렌즈부(311)의 중심과 렌즈부(311)의 일부 영역 사이의 거리가 증가함에 따라서 방향 모드에 포함된 선들의 곡률이 증가하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 제 3 블록(530)에 대한 화면 내 예측을 수행할 때, 제 3 방향 모드(570)를 이용할 수 있다. 프로세서(320)는 제 3 방향 모드(570)에 포함된 33개의 곡선이 지시하는 방향으로 화면 내 예측을 수행하고(33개의 방향성 모드) 및 비 방향성 모드(DC 모드, Planner 모드)를 이용하여 화면 내 예측을 수행하고, 제 3 방향 모드(570)에 포함된 35개 모드 중 레지듀얼 값이 가장 작은 하나의 모드를 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 결정된 모드를 이용하여 제 3 블록(530)에 대한 영상 압축을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 방향 모드에 포함된 선들의 곡률은 왜곡된 정도에 기반하여 결정될 수 있다. 왜곡의 정도가 큰 블록의 화면 내 예측에 이용되는 방향 모드에 포함된 선들의 곡률은 다른 블록에 비해서 더 클 수 있다.
도 5c 내지 도 5e에 도시된 방향 모드에 포함된 방향성 모드가 33개인 것으로 서술하였으나, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 전자 장치(300)의 성능을 고려하여 방향성 모드의 수를 조절할 수 있다.
도 5f 내지 도 5h는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 왜곡 파라미터를 고려한 방향 모드를 이용하여 화면 내 예측을 수행하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5f는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(300)의 이미지 센서(313)가 어안 렌즈(fish eye lens)로 구현된 렌즈부(311)를 이용하여 촬영한 이미지를 도시하고 있다. 어안 렌즈로 구현된 렌즈부(311)를 이용하여 촬영한 이미지는 렌즈부(311)의 중심에서 멀어질수록 왜곡이 더 크게 발생할 수 있다. 예를 들면, 이미지에 포함된 길(573)은 직선 형태를 가지고 있으나, 렌즈부(311)의 외곽 부분에서 촬영되어 구형으로 왜곡됨을 확인할 수 있다.
도 5g 및 도 5h는 도 5f에 도시된 이미지를 구성하는 하나의 블록(580)에 대한 화면 내 예측을 수행하는 실시예를 도시하고 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320))는 이미지의 왜곡이 크게 발생한 블록(580)에 대한 화면 내 예측을 수행할 수 있다. 기존의 직선 방향을 이용하는 화면 내 예측 방식은 도 5g에 도시되어 있으며, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 화면 내 왜곡을 고려한 화면 내 예측 방식은 도 5h에 도시되어 있다.
도 5g에 도시된 바와 같이 직선 방향(581)으로 수행하는 화면 내 예측 방식은 유사하지 않은 픽셀들 간 비교를 수행함으로써, 레지듀얼 값이 커질 수 있다. 반면에, 도 5h에 도시된 바와 같이, 화면 내 왜곡을 고려하여 곡선 방향(583)으로 수행되는 화면 내 예측 방식은, 유사한 픽셀들 간 비교를 수행함으로써, 레지듀얼 값이 작아질 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 렌즈부, 이미지 센서, 상기 이미지 센서를 이용하여 촬영한 영상의 화면 내 예측(intra prediction)에 이용되고, 상기 렌즈부의 일부 영역의 특성에 따라서 다르게 설정된 방향 모드를 저장하는 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 이미지 센서를 이용하여, 외부 객체에 대응하는 원시 이미지(raw image)를 획득하고, 상기 원시 이미지를 복수의 블록들로 구분하고, 상기 복수의 블록들 중 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택하고, 상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역의 왜곡 파라미터에 기반하여 상기 선택된 블록의 화면 내 예측에 이용될 방향 모드를 결정하고, 상기 결정된 방향 모드에 기반하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하고, 상기 화면 내 예측 결과에 기반하여 원시 이미지에 대응하는 압축 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 선택된 블록과 상기 원시 이미지의 중심 사이의 상대적 위치 정보에 기반하여 상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역을 결정하고, 상기 결정된 일부 영역에 대응하는 방향 모드를 선택하고, 상기 선택된 방향 모드에 기반하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 선택된 블록에 포함된 픽셀들 중 기준 픽셀에 대응하는 픽셀 값과 상기 기준 픽셀의 주위에 존재하는 참조 픽셀에 대응하는 픽셀 값의 차이 값에 기반하여 상기 선택된 방향 모드에 포함된 복수의 방향들 중 하나의 방향을 선택하고, 상기 선택된 방향을 이용하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 방향 모드는 상기 왜곡 파라미터에 따라서 상기 방향 모드에 포함된 선의 곡률이 달라지도록 구현될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 방향 모드는 상기 렌즈부의 중심과 상기 렌즈부의 일부 영역의 중심 사이의 거리에 따라서 상기 방향 모드에 포함된 선의 곡률이 달라지도록 구현될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 렌즈부는 망원 렌즈를 포함하고, 상기 렌즈부의 중심과 상기 렌즈부의 일부 영역의 중심 사이의 거리가 증가하면, 상기 방향 모드에 포함된 선의 곡률이 커지도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 상기 압축 이미지를 외부 전자 장치로 전송하는 통신 모듈을 더 포함하고, 상기 전자 장치는 상기 외부 전자 장치가 상기 압축 이미지에 대한 이미지 프로세싱을 수행해서 생성된 이미지를 상기 통신 모듈을 이용하여 수신하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 렌즈부; 이미지 센서, 상기 이미지 센서는 외부 객체에 대응하는 광이 상기 렌즈부를 통과하여 상기 이미지 센서 표면에 형성되는 이미지 서클이 상기 이미지 센서의 일부는 포함하고 상기 이미지 센서의 다른 일부는 포함하지 않도록 배치되고; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 이미지 센서를 이용하여, 상기 외부 객체에 대응하는 이미지를 획득하고, 상기 이미지에서 상기 이미지 서클에 대응하는 영역을 결정하고, 상기 이미지를 복수의 블록들로 나누어 압축하여 압축된 아미지 데이터를 생성하고, 상기 압축하는 동작의 일부로, 상기 복수의 블록들 중 상기 이미지 서클에 적어도 일부 포함되는 블록은 상기 압축된 이미지 데이터의 일부로서 압축하고, 상기 복수의 블록들 중 상기 이미지 서클에 포함되지 않는 블록은 상기 압축된 이미지 데이터에 포함시키지 않고, 및 상기 압축된 이미지 데이터를 외부의 프로세서로 전송하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는, 상기 압축하는 동작의 일부로, 상기 이미지 서클에 적어도 일부 포함된 제 1 블록과 상기 이미지 서클의 중심에 기반하여 왜곡 파라미터를 결정하고, 상기 왜곡 파라미터를 이용하여 상기 제 1 블록에 포함된 픽셀 데이터에 대한 intra prediction을 수행하고, 및 상기 intra prediction에 기반하여 상기 제 1 블록을 압축하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는, 지정된 intra prediction angular mode 및 상기 왜곡 파라미터를 이용하여 상기 intra prediction을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는, 상기 제 1 블록의 적어도 둘 이상의 꼭지점과 상기 중심이 이루는 각도에 기반하여 상기 왜곡 파라미터를 결정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 왜곡 파라미터는 상기 제 1 블록과 상기 이미지 서클의 중심 사이의 거리에 기반하여 결정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 왜곡 파라미터는 상기 intra prediction에 이용되는 예측 방향의 곡률을 변경하는데 이용될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 렌즈부는 화각(field of view)이 120도 이상인 렌즈를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 상기 압축 이미지를 외부 전자 장치로 전송하는 통신 모듈을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 상기 외부 전자 장치가 상기 압축 이미지에 대한 이미지 프로세싱을 수행해서 생성된 이미지를 상기 통신 모듈을 이용하여 수신하도록 설정될 수 있다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 클라우드 플랫폼의 블록도이다.
도 6을 참조하면, 전자 장치(610)(예: 도 3의 전자 장치(300))는 카메라 모듈(611)(예: 도 3의 카메라 모듈(310)) 및 디스플레이(620)(예: 도 1의 표시 장치(160)), 프로세서(621)(예: 도 3의 프로세서(320)) 및 메모리(619, 622)(예: 도 3의 메모리(330))를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(611)은 이미지 센서(612)(예: 도 3의 이미지 센서(313)), 프로세서(613), 메모리(619)를 포함할 수 있다. 프로세서(613)는 원시 이미지 처리부(614) 및 이미지 신호 프로세서(image signal processor)(615) 및 인코더(616)을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서(612)는 피사체에 대한 다양한 원시 이미지(raw image)를 획득할 수 있다. 이미지 센서(612)는 컬러 필터 어레이(CFA, Color Filter Array) 패턴에 따라 다양한 형태의 원시 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 센서(612)의 듀얼 픽셀(DP, dual pixel또는 2PD) 구조를 이용하면, 하나의 픽셀에 서로 다른 위상 차(또는 시차) 정보를 포함하는 이미지를 획득할 수 있다. 서로 같거나 다른 특성을 가진 복수의 이미지 센서들(예: 듀얼 센서(예: RGB+RGB, RGB+Mono, 또는 Wide+Tele 등), 어레이 센서(Array Sensor, 예: 2개 이상의 Sensor가 부착))을 이용하여, 한 장면에 대해 하나 이상의 이미지 센서(612)을 획득할 수 있다. 획득된 이미지 센서(612)은 그대로 또는 추가적인 처리를 거쳐 메모리(622)에 저장될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서(612)는 피사체로부터 렌즈 어셈블리(미도시)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(612)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(612)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서로 구현될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(611)은 렌즈 어셈블리(예: 도 2의 렌즈 어셈블리(210)), 플래쉬(예: 도 2의 플래쉬(220)), 이미지 스태빌라이저(예: 도 2의 이미지 스태빌라이저(240))를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 렌즈 어셈블리(210)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(611)은 복수의 렌즈 어셈블리(210)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(611)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)일 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(미도시)들은 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 렌즈 어셈블리와 적어도 하나의 다른 렌즈 속성을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(미도시)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다. 플래쉬(210)는 피사체로부터 방출되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 광원을 방출할 수 있다. 플래쉬(220)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(612) 또는 이를 포함하는 전자 장치(610)의 움직임에 반응하여, 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향(예: 이미지 흔들림)을 적어도 일부 보상하기 위하여 렌즈 어셈블리(미도시)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(612)를 특정한 방향으로 움직이거나 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있으며, 카메라 모듈(212)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 상기 움직임을 감지할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치의 프로세서(613, 621)는 영상 처리와 관련된 다양한 처리들을 수행할 수 있다. 다양한 영상 처리 모듈들(예: 원시 이미지 처리부(614), 이미지 신호 프로세서(615), 인코더(616))은 하나의 프로세서 내에 포함될 수도 있고, 복수의 프로세서(613, 621)들에 분산되어 있을 수도 있다. 프로세서(613)는 카메라 모듈(611)의 내부에 또는 카메라 모듈(611)의 외부에(예: 전자 장치(610)) 또는 클라우드 플랫폼(650)의 일부를 구성하고 있는 하나 또는 여러 서버 등) 또는 내부와 외부 모두에 있을 수 있다. 다양한 처리들은 프로세서에 의해 단독으로 처리되거나 또는 복수의 프로세서에 의해 분산 처리될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지 처리부(614)는 이미지 센서(612)에서 획득된 원시 이미지에 대해 다양한 처리를 수행할 수 있다. 원시 이미지에 대해 렌즈 왜곡 보상을 수행하거나 또는 또는 노이즈를 일부 제거할 수 있다. 원시 이미지는 데이터의 크기가 상당히 클 수 있으므로, 원시 이미지 처리부(614)는 원시 이미지를 저장, 처리 또는 전송하기 전에, 다양한 처리(예: 다운 스케일링(down scaling), 다운 샘플링(down sampling) 또는 압축(compression) 등)를 통해 데이터 크기를 줄일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 소형 원시 이미지 생성부(617)는 원시 이미지를 다운 스케일링(예: 크기 줄이거나 또는 해상도를 낮추는 동작) 또는 다운 샘플링(예: 샘플링된 일련의 샘플들 중 하나 또는 일부 샘플만을 취하는 동작)을 통해 소형 원시 이미지를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지 압축부(618)는 다양한 영상 압축 알고리즘을 이용하여 원시 이미지 또는 소형 원시 이미지를 압축할 수 있다. 도 5a 내지 도 5h에서 서술한 바와 같이, 원시 이미지 압축부(618)는 원시 이미지의 왜곡된 정도를 고려하여 구현된 복수의 방향 모드를 이용하여 원시 이미지 또는 소형 원시 이미지를 압축할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 신호 프로세서(615)는 엔진(657)에서 분석된 원시 이미지에 대한 다양한 정보를 포함하는 레시피 정보(recipe)를 이용하여, 원시 이미지에 대한 다양한 영상 처리를 수행한다. 전자 장치(610)는 클라우드 플랫폼(650)으로부터 레시피 정보를 수신하고, 이미지 신호 프로세서(615)를 통해, 레시피 정보에 기반한 원시 이미지 처리를 수행할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(610)의 임베디드이미지 신호 프로세서(Embedded 이미지 신호 프로세서)에서 제공되는 영상 처리와, 레시피 정보를 활용한 영상 처리를 복합적으로 수행할 수 있다. 클라우드 플랫폼(650)에서 영상 처리를 수행하는 경우, 클라우드 플랫폼(650)에 포함된 이미지 신호 프로세서(658)를 통해, 레시피 정보에 기반한 원시 이미지를 수행할 수도 있다. 클라우드 플랫폼(650)에 포함된 이미지 신호 프로세서(658)는 데이터베이스(652)로부터 레시피 정보에 대응하는 추가 정보(예: feature vector 등)를 수신하여 영상 처리에 이용할 수 있다. 처리된 영상은 전자 장치(610)로 송신되거나 또는 클라우드 플랫폼(650)의 이미지 저장소(654)에 저장될 수 있다. 영상 처리는 화이트 밸런스(White Balance), 색 조정(Color Adjustment), 노이즈 제거(Noise Reduction), 샤픈 (Sharpen), 디테일 인핸스먼트(Detail Enhancement) 등의 기능을 포함할 수 있다. 이러한 기능들은 레시피 정보에 기반하여, 영상의 영역별로 수행될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 신호 프로세서(615)는 이미지 센서(612)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(619, 622)에 저장된 이미지에 대하여 이미지 처리(예: 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening))을 수행할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 신호 프로세서(615)는 카메라 모듈(611)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(612))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 신호 프로세서(615)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(650)에 다시 저장 되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(130), 표시 장치(160), 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))로 전달될 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 신호 프로세서(615)는 프로세서(613, 621)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(613, 621)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 신호 프로세서(615)에 의해 처리된 이미지들은 프로세서(613, 621)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 디스플레이(620)를 통해 표시될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 인코더(616)는 원시 이미지를 인코딩 하여 이미지 파일(예: JPEG, MPEG, 360 영상 등)을 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(610)는 카메라 모듈(611) 내부에 메모리(619) 및/또는 카메라 모듈(611) 외부에 메모리(622)를 포함할 수 있다. 메모리(619, 622)는 원시 이미지, 소형 원시 이미지, 이미지 파일, 및 이미지 처리된 원시 이미지 등을 저장할 수 있다. 메모리(619, 622)는 이미지 센서(612)을 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: 높은 해상도의 이미지)는 메모리(619, 622)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 디스플레이(620)를 통하여 프리뷰될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(619, 622)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 신호 프로세서(615)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(619)는 메모리(622)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(610)는 디스플레이(622)를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 클라우드 플랫폼(650)은 외부 장치로서, 프로세서(651), 데이터 베이스(652), 원시 이미지 저장소(653), 이미지 저장소(654)를 포함할 수 있다. 프로세서(651)는 엔진(예를 들어, 인식 엔진)(655), 인코더(656), 전처리부(657), 이미지 신호 프로세서(658)을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 클라우드 플랫폼(650)의 프로세서(651)는 영상 처리와 관련된 다양한 처리들을 수행할 수 있다. 다양한 영상 처리 모듈들(예: 엔진(655), 인코더(656), 전처리부(657), 이미지 신호 프로세서(658))은 하나의 프로세서 내에 포함될 수도 있고 복수의 프로세서들에 분산되어 있을 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 엔진(655)은 영상(예: 원시 이미지, 소형 원시 이미지, 이미지 파일 등)으로부터 다양한 유의미한 정보(예: 사물 인식, 속도 벡터, 얼굴 인식, 세그먼테이션(segmentation), 장면 파싱(scene parsing) 등)를 분석하는 동작을 수행한다. 이를 위한 다양한 알고리즘들을 포함할 수 있다. 분석 결과로써 이미지 신호 프로세서에서 다양한 영상 처리에 활용 가능한 정보(레시피 정보, recipe information)(예: segments, layers, vectors, 또는 scene category 등을 포함하는 정보)를 영상과 연관하여 생성, 저장, 또는 전송할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 인코더(656)는 원시 이미지를 인코딩 하여 이미지 파일(예: JPEG, MPEG, 360 영상 등)을 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전처리부(657)는 전자 장치(610)로부터 수신된 원시 이미지를 엔진(655)이나 이미지 신호 프로세서(658)로 전달하기 전에 필요한 처리를 수행할 수 있다. 압축된 원시 이미지의 압축 해제, 간단한 화질 개선, 디모자이크(de-mosaic) 처리, 또는 영상 포맷 변경 등을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 신호 프로세서(658)는 엔진(657)에서 분석된 원시 이미지에 대한 다양한 정보를 포함하는 레시피 정보(recipe)를 이용하여, 원시 이미지에 대한 다양한 영상 처리를 수행한다. 전자 장치(610)는 클라우드 플랫폼(650)으로부터 레시피 정보를 수신하고, 이미지 신호 프로세서(615)를 통해, 레시피 정보에 기반한 원시 이미지 처리를 수행할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(610)의 임베디드이미지 신호 프로세서(Embedded 이미지 신호 프로세서)에서 제공되는 영상 처리와, 레시피 정보를 활용한 영상 처리를 복합적으로 수행할 수 있다. 클라우드 플랫폼(650)에서 영상 처리를 수행하는 경우, 클라우드 플랫폼(650)에 포함된 이미지 신호 프로세서(658)를 통해, 레시피 정보에 기반한 원시 이미지를 수행할 수도 있다. 클라우드 플랫폼(650)에 포함된 이미지 신호 프로세서(658)는 데이터베이스(652)로부터 레시피 정보에 대응하는 추가 정보(예: feature vector 등)를 수신하여 영상 처리에 이용할 수 있다. 처리된 영상은 전자 장치(610)로 송신되거나 또는 클라우드 플랫폼(650)의 이미지 저장소(654)에 저장될 수 있다. 영상 처리는 화이트 밸런스(White Balance), 색 조정(Color Adjustment), 노이즈 제거(Noise Reduction), 샤픈 (Sharpen), 디테일 인핸스먼트(Detail Enhancement) 등의 기능을 포함할 수 있다. 이러한 기능들은 레시피 정보에 기반하여, 영상의 영역별로 수행될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 데이터베이스(652)는 영상의 카테고리에 대응하는 특징(feature)을 저장할 수 있다. 원시 이미지 저장소(653)는 원시 이미지를 저장할 수 있다. 이미지 저장소(654)는 이미지 파일을 저장할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(710)에서, 획득한 영상을 클라우드 플랫폼(720) 또는 전자 장치(710)를 이용하여 수행하는 과정을 도시한 도면이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서(711)(예: 도 3의 이미지 센서(313))는 이미지 센서(313)는 렌즈부(311)가 수집한 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 외부 객체(350)에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 센서(313)가 생성한 이미지는 원시 이미지(raw image)일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지는 이미지 센서(313)가 생성한 이미지로, 이미지 압축이 수행되지 않은 이미지를 의미할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지는 전자 장치(710) 또는 클라우드 플랫폼(720) 상에서 이미지 처리가 수행될 수 있다. 이를 위해서, 원시 이미지는 클라우드 플랫폼(720) 또는 이미지 신호 프로세서(713)(예: 도 6의 이미지 신호 프로세서(615))로 전송될 수 있다. 원시 이미지를 클라우드 플랫폼(720)으로 전송하는 경우, 전자 장치(710)는 원시 이미지가 갖는 데이터의 크기를 감소 시키기 위해서 원시 이미지를 압축한 압축 이미지를 클라우드 플랫폼(720)으로 전송할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 영상 압축 해제부(721)는 압축된 영상에 대한 압축 해제를 수행할 수 있다. 압축 해제된 영상은 이미지 신호 프로세서(722)(예: 도 6의 이미지 신호 프로세서(615))로 전송될 수 있다. 이미지 신호 프로세서(615)는 압축 해제된 이미지에 대한 이미지 처리(예: 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening)을 포함하는 다양한 이미지 처리 작업)를 수행하고, 최종 작업이 완료된 이미지(723)를 생성할 수 있다. 작업 완료된 이미지(723)는 전자 장치(710)로 전송되어, 전자 장치(710)의 메모리(715)에 저장될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지는 이미지 신호 프로세서(713)으로 전송되고, 이미지 신호 프로세서(713)는 원시 이미지에 대한 이미지 처리(예: 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening)을 포함하는 다양한 이미지 처리 작업)를 수행하고, 최종 작업이 완료된 이미지(714)를 생성할 수 있다. 작업 완료된 이미지(714)는 전자 장치로 전송되어, 전자 장치(710)의 메모리(715)에 저장될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 원시 이미지는 360도 카메라에 포함된 적어도 두 개 이상의 카메라 모듈을 이용하여 촬영된 이미지일 수 있다. 360도 카메라에 의해 촬영된 이미지의 경우, 이미지 신호 프로세서(713, 722)는 적어도 두 개 이상의 이미지에 대한 워핑(warping, 이미지를 찌그러트리는 효과) 및 스티칭(stitching, 이미지들을 이어 붙임) 작업을 수행할 수 있다. 클라우드 플랫폼(720)은 전자 장치(710)에 비해 이미지 처리의 속도가 클 수 있고, 350도 카메라에서 촬영된 영상을 빠르게 처리할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 동작 흐름도이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 동작 810에서, 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320))는 외부 객체(예: 도 3의 외부 객체(350))에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서(예: 도 3의 이미지 센서(313))는 렌즈부(예: 도 3의 렌즈부(311))가 수집한 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 외부 객체(350)에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 센서(313)가 생성한 이미지는 원시 이미지(raw image)일 수 있다. 프로세서(320)는 이미지 센서(313)가 획득한 원시 이미지를 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 동작 820에서, 프로세서(320)는 이미지 서클에 대응하는 영역을 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 서클은 외부 객체(350)에 대응하는 광이 렌즈부(311)를 통과하여 이미지 센서(313)의 표면에 형성된 형태를 의미할 수 있다. 이미지 서클의 형태는 원형일 수 있으나, 원형에 제한되지 않고 다양한 형태를 가질 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 동작 830에서, 프로세서(320)는 이미지를 복수의 블록으로 나눌 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 복수의 블록은 프로세서(320)가 화면 내 예측 또는 화면 간 예측을 수행하기 위한 최소 단위를 의미할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 동작 840에서, 프로세서(320)는 복수의 블록들 각각이 이미지 서클에 적어도 일부 포함되는지 여부를 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 복수의 블록들 중 이미지 서클에 적어도 일부 포함되는 블록들에 대한 압축을 수행할 것으로 결정할 수 있다. 프로세서(320)는 복수의 블록들 중 이미지 서클에 포함되지 않는 블록들은 압축을 수행하지 않을 것을 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 동작 850에서, 프로세서(320)는 이미지 서클에 적어도 일부 포함된 블록에 대해 화면 내 예측을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 블록에 대응하는 왜곡 파라미터에 기반하여 결정된 방향 모드를 이용하여 화면 내 예측을 수행할 수 있다. 방향 모드에 포함된 선들은 왜곡된 정도에 기반하여 결정된 곡률을 가질 수 있다. 곡률은 렌즈부(311)의 광학적 특성에 의해 발생하게 되는 원시 이미지의 왜곡 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 동작 860에서, 프로세서(320)는 화면 내 예측 결과에 기반하여 이미지 압축을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지 압축을 수행하여 생성된 압축 이미지를 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 이용하여 클라우드 플랫폼(예: 도 7의 클라우드 플랫폼(720))에 전송할 수 있다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 동작 흐름도이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 동작 910에서, 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320))는 외부 객체(예: 도 3의 외부 객체(350))에 대응하는 원시 이미지를 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서(예: 도 3의 이미지 센서(313))는 렌즈부(예: 도 3의 렌즈부(311))가 수집한 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 외부 객체(350)에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 센서(313)가 생성한 이미지는 원시 이미지(raw image)일 수 있다. 프로세서(320)는 이미지 센서(313)가 획득한 원시 이미지를 획득할 수 있다.
동작 920에서, 프로세서(320)는 원시 이미지를 복수의 블록으로 나눌 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 복수의 블록은 프로세서(320)가 화면 내 예측 또는 화면 간 예측을 수행하기 위한 최소 단위를 의미할 수 있다.
동작 930에서, 프로세서(320)는 복수의 블록들 중 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택할 수 있다.
동작 940에서, 프로세서(320)는 선택된 블록에 대응하는 렌즈의 일부 영역의 왜곡 파라미터에 기반하여 방향 모드를 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 선택된 블록에 대응하는 렌즈부(311)의 일부 영역의 왜곡 파라미터를 확인할 수 있다. 프로세서(320)는 확인된 왜곡 파라미터에 대응하는 방향 모드를 결정하고, 결정된 방향 모드를 이용하여 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(300)의 메모리(예: 도 3의 메모리(330))에는 복수의 왜곡 파라미터들 각각에 매핑된 방향 모드들이 저장될 수 있다. 방향 모드들은 왜곡 파라미터가 지시하는 왜곡된 정도에 따라 다른 곡률을 갖는 선들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 왜곡된 정도가 큰 블록의 화면 내 예측에 이용되는 방향 모드에 포함된 선들은 다른 방향 모드에 포함된 선들에 비해 곡률이 클 수 있다. 곡률은 렌즈부(311)의 광학적 특성으로 인해 발생하게 되는 왜곡 파라미터에 기반하여 결정될 수 있다.
동작 950에서, 프로세서(320)는 결정된 방향 모드를 이용하여 화면 내 예측을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 블록에 대한 화면 내 예측을 수행할 때, 결정된 방향 모드에 포함된 복수의 곡선들이 지시하는 방향(방향성 모드)에 따라서 화면 내 예측을 수행하고, 레지듀얼 값이 가장 작은 방향성 모드를 결정할 수 있다.
동작 960에서, 프로세서(320)는 예측 결과에 기반하여 원시 이미지의 압축을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 레지듀얼 값이 가장 작은 방향성 모드를 이용하여 원시 이미지의 화면 내 압축을 수행할 수 있다. 프로세서(320)는 원시 이미지에 포함된 복수의 블록에 대해서 동작 930, 동작 940, 동작 950 동작을 수행함으로써, 원시 이미지의 압축을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 화면 내 예측을 수행하고자 선택된 블록의 왜곡된 정도를 고려하여 화면 내 예측을 수행하므로, 레지듀얼이 작은 압축된 영상을 생성할 수 있고, 압축의 효율을 증가시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지 압축을 수행하여 생성된 압축 이미지를 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 이용하여 클라우드 플랫폼(예: 도 7의 클라우드 플랫폼(720))에 전송할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 이미지 센서를 이용하여, 외부 객체에 대응하는 원시 이미지(raw image)를 획득하는 동작; 상기 원시 이미지를 복수의 블록들로 구분하는 동작; 상기 복수의 블록들 중 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택하는 동작; 상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역의 왜곡 파라미터에 기반하여 상기 선택된 블록의 화면 내 예측에 이용될 방향 모드를 결정하는 동작; 상기 결정된 방향 모드에 기반하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하는 동작; 및 상기 화면 내 예측 결과에 기반하여 원시 이미지에 대응하는 압축 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 방향 모드를 결정하는 동작은 상기 선택된 블록과 상기 원시 이미지의 중심 사이의 상대적 위치 정보에 기반하여 상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역을 결정하는 동작; 및 상기 결정된 일부 영역에 대응하는 방향 모드를 선택하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 압축을 수행하는 동작은 상기 선택된 블록에 포함된 픽셀들 중 기준 픽셀에 대응하는 픽셀 값과 상기 기준 픽셀의 주위에 존재하는 참조 픽셀에 대응하는 픽셀 값의 차이 값에 기반하여 상기 선택된 방향 모드에 포함된 복수의 방향들 중 하나의 방향을 선택하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 방향 모드는 상기 왜곡 파라미터에 따라서 상기 방향 모드에 포함된 선의 곡률이 달라지도록 구현될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    렌즈부;
    이미지 센서;
    상기 이미지 센서를 이용하여 촬영한 영상의 화면 내 예측(intra prediction)에 이용되고, 상기 렌즈부의 일부 영역의 특성에 따라서 다르게 설정된 방향 모드를 저장하는 메모리; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 이미지 센서를 이용하여, 외부 객체에 대응하는 원시 이미지(raw image)를 획득하고,
    상기 원시 이미지를 복수의 블록들로 구분하고,
    상기 복수의 블록들 중 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택하고,
    상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역의 왜곡 파라미터에 기반하여 상기 선택된 블록의 화면 내 예측에 이용될 방향 모드를 결정하고,
    상기 결정된 방향 모드에 기반하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하고,
    상기 화면 내 예측 결과에 기반하여 원시 이미지에 대응하는 압축 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 선택된 블록과 상기 원시 이미지의 중심 사이의 상대적 위치 정보에 기반하여 상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역을 결정하고,
    상기 결정된 일부 영역에 대응하는 방향 모드를 선택하고,
    상기 선택된 방향 모드에 기반하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 선택된 블록에 포함된 픽셀들 중 기준 픽셀에 대응하는 픽셀 값과 상기 기준 픽셀의 주위에 존재하는 참조 픽셀에 대응하는 픽셀 값의 차이 값에 기반하여 상기 선택된 방향 모드에 포함된 복수의 방향들 중 하나의 방향을 선택하고,
    상기 선택된 방향을 이용하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 방향 모드는
    상기 왜곡 파라미터에 따라서 상기 방향 모드에 포함된 선의 곡률이 달라지도록 구현된 전자 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 방향 모드는
    상기 렌즈부의 중심과 상기 렌즈부의 일부 영역의 중심 사이의 거리에 따라서 상기 방향 모드에 포함된 선의 곡률이 달라지도록 구현된 전자 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 렌즈부는 망원 렌즈를 포함하고,
    상기 렌즈부의 중심과 상기 렌즈부의 일부 영역의 중심 사이의 거리가 증가하면, 상기 방향 모드에 포함된 선의 곡률이 커지도록 설정된 전자 장치.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 전자 장치는
    상기 압축 이미지를 외부 전자 장치로 전송하는 통신 모듈을 더 포함하고,
    상기 전자 장치는
    상기 외부 전자 장치가 상기 압축 이미지에 대한 이미지 프로세싱을 수행해서 생성된 이미지를 상기 통신 모듈을 이용하여 수신하도록 설정된 전자 장치.
  8. 전자 장치에 있어서,
    렌즈부;
    이미지 센서, 상기 이미지 센서는 외부 객체에 대응하는 광이 상기 렌즈부를 통과하여 상기 이미지 센서 표면에 형성되는 이미지 서클이 상기 이미지 센서의 일부는 포함하고 상기 이미지 센서의 다른 일부는 포함하지 않도록 배치되고; 및
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 이미지 센서를 이용하여, 상기 외부 객체에 대응하는 이미지를 획득하고,
    상기 이미지에서 상기 이미지 서클에 대응하는 영역을 결정하고,
    상기 이미지를 복수의 블록들로 나누어 압축하여 압축된 아미지 데이터를 생성하고,
    상기 압축하는 동작의 일부로, 상기 복수의 블록들 중 상기 이미지 서클에 적어도 일부 포함되는 블록은 상기 압축된 이미지 데이터의 일부로서 압축하고, 상기 복수의 블록들 중 상기 이미지 서클에 포함되지 않는 블록은 상기 압축된 이미지 데이터에 포함시키지 않고, 및
    상기 압축된 이미지 데이터를 외부의 프로세서로 전송하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 압축하는 동작의 일부로, 상기 이미지 서클에 적어도 일부 포함된 제 1 블록과 상기 이미지 서클의 중심에 기반하여 왜곡 파라미터를 결정하고, 상기 왜곡 파라미터를 이용하여 상기 제 1 블록에 포함된 픽셀 데이터에 대한 intra prediction을 수행하고, 및 상기 intra prediction에 기반하여 상기 제 1 블록을 압축하도록 설정된 전자 장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    지정된 intra prediction angular mode 및 상기 왜곡 파라미터를 이용하여 상기 intra prediction을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제 1 블록의 적어도 둘 이상의 꼭지점과 상기 중심이 이루는 각도에 기반하여 상기 왜곡 파라미터를 결정하도록 설정된 전자 장치.
  12. 제 9항에 있어서,
    상기 왜곡 파라미터는
    상기 제 1 블록과 상기 이미지 서클의 중심 사이의 거리에 기반하여 결정되는 전자 장치.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 왜곡 파라미터는
    상기 intra prediction에 이용되는 예측 방향의 곡률을 변경하는데 이용되는 전자 장치.
  14. 제 8항에 있어서,
    상기 렌즈부는
    화각(field of view)이 120도 이상인 렌즈를 포함하는 전자 장치.
  15. 제 8항에 있어서,
    상기 전자 장치는
    상기 압축 이미지를 외부 전자 장치로 전송하는 통신 모듈을 더 포함하는 전자 장치.
  16. 제 8항에 있어서,
    상기 전자 장치는
    상기 외부 전자 장치가 상기 압축 이미지에 대한 이미지 프로세싱을 수행해서 생성된 이미지를 상기 통신 모듈을 이용하여 수신하도록 설정된 전자 장치.
  17. 이미지 센서를 이용하여 획득한 이미지를 압축하는 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    이미지 센서를 이용하여, 외부 객체에 대응하는 원시 이미지(raw image)를 획득하는 동작;
    상기 원시 이미지를 복수의 블록들로 구분하는 동작;
    상기 복수의 블록들 중 화면 내 예측을 수행할 블록을 선택하는 동작;
    상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역의 왜곡 파라미터에 기반하여 상기 선택된 블록의 화면 내 예측에 이용될 방향 모드를 결정하는 동작;
    상기 결정된 방향 모드에 기반하여 상기 선택된 블록에 대한 화면 내 예측을 수행하는 동작; 및
    상기 화면 내 예측 결과에 기반하여 원시 이미지에 대응하는 압축 이미지를 생성하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 방향 모드를 결정하는 동작은
    상기 선택된 블록과 상기 원시 이미지의 중심 사이의 상대적 위치 정보에 기반하여 상기 선택된 블록에 대응하는 상기 렌즈부의 일부 영역을 결정하는 동작; 및
    상기 결정된 일부 영역에 대응하는 방향 모드를 선택하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  19. 제 17항에 있어서,
    상기 선택된 블록에 대한 화면 내 압축을 수행하는 동작은
    상기 선택된 블록에 포함된 픽셀들 중 기준 픽셀에 대응하는 픽셀 값과 상기 기준 픽셀의 주위에 존재하는 참조 픽셀에 대응하는 픽셀 값의 차이 값에 기반하여 상기 선택된 방향 모드에 포함된 복수의 방향들 중 하나의 방향을 선택하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  20. 제 17항에 있어서,
    상기 방향 모드는
    상기 왜곡 파라미터에 따라서 상기 방향 모드에 포함된 선의 곡률이 달라지도록 구현되는 전자 장치의 동작 방법.
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