KR20200017172A - 복수의 이미지들이 합성된 이미지를 깊이 정보에 기반하여 흐림 처리하는 전자 장치 및 상기 전자 장치의 구동 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 다양한 실시 예는 복수의 카메라를 갖는 전자 장치에 관한 것으로, 상기 전자 장치는, 상기 전자 장치의 일면에 배치된 제 1 카메라, 상기 일면에 배치된 제 2 카메라, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 상기 제 1 카메라를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하고, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 상기 제 2 카메라를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하고, 및 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다. 본 발명은 그 밖에 다양한 실시 예를 더 포함할 수 있다.

Description

복수의 이미지들이 합성된 이미지를 깊이 정보에 기반하여 흐림 처리하는 전자 장치 및 상기 전자 장치의 구동 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR BLURRING AN IMAGE OBTAINED BY COMBINING A PLURALITY OF IMAGES BASED ON DEPTH INFORMATION AND METHOD OF DRIVING THE ELECTRONIC DEVICE}
본 발명의 다양한 실시 예는 복수의 카메라를 갖는 전자 장치에 관한 것이다.
전자 장치에 복수의 카메라 모듈이 적용되는 경우가 많아지고 있다. 예를 들어, 복수의 카메라는 전자 장치의 각기 다른 면에 장착되어, 다른 방향의 영상 촬영에 사용될 수 있다. 또는, 복수의 카메라는 전자 장치의 동일 면에 장착되어, 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 보정 이미지(예: 아웃 오브 포커스(out of focus) 이미지, 또는 보케 효과(bokeh effect) 이미지)를 생성할 때 사용될 수 있다.
전자 장치가 카메라를 이용해 영상을 촬영할 때 화질을 저하시키는 가장 큰 요인은 낮은 조도 환경이고, 따라서 낮은 조도 환경에서 카메라를 이용해 고품질의 영상을 획득하기 위한 연구 개발이 지속적으로 진행되고 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에는 낮은 조도 환경에서 복수의 카메라를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 보정 이미지를 생성할 때 화질을 향상시킬 수 있는 전자 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 상기 전자 장치의 일면에 배치된 제 1 카메라, 상기 일면에 배치된 제 2 카메라, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 상기 제 1 카메라를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하고, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 상기 제 2 카메라를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하고, 및 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 상기 전자 장치의 일면에 배치된 제 1 카메라, 상기 일면에 배치된 제 2 카메라, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 상기 제 1 카메라를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하고, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 상기 제 2 카메라를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하고, 상기 깊이 정보에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하고, 및 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구동 방법은, 촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 제 1 카메라를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 동작, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 제 2 카메라를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하는 동작, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작, 및 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에는 낮은 조도 환경에서 복수의 카메라를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 보정 이미지를 생성할 때 화질을 향상시킬 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 카메라 모듈의 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 개략적인 구성도이다.
도 4 는 본 발명의 전자 장치가 깊이 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 5a 및 도 5b 는 깊이 지도를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 복수의 카메라를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 나타낸 예시이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 설명한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 구체적으로 나타낸 예시이다.
도 10 은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 복수의 카메라를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 나타낸 예시이다.
도 12 는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 복수의 카메라를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 나타낸 예시이다.
도 14는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 설명한 흐름도이다.
도 15는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 구체적으로 나타낸 예시이다.
도 16 은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 17은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 복수의 카메라를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 나타낸 예시이다.
도 1은, 다양한 실시 예들에 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. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 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 실시 예에서는, 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 실시 예에서는, 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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, 키보드, 또는 디지털 펜(예:스타일러스 펜)을 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(388)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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 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.
일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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 실시 예들에 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. 일 실시 예에 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 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. 일 실시 예에 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 전자 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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.
일 실시 예에 따르면, 전자 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.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))는, 상기 전자 장치(300)의 일면에 배치된 제 1 카메라(예: 도 3의 제 1 카메라(310)), 상기 일면에 배치된 제 2 카메라(예: 도 3의 제 2 카메라(320)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 및 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340))를 포함하고, 상기 프로세서(340)는, 촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 상기 제 1 카메라(310)를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하고, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 상기 제 2 카메라(320)를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하고, 및 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작의 일부로, 지정된 조건에 기반하여, 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 기준 이미지 프레임을 결정하고, 상기 기준 이미지 프레임을 기준으로 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 합성 이미지 생성하고, 상기 합성 이미지에 대하여 이미지 보상하고, 및 상기 이미지 보상된 합성 이미지에 대하여 노이즈 감소를 적용함으로써 상기 제 1 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작의 일부로, 상기 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 복수의 영역으로 구분하고, 상기 복수의 영역 별로 연산 가중치를 결정하고, 및 상기 연산 가중치에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 상기 제 1 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 제 1 카메라(310)는 제 1 초점 길이와 제 1 화각을 갖는 제 1 렌즈군을 포함하고, 상기 제 2 카메라(320)는 상기 제 1 초점 길이 미만의 제 2 초점 길이와 상기 제 1 화각 이상의 제 2 화각을 갖는 제 2 렌즈군을 포함할 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작의 일부로, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들에 대응하는 복수의 제 2 이미지 프레임을 획득하도록 설정되고, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로, 상기 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 제 1 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임 및 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 복수의 지정된 프레임 기간 동안 획득된 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 제 2 기준 이미지 프레임을 결정하고, 및 상기 제 2 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 제 2 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))는, 상기 전자 장치(300)의 일면에 배치된 제 1 카메라(예: 제 1 카메라(310)), 상기 일면에 배치된 제 2 카메라(예: 도 2의 제 2 카메라(320)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 및 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340))를 포함하고, 상기 프로세서(340)는, 촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 상기 제 1 카메라(310)를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하고, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 상기 제 2 카메라(320)를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하고, 상기 깊이 정보에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하고, 및 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작의 일부로, 지정된 조건에 기반하여, 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 기준 이미지 프레임을 결정하고, 상기 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 복수의 영역으로 구분하고, 상기 복수의 영역 별로 연산 가중치를 결정하고, 상기 복수의 영역 별로 결정된 연산 가중치에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 상기 제 1 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작의 일부로, 상기 복수의 영역 별로 결정된 연산 가중치에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 합성 이미지 생성하고, 상기 복수의 영역 별로 결정된 연산 가중치에 기반하여, 상기 합성 이미지에 대하여 이미지 보상 적용하고, 및 상기 복수의 영역 별로 결정된 연산 가중치에 기반하여, 상기 이미지 보상이 적용된 합성 이미지에 대하여 노이즈 감소를 적용함으로써 상기 제 1 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작의 일부로, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들에 대응하는 복수의 제 2 이미지 프레임을 획득하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 제 1 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임 및 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서(340)는, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 복수의 지정된 프레임 기간 동안 획득된 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 제 2 기준 이미지 프레임을 결정, 및 상기 제 2 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 제 2 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 개략적인 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치(300)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 제 1 카메라(310)(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 제 2 카메라(320)(예: 도 1의 카메라 모듈(180), 디스플레이(330)(예: 도 1의 표시 장치(160)), 또는 프로세서(340)(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320)는 전자 장치(300)의 일면에 배치되고, 지정된 간격을 갖고 이격되어 배치될 수 있다. 예를 들면, 제 1 카메라(310)는 전자 장치(300)의 일면에 배치되고, 제 2 카메라(320)는 전자 장치(300)의 일면에 배치되고, 상기 제 1 카메라(310)와 지정된 간격으로 이격되어 배치될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320)는 동일한 광학적 특성을 가질 수 있다. 예를 들면, 상기 광학적 특성은 렌즈의 화각, 조리개 수치(예: F(focus) value), 이미지 센서의 픽셀 피치(pixel pitch), 또는 컬러 필터(color filter)의 유무를 의미할 수 있고, 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320)는 상기 조건들이 실질적으로 동일하게 구성될 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320)는 서로 다른 광학적 특성을 가질 수 있다. 예를 들면, 제 1 카메라(310)는 제 1 초점 길이와 제 1 화각을 갖는 제 1 렌즈군, 및 제 1 이미지 센서를 포함할 수 있고, 상기 제 1 렌즈군은 표준 화각(standard view angle) 렌즈 또는 망원 화각(telephoto angle) 렌즈일 수 있다. 제 2 카메라(320)는 제 1 초점 길이 미만의 제 2 초점 길이와 제 1 화각 이상의 제 2 화각을 갖는 제 2 렌즈군, 및 제 2 이미지 센서를 포함할 수 있고, 상기 제 2 렌즈군은 광각(wide angle) 렌즈일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320) 중 어느 하나는 메인 카메라로 정의되고, 다른 하나는 서브 카메라로 정의될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320) 중 적어도 일부는 조도 센서를 포함할 수 있다. 예를 들면, 조도 센서는 제 1 렌즈군 또는 제 2 렌즈군과 인접하게 전자 장치(300)의 일면에 배치될 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 조도 센서는 생략될 수 있고, 이 경우 제 1 카메라(310)의 이미지 센서 또는 제 2 카메라(320)의 이미지 센서가 조도 센서로 이용될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 디스플레이(330)는, 프로세서(340)의 제어에 기반하여, 프리뷰 이미지, 촬영된 이미지, 또는 카메라 기능과 관련한 사용자 인터페이스 등을 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 줌 조절 기능, 프리뷰 모드, 초점 영역 선택, 또는 촬영 등의 명령을 선택하는 화면일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(340)는 제 1 카메라(310), 제 2 카메라(320), 또는 디스플레이(330)와 작동적으로 연결되고, 제 1 카메라(310), 제 2 카메라(320), 또는 디스플레이(330)에 대한 전반적인 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320) 각각의 구동(on), 구동 모드(예: sleep, standby, active), 프레임 레이트, 또는 디지털 줌을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(340)는 제 1 카메라(310) 및/또는 제 2 카메라(320)를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 이미지 프레임을 획득하고, 획득한 이미지 프레임을 보정하여 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 보정 이미지(예: 아웃 오브 포커스(out of focus) 이미지, 또는 보케 효과(bokeh effect) 이미지)를 생성할 수 있다.
이하, 본 문서에서 "하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 보정 이미지"를 "보케 효과 이미지"로 정의하기로 한다. 본 문서에서 사용되는 표현인 "보케 효과 이미지"는 "아웃 포커스 이미지", "아웃 오브 포커스 이미지", 또는 "보케 이미지"와 실질적으로 동일한 표현일 수 있고, 이미지 전체 영역 중에서 특정 부분(예: 초점 영역(511))을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지(defocused blur image)를 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(340)는, 이미지 촬영부(341), 깊이 정보 생성부(342), 제 1 보정부(343), 또는 제 2 보정부(344)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 촬영부(341)는 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320) 각각의 구동(on), 구동 모드(예: sleep, standby, active), 프레임 레이트, 또는 디지털 줌을 제어하여 적어도 하나의 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 예를 들면, 이미지 촬영부(341)는 촬영 신호에 대응하는 사용자 입력에 응답하여 제 1 카메라(310) 및/또는 제 2 카메라(320)를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 다른 예로, 이미지 촬영부(341)는 촬영 신호에 대응하는 사용자 입력이 수신되면, 제 1 카메라(310)를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제1 이미지 프레임(401)들을 획득하고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 동안에 제 2 카메라(320)를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 2 이미지 프레임(402)들을 획득할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 이미지 촬영부(341)는 상기 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 적어도 일부 동안에 제 2 카메라(320)를 이용하여 적어도 하나의 제 2 이미지 프레임(402)을 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성부(342)는 제 1 카메라(310)를 이용하여 획득한 이미지 프레임과 제 2 카메라(320)를 이용하여 획득한 이미지 프레임에 기반하여 깊이 지도(403)(depth map)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 깊이 정보 생성부(342)는 제 1 카메라(310)를 이용하여 획득한 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 어느 하나인 지정된 이미지 프레임과, 상기 지정된 이미지 프레임에 대응하고 제 2 카메라(320)를 이용하여 획득된 제 2 이미지 프레임(402)에 기반하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 포함하는 깊이 지도(403)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 상기에서 제 2 이미지 프레임(402)이 상기 지정된 이미지 프레임에 대응한다는 것은, 상기 2개의 이미지 프레임이 동일한 시간 정보를 갖는다는 것을 의미할 수 있다. 다른 예로, 깊이 정보 생성부(342)는 동일한 시간(예: 프레임 기간)에 촬영된 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402)을 이용하여 깊이 지도(403)를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성부(342)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 제 1 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402)에 기반하여 깊이 정보를 생성할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성부(342)는 지정된 조건에 기반하여 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들 중에서 어느 한 이미지 프레임을 결정하고, 결정된 이미지 프레임 및 상기 결정된 이미지 프레임에 대응하는 제 2 이미지 프레임(402)에 기반하여 깊이 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 상기 지정된 조건은, 제 1이미지 프레임의 블러 정도, 또는 손떨림량을 포함할 수 있다. 다른 예로, 깊이 정보 생성부(342)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들 중에서 블러 정도가 가장 적거나, 및/또는 손떨림량이 가장 적은 이미지 프레임을 상기 지정된 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 제 1 카메라(310)를 이용하여 획득한 복수의 이미지 프레임 중 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 화질이 향상된 단일 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 제 1 보정부(343)는 제 1 카메라(310)를 이용하여 획득한 복수의 이미지 프레임을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 또는, 제 1 보정부(343)는 제 1 카메라(310)를 이용하여 획득한 복수의 이미지 프레임 중에서 일부만을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는, 제 1 이미지 프레임(401)들을 합성하는 것과 유사하게, 제 2 카메라(320)를 이용하여 획득한 복수의 이미지 프레임을 합성하여 화질이 향상된 단일 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 제 1 보정부(343)는 조도 센서를 이용해 외부 조도를 측정하고, 외부 조도에 기반하여 이미지 합성에 이용되는 지정된 이미지 프레임의 개수를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 외부 조도가 밝을수록 상기 지정된 이미지 프레임의 개수를 상대적으로 적게 설정하고, 외부 조도가 어두울수록 상기 지정된 이미지 프레임의 개수를 상대적으로 많게 설정할 수 있다. 예를 들면, 제 1 보정부(343)는 외부 조도가 지정된 값 이하로 낮으면, 복수의 제 1 이미지 프레임(401)을 모두 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 지정된 이미지 프레임들 중에서 기준 이미지 프레임을 결정하고, 기준 이미지 프레임에 기반하여 지정된 이미지 프레임들을 합성할 수 있다. 예를 들면, 상기 지정된 조건은 제 1이미지 프레임의 블러 정도, 또는 손떨림량을 포함할 수 있다. 다른 예로, 제 1 보정부(343)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들 중에서 블러 정도가 가장 적거나, 및/또는 손떨림량이 가장 적은 이미지 프레임을 상기 기준 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 지정된 이미지 프레임들을 합성함에 있어서, 깊이 정보를 더욱 이용할 수 있다. 예를 들면, 제 1 보정부(343)는 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 복수의 영역으로 구분하고, 상기 복수의 영역 별로 연산 가중치를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 초점 영역(511)인 제 1 영역, 상기 제 1 영역보다 초점 거리가 가까운 제 2 영역(예: 전경 영역(512)), 또는 상기 제 1 영역보다 초점 거리가 먼 제 3 영역(예: 후경 영역(513))으로 구분할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 구분된 제 1 영역 내지 제 3 영역 별로 연산 가중치를 다르게 결정할 수 있고, 초점 영역(511)인 제 1 영역에 대하여 연산 가중치를 상대적으로 높게 설정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 결정된 연산 가중치에 기반하여 지정된 이미지 프레임들을 합성할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(300)는 깊이 정보를 이용하여 제 1 보정 이미지를 생성함으로써, 메모리 자원 또는 프로세싱 자원을 초점 영역(511)에 대한 화질을 향상시키는 것에 더 많이 사용할 수 있고, 따라서 화질이 향상된 보케 효과 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제 2 보정부(344)는 제 1 보정 이미지를 보정하여 보케 효과 이미지인 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 제 2 보정부(344)는 깊이 정보에 적어도 기반하여 제 1 보정 이미지에 포함된 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 2 보정부(344)는 깊이 정보를 이용하여 제 1 보정 이미지에서 초점 영역(511)을 제외한 나머지 영역에 대하여 흐림 처리를 수행함으로써, 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제 2 보정부(344)는 제 2 보정 이미지가 생성되면, 디스플레이(330)를 제어하여 제 2 보정 이미지를 출력할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 프로세서(340)의 이미지 촬영부(341), 깊이 정보 생성부(342), 제 1 보정부(343), 및 제 2 보정부(344) 중에서 적어도 일부는 이미지 시그널 프로세서(340)(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(340)(260))에 포함될 수 있다. 예를 들면, 이미지 촬영부(341), 깊이 정보 생성부(342), 제 1 보정부(343), 및 제 2 보정부(344) 각각의 동작 중에서 적어도 일부 동작은 이미지 시그널 프로세서(340)(260)에서 수행할 수 있다.
도 4 는 본 발명의 전자 장치가 깊이 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340))의 깊이 정보 생성부(예: 도 3의 깊이 정보 생성부(342))는 제 1 카메라(예: 도 3의 제 1 카메라(310)) 및 제 2 카메라(예: 도 3의 제 2 카메라(320))의 시차를 이용하여 깊이 정보를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 도 4의 410과 같이, 깊이 정보 생성부(342)는 제 1 카메라(310)를 이용하여 제 1 이미지 프레임(401)과, 제 2 카메라(320)를 이용하여 제 1 이미지 프레임(401)에 대응하는 제 2 이미지 프레임(402)을 획득할 수 있다. 도시된 예에 따르면, 제 1 이미지 프레임(401)은 특정 프레임 기간(예: 1번째 프레임 기간 또는 지정된 프레임 기간)에 제 1 화각으로 하나 이상의 외부 객체들을 촬영한 이미지이고, 제 2 이미지 프레임(402)은 상기 특정 프레임 기간에 제 1 화각보다 큰 제 2 화각으로 상기 하나 이상의 외부 객체들을 촬영한 이미지일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 도 4의 420과 같이, 깊이 정보 생성부(342)는 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402) 각각의 화각 및 초점 영역(511)의 좌표가 일치되도록 조정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성부(342)는 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402) 각각의 객체를 매칭하여, 제 1 이미지 프레임(401) 또는 제 2 이미지 프레임(402)의 얼라인(align)을 조정할 수 있다. 예를 들면, 깊이 정보 생성부(342)는 제 1 이미지 프레임(401)의 초점 영역(511)의 좌표와 제 2 이미지 프레임(402)의 초점 영역(511)의 좌표가 일치되도록 제 2 이미지 프레임(402)을 쉬프트(shift) 이동할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성부(342)는 제 2 이미지 프레임(402)의 얼라인이 조정되면, 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320) 각각의 캘리브레이션(calibration) 정보에 기반하여, 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402)을 동일한 화각으로 조정할 수 있다. 예를 들면, 깊이 정보 생성부(342)는 제 1 이미지 프레임(401)과 동일한 화각이 되도록 제 2 이미지 프레임(402)을 크롭(crop)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 캘리브레이션 정보는 제1 카메라 및 제 2 카메라(320)의 제작시 캘리브레이션 공정을 통해서 결정된 값으로서, 예컨대, 내부 파라미터(intrinsic parameter)와 외부 파라미터(extrinsic parameter)를 포함할 수 있다. 내부 파라미터(intrinsic parameter)는 각 카메라의 특성으로서, 광학 중심(optical center), 초점거리(focal length), 또는 렌즈 왜곡(lens distortion)일 수 있다. 외부 파라미터(extrinsic parameter)는 제 1 카메라(310) 및 제 2 카메라(320) 사이의 상대적 위치를 나타내는 것으로 틸트(tilt), 또는 쉬프트(shift)일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 도 4의 430과 같이, 깊이 정보 생성부(342)는 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402) 각각의 화각 및 초점 영역(511)의 좌표가 일치되면, 초점 영역(511)에 대응되는 외부 객체를 제외한 나머지 객체들을 매칭하면서 깊이 지도(403)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 깊이 정보 생성부(342)는 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402)에서 동일한 객체를 검색하고, 각 이미지 프레임에서 동일한 객체에 대응하는 좌표가 쉬프트되는 정도를 깊이 정보로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성부(342)는 각 이미지 프레임에서 동일한 객체에 대응하는 좌표가 쉬프트되는 정도가 크면, 해당 객체는 근거리의 객체인 것으로 결정하고, 각 이미지 프레임에서 동일한 객체에 대응하는 좌표가 쉬프트되는 정도가 작으면, 해당 객체는 원거리의 객체인 것으로 결정할 수 있다.
다 양한 실시 예에 따르면, 본 발명의 전자 장치(300)가 깊이 정보를 획득하는 방법은, 언급된 예시 이외에도 다양한 방법들을 이용할 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 전자 장치(300)가 깊이 정보를 획득하는 방법은, 본 출원인에 의해 제안된 대한민국 공개특허공보 10-2017-0091496호, 대한민국 공개특허공보 10-2017-008279호, 또는 대한민국 공개특허공보 10-2017-0060414호에 개시된 깊이 정보 획득 방법을 이용할 수 있다.
도 5a 및 도 5b 는 깊이 지도를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 5a를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340))의 제 2 보정부(예: 도 3의 제 2 보정부(344))는 제 1 보정 이미지(501)에서 초점 영역(511)을 결정하고, 초점 영역(511) 및 깊이 지도(403)에 기반하여 블러 가중치 지도(502)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 제 2 보정부(344)는 초점 영역(511)을 기준으로 제 1 보정 이미지(501)를 복수의 영역으로 구분하고, 복수의 영역별로 블러 가중치를 다르게 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 2 보정부(344)는 초점 영역(511)보다 근거리에 위치한 전경 영역(512)은 상대적으로 낮은 블러 가중치를 설정하고, 초점 영역(511)보다 원거리에 위치한 후경 영역(513)은 상대적으로 높은 블러 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들면, 제 2 보정부(344)는 블러 가중치를 0 내지 255 사이의 값으로 설정할 수 있고, 이 경우 상기 전경 영역(512)에 대해서는 0에 가까운 블러 가중치를 설정하고, 상기 후경 영역(513)에 대해서는 255에 가까운 블러 가중치를 설정할 수 있다. 또는, 제 2 보정부(344)는, 전경 영역(512) 및 후경 영역(513)의 구분과는 상관없이, 초점 영역(511)과 상대적으로 가까운 영역에 대해서는 블러 가중치를 낮게 설정하고, 초점 영역(511)과 상대적으로 먼 영역에 대해서는 블러 가중치를 높게 설정할 수 있다.
도 5b를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(340)의 제 2 보정부(344)는 블러 가중치 지도(502)에 기반하여 제 1 보정 이미지(501)의 복수의 영역별로 블러 효과를 적용함으로써, 제 2 보정 이미지(503)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 제 2 보정부(344)는 블러 가중치가 상대적으로 높은 영역에 대하여 블러 효과를 높게 적용하고, 블러 가중치가 상대적으로 낮은 영역에 대하여 블러 효과를 낮게 적용할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 3의 전자 장치(300))의 구동 방법은, 촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 제 1 카메라(예: 도 3의 제 1 카메라(310))를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 동작, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 제 2 카메라(도 3의 제 2 카메라(320))를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하는 동작, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작, 및 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작은, 지정된 조건에 기반하여, 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 기준 이미지 프레임을 결정하는 동작, 상기 기준 이미지 프레임을 기준으로 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 합성 이미지 생성하는 동작, 상기 합성 이미지에 대하여 이미지 보상하는 동작, 및 상기 이미지 보상이 적용된 합성 이미지에 대하여 노이즈 감소를 적용함으로써 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작은, 상기 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 복수의 영역으로 구분하는 동작, 상기 복수의 영역 별로 연산 가중치를 결정하는 동작, 및 상기 연산 가중치에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다. 상기 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작은, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들에 대응하는 복수의 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 깊이 정보를 생성하는 동작은, 상기 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 깊이 정보를 생성하는 동작은, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 제 1 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임 및 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 깊이 정보를 생성하는 동작은, 상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 복수의 지정된 프레임 기간 동안 획득된 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 제 2 기준 이미지 프레임을 결정하는 동작, 및 상기 제 2 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 제 2 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
도 6 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 복수의 카메라를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 나타낸 예시이다. 이하, 도 6 및 도 7을 결부하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명한다.
동작 610에서, 일 실시 예에 따른 프로세서(예: 도3의 프로세서(340))는 제 1 카메라(예: 도 3의 제 1 카메라(310))(메인 카메라) 및 제 2 카메라(예: 도 3의 제 2 카메라(320))(서브 카메라)를 이용하여 복수의 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 촬영 신호에 대응하는 사용자 입력에 기반하여 제 1 카메라(310)를 통해 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득할 수 있고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 적어도 하나의 제 2 이미지 프레임(402)을 획득할 수 있다.
동작 620에서, 일 실시 예에 따른 프로세서(340)는 제 1 이미지 프레임(401) 및 상기 제 1 이미지 프레임(401)에 대응되는 제 2 이미지 프레임(402)에 기반하여 깊이 지도(403)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402)은 상기 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 제 1 프레임 기간에 획득된 이미지 프레임들일 수 있다.
동작 630에서, 일 실시 예에 따른 프로세서(340)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 조도 센서를 이용해 외부 조도를 측정하고, 외부 조도에 기반하여 이미지 합성에 이용되는 지정된 이미지 프레임의 개수를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(340)는 외부 조도가 밝을수록 상기 지정된 이미지 프레임의 개수를 상대적으로 적게 설정하고, 외부 조도가 어두울수록 상기 지정된 이미지 프레임의 개수를 상대적으로 많게 설정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 외부 조도가 지정된 값 이하로 낮으면, 복수의 제 1 이미지 프레임(401)을 모두 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 동작 630에 대해서는 도 8 및 도 9를 참조하여 구체적으로 후술하기로 한다.
동작 640에서, 일 실시 예에 따른 프로세서(340)는 깊이 지도(403)에 기반하여 제 1 보정 이미지에 부분적으로 흐림 효과를 적용함으로써, 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다.
동작 650에서, 일 실시 예에 따른 프로세서(340)는 디스플레이(330)를 제어하여 제 2 보정 이미지를 표시할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치(300)가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 설명한 흐름도이다. 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치(300)가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 구체적으로 나타낸 예시이다. 예를 들면, 도 8 및 도 9는 도 6에 도시된 동작 630을 구체적으로 설명한 예시일 수 있다. 이하, 도 8 및 도 9를 결부하여 일 실시 예에 따른 전자 장치(300)가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 설명한다.
동작 810에서, 일 실시 예에 따른 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340))는 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 결정하고, 복수의 지정된 이미지 프레임들 중에서 기준 이미지 프레임을 결정할 수 있다. 예를 들면, 상기 지정된 조건은 제 1이미지 프레임의 블러 정도, 또는 손떨림량을 포함할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(340)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들 중에서 블러 정도가 가장 적거나, 및/또는 손떨림량이 가장 적은 이미지 프레임을 상기 기준 이미지 프레임으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(340)는 이미지 센서의 노광 시간 동안 가속도 센서를 이용해 측정된 움직임량을 기반으로, 상기 손떨림량을 결정할 수 있다.
동작 820에서, 일 실시 예에 따른 프로세서(340)는 기준 이미지 프레임에 기반하여 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 적어도 일부인 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 합성 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 기준 이미지 프레임에 포함된 복수의 객체들을 기준으로 나머지 이미지 프레임에 포함된 복수의 객체들을 기준 이미지 프레임에 합성시킬 수 있다.
동작 830에서, 일 실시 예에 따른 프로세서(340)는 합성 이미지에 대해 이미지 보상을 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 합성 이미지에 대하여 밝기, 계조(contrast), 또는 선명도를 향상시키는 보상 알고리즘을 수행할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면 밝기, 계조(contrast), 또는 선명도를 향상시키는 보상 알고리즘은 해당 기술 분야에서 알려진 방법들일 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 밝기, 계조(contrast), 또는 선명도를 향상시키는 보상 알고리즘은 본 출원인에 의해 제안된 대한민국 공개특허공보 10-2017-0046498 호, 또는 대한민국 등록특허공보 10-1442153 호에 개시된 저조도 이미지 처리 방법을 이용하여 합성 이미지에 대하여 이미지 보상을 수행할 수 있다.
동작 840에서, 일 실시 예에 따른 프로세서(340)는 이미지 보상된 합성 이미지에 대해 노이즈 감소를 수행함으로써 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면 이미지의 노이즈를 줄이는 보상 알고리즘은 해당 기술 분야에서 알려진 방법들일 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 본 출원인에 의해 제안된 대한민국 등록특허공보 10-1336234 호, 또는 대한민국 등록특허공보 10-1727285 호에 개시된 노이즈 저감 방법을 이용하여 합성 이미지에 대해 노이즈 감소를 수행할 수 있다.
도 10 은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 11은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 복수의 카메라를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 나타낸 예시이다. 이하, 도10 및 도 11을 결부하여 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명한다.
동작 1010에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 제 1 카메라(예: 도 3의 제 1 카메라(310))(메인 카메라) 및 제 2 카메라(예: 도 3의 제 2 카메라(320))(서브 카메라)를 이용하여 복수의 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 촬영 신호에 대응하는 사용자 입력에 기반하여 제 1 카메라(310)를 통해 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득할 수 있고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 적어도 하나의 제 2 이미지 프레임(402)을 획득할 수 있다.
동작 1020에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 조도 센서를 이용해 외부 조도를 측정하고, 외부 조도에 기반하여 이미지 합성에 이용되는 지정된 이미지 프레임의 개수를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(340)는 외부 조도가 밝을수록 상기 지정된 이미지 프레임의 개수를 상대적으로 적게 설정하고, 외부 조도가 어두울수록 상기 지정된 이미지 프레임의 개수를 상대적으로 많게 설정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 외부 조도가 지정된 값 이하로 낮으면, 복수의 제 1 이미지 프레임(401)을 모두 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다.
동작 1030에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 제 1 보정 이미지의 생성시 사용된 기준 이미지 프레임에 기반하여 깊이 지도(403)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 제 1 보정 이미지의 생성시 x 번째 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임(401)을 기준 이미지 프레임으로 결정한 경우, 상기 x 번째 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402)에 기반하여 깊이 지도(403)를 생성할 수 있다.
동작 1040에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 깊이 지도(403)에 기반하여 제 1 보정 이미지에 부분적으로 흐림 효과를 적용함으로써, 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다.
동작 1050에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 디스플레이(330)를 제어하여 제 2 보정 이미지를 표시할 수 있다.
도 12 는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 13은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 복수의 카메라를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 나타낸 예시이다. 이하, 도12 및 도 13을 결부하여 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명한다.
동작 1210에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340))는 제 1 카메라(예: 도 3의 제 1 카메라(310))(메인 카메라) 및 제 2 카메라(예: 도 3의 제 2 카메라(320))(서브 카메라)를 이용하여 복수의 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 촬영 신호에 대응하는 사용자 입력에 기반하여 제 1 카메라(310)를 통해 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득할 수 있고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 적어도 하나의 제 2 이미지 프레임(402)을 획득할 수 있다.
동작 1220에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 제 1 이미지 프레임(401) 및 상기 제 1 이미지 프레임(401)에 대응되는 제 2 이미지 프레임(402)에 기반하여 깊이 지도(403)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402)은 상기 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 제 1 프레임 기간에 획득된 이미지 프레임들일 수 있다.
동작 1230에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 깊이 지도(403)에 기반하여 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)의 제 1 보정부(예: 도 3의 제 1 보정부(343))는 지정된 이미지 프레임들을 합성함에 있어서, 깊이 정보를 더욱 이용할 수 있다. 예를 들면, 제 1 보정부(343)는 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 복수의 영역으로 구분하고, 상기 복수의 영역 별로 연산 가중치를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 초점 영역(511)인 제 1 영역, 상기 제 1 영역보다 초점 거리가 가까운 제 2 영역(예: 전경 영역(512)), 또는 상기 제 1 영역보다 초점 거리가 먼 제 3 영역(예: 후경 영역(513))으로 구분할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 구분된 제 1 영역 내지 제 3 영역 별로 연산 가중치를 다르게 결정할 수 있고, 초점 영역(511)인 제 1 영역에 대하여 연산 가중치를 상대적으로 높게 설정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제 1 보정부(343)는 결정된 연산 가중치에 기반하여 지정된 이미지 프레임들을 합성할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(300)는 깊이 정보를 이용하여 제 1 보정 이미지를 생성함으로써, 메모리 자원 또는 프로세싱 자원을 초점 영역(511)에 대한 화질을 향상시키는 것에 더 많이 사용할 수 있고, 따라서 화질이 향상된 보케 효과 이미지를 생성할 수 있다. 동작 1230에 대해서는 도 14 및 도 15를 참조하여 구체적으로 후술하기로 한다.
동작 1240에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 깊이 지도(403)에 기반하여 제 1 보정 이미지에 부분적으로 흐림 효과를 적용함으로써, 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다.
동작 1250에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 디스플레이(330)를 제어하여 제 2 보정 이미지를 표시할 수 있다.
도 14는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 설명한 흐름도이다. 도 15는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 구체적으로 나타낸 예시이다. 예를 들면, 도 14 및 도 15는 도 12에 도시된 동작 1230을 구체적으로 설명한 예시일 수 있다. 이하, 도14 및 도 15를 결부하여 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 제 1 보정 이미지를 생성하는 방법을 설명한다.
동작 1410에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 결정하고, 복수의 지정된 이미지 프레임들 중에서 기준 이미지 프레임을 결정할 수 있다. 예를 들면, 상기 지정된 조건은 제 1이미지 프레임의 블러 정도, 또는 손떨림량을 포함할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(340)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들 중에서 블러 정도가 가장 적거나, 및/또는 손떨림량이 가장 적은 이미지 프레임을 상기 기준 이미지 프레임으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(340)는 이미지 센서의 노광 시간 동안 가속도 센서를 이용해 측정된 움직임량을 기반으로, 상기 손떨림량을 결정할 수 있다.
동작 1420에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 깊이 정보에 기반하여 기준 이미지 프레임을 복수의 영역으로 구분할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)의 제 1 보정부(예: 도3의 제 1 보정부(343))는 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 초점 영역(511)인 제 1 영역, 상기 제 1 영역보다 초점 거리가 가까운 제 2 영역(예: 전경 영역(512)), 또는 상기 제 1 영역보다 초점 거리가 먼 제 3 영역(예: 후경 영역(513))으로 구분할 수 있다.
동작 1430에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 복수의 영역 별로 연산 가중치를 다르게 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 구분된 제 1 영역 내지 제 3 영역 별로 연산 가중치를 다르게 결정할 수 있고, 초점 영역(511)인 제 1 영역에 대하여 연산 가중치를 상대적으로 높게 설정할 수 있다.
동작 1440에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 기준 이미지 프레임에 기반하여 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 적어도 일부인 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 합성 이미지를 생성하고, 상기 합성시 상기 결정된 연산 가중치에 기반하여 복수의 영역별로 합성량을 다르게 할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 초점 영역(511)과 상대적으로 가까운 영역에 대해서 더 많은 이미지 프레임을 합성할 수 있다.
동작 1450에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 결정된 연산 가중치에 기반하여 합성 이미지에 대하여 이미지 보상을 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 프로세서(340)는 합성 이미지에 대하여 밝기, 계조(contrast), 또는 선명도를 향상시키는 보상 알고리즘을 수행하고, 상기 보상 알고리즘을 수행하는 연산량을 복수의 영역별로 다르게 할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 초점 영역(511)과 상대적으로 가까운 영역에 대해서 밝기, 계조(contrast), 또는 선명도를 향상시키는 보상 알고리즘을 더 많이 수행할 수 있다.
동작 1460에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 결정된 연산 가중치에 기반하여 이미지 보상된 합성 이미지에 대해 노이즈 감소를 수행함으로써 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 초점 영역(511)과 상대적으로 가까운 영역에 대해서 노이즈 저감 알고리즘을 더 많이 수행할 수 있다.
도 16 은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 17은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치가 복수의 카메라를 이용하여 특정 부분을 제외한 나머지 부분이 디포커스된 블러 이미지를 생성하는 방법을 나타낸 예시이다. 이하, 도16 및 도 17을 결부하여 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 설명한다.
동작 1610에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(예: 도 3의 프로세서(340))는 제 1 카메라(예: 도 3의 제 1 카메라(310))(메인 카메라) 및 제 2 카메라(예: 도 3의 제 2 카메라(320))(서브 카메라)를 이용하여 복수의 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 촬영 신호에 대응하는 사용자 입력에 기반하여 제 1 카메라(310)를 통해 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득할 수 있고, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 적어도 하나의 제 2 이미지 프레임(402)을 획득할 수 있다.
동작 1620에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 제 1 이미지 프레임(401)들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 복수의 지정된 프레임 기간 동안 획득된 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들 중에서 제 2 기준 이미지 프레임을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401)들 중에서 블러 정도가 가장 적거나, 및/또는 손떨림량이 가장 적은 이미지 프레임을 상기 제 2 기준 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는, 제 2 기준 이미지 프레임 및 복수의 제 2 이미지 프레임(402) 중 제 2 이미지 프레임(402)에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여 깊이 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 x 번째 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임(401)을 제 2 기준 이미지 프레임으로 결정한 경우, 상기 x 번째 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임(401) 및 제 2 이미지 프레임(402)에 기반하여 깊이 지도(403)를 생성할 수 있다.
동작 1630에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 복수의 제 1 이미지 프레임(401) 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 조도 센서를 이용해 외부 조도를 측정하고, 외부 조도에 기반하여 이미지 합성에 이용되는 지정된 이미지 프레임의 개수를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(340)는 외부 조도가 밝을수록 상기 지정된 이미지 프레임의 개수를 상대적으로 적게 설정하고, 외부 조도가 어두울수록 상기 지정된 이미지 프레임의 개수를 상대적으로 많게 설정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 외부 조도가 지정된 값 이하로 낮으면, 복수의 제 1 이미지 프레임(401)을 모두 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성할 수 있다. 동작 1630은 도 8에 도시된 동작 810 내지 동작 840과 동일 또는 유사할 수 있다.
동작 1640에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 깊이 지도(403)에 기반하여 제 1 보정 이미지에 부분적으로 흐림 효과를 적용함으로써, 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(340)는 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성할 수 있다.
동작 1650에서, 다른 실시 예에 따른 프로세서(340)는 디스플레이(330)를 제어하여 제 2 보정 이미지를 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 본 발명의 전자 장치(300)는 복수의 카메라를 이용하여 보케 효과 이미지를 생성함에 있어서, 주변 환경 정보에 기반하여 앞서 언급된 도 6, 도 10, 도 12, 또는 도 16의 방법들을 적응적으로 선택할 수 있다. 예를 들면, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(300)는 외부 조도에 기반하여 도 6, 도 10, 도 12, 또는 도 16의 방법들을 적응적으로 선택하여 보케 효과 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(300)는 제 1 조도 보다 어두운 조도 환경에서 도 2에 도시된 방법을 이용하여 보케 효과 이미지를 생성할 수 있고, 제 1 조도보다 밝은 제 2조도 내지 제 3 조도 환경에서 도 3에 도시된 방법을 이용하여 보케 효과 이미지를 생성할 수 있고, 및/또는 제 3 조도보다 밝은 환경에서 도 1 또는 도 4에 도시된 방법을 이용하여 보케 효과 이미지를 생성할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 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 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 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 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 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, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 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.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 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 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 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 실시 예들에 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.
100: 전자 장치
120: 프로세서
130: 메모리
160: 표시 장치

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    상기 전자 장치의 일면에 배치된 제 1 카메라;
    상기 일면에 배치된 제 2 카메라;
    메모리; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 상기 제 1 카메라를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하고,
    상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 상기 제 2 카메라를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하고,
    상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하고,
    상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하고, 및
    상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작의 일부로,
    지정된 조건에 기반하여, 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 기준 이미지 프레임을 결정하고,
    상기 기준 이미지 프레임을 기준으로 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 합성 이미지 생성하고,
    상기 합성 이미지에 대하여 이미지 보상하고, 및
    상기 이미지 보상된 합성 이미지에 대하여 노이즈 감소를 적용함으로써 상기 제 1 보정 이미지를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작의 일부로,
    상기 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 복수의 영역으로 구분하고,
    상기 복수의 영역 별로 연산 가중치를 결정하고, 및
    상기 연산 가중치에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 상기 제 1 보정 이미지를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 카메라는 제 1 초점 길이와 제 1 화각을 갖는 제 1 렌즈군을 포함하고,
    상기 제 2 카메라는 상기 제 1 초점 길이 미만의 제 2 초점 길이와 상기 제 1 화각 이상의 제 2 화각을 갖는 제 2 렌즈군을 포함하는, 전자 장치.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작의 일부로, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들에 대응하는 복수의 제 2 이미지 프레임을 획득하도록 설정되고,
    상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로, 상기 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로,
    상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 제 1 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임 및 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로,
    상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 복수의 지정된 프레임 기간 동안 획득된 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 제 2 기준 이미지 프레임을 결정하고, 및
    상기 제 2 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 제 2 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  8. 전자 장치에 있어서,
    상기 전자 장치의 일면에 배치된 제 1 카메라;
    상기 일면에 배치된 제 2 카메라;
    메모리; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 상기 제 1 카메라를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하고,
    상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 상기 제 2 카메라를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하고,
    상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하고,
    상기 깊이 정보에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하고, 및
    상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작의 일부로,
    지정된 조건에 기반하여, 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 기준 이미지 프레임을 결정하고,
    상기 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 복수의 영역으로 구분하고,
    상기 복수의 영역 별로 연산 가중치를 결정하고,
    상기 복수의 영역 별로 결정된 연산 가중치에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 상기 제 1 보정 이미지를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작의 일부로,
    상기 복수의 영역 별로 결정된 연산 가중치에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 합성 이미지 생성하고,
    상기 복수의 영역 별로 결정된 연산 가중치에 기반하여, 상기 합성 이미지에 대하여 이미지 보상 적용하고, 및
    상기 복수의 영역 별로 결정된 연산 가중치에 기반하여, 상기 이미지 보상이 적용된 합성 이미지에 대하여 노이즈 감소를 적용함으로써 상기 제 1 보정 이미지를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작의 일부로,
    상기 복수의 제 1 이미지 프레임들에 대응하는 복수의 제 2 이미지 프레임을 획득하도록 설정된, 전자 장치.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로,
    상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 제 1 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임 및 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작의 일부로,
    상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 복수의 지정된 프레임 기간 동안 획득된 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 제 2 기준 이미지 프레임을 결정, 및
    상기 제 2 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 제 2 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
  14. 전자 장치의 구동 방법에 있어서,
    촬영 신호에 대응하는 입력 기반하여, 제 1 카메라를 이용하여 하나 이상의 외부 객체들에 대한 복수의 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 동작,
    상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 적어도 일부 동안에, 제 2 카메라를 이용하여 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작,
    상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 상기 제 2 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임, 및 상기 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 생성하는 동작,
    상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작, 및
    상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지에 포함된 상기 하나 이상의 외부 객체들 중 적어도 일부 객체가 흐림 처리된 제 2 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함하는, 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작은,
    지정된 조건에 기반하여, 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 기준 이미지 프레임을 결정하는 동작,
    상기 기준 이미지 프레임을 기준으로 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 합성 이미지 생성하는 동작,
    상기 합성 이미지에 대하여 이미지 보상하는 동작, 및
    상기 이미지 보상이 적용된 합성 이미지에 대하여 노이즈 감소를 적용함으로써 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함하는, 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작은,
    상기 깊이 정보에 기반하여 상기 기준 이미지 프레임을 복수의 영역으로 구분하는 동작,
    상기 복수의 영역 별로 연산 가중치를 결정하는 동작, 및
    상기 연산 가중치에 기반하여, 상기 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 복수의 지정된 이미지 프레임들을 합성하여 상기 제 1 보정 이미지를 생성하는 동작을 더 포함하는, 방법.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작은,
    상기 복수의 제 1 이미지 프레임들에 대응하는 복수의 제 2 이미지 프레임을 획득하는 동작을 포함하는, 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 깊이 정보를 생성하는 동작은,
    상기 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함하는, 방법.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 깊이 정보를 생성하는 동작은,
    상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 제 1 프레임 기간에 획득된 제 1 이미지 프레임 및 제 2 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함하는, 방법.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 깊이 정보를 생성하는 동작은,
    상기 제 1 이미지 프레임들을 획득하는 복수의 프레임 기간 중 복수의 지정된 프레임 기간 동안 획득된 복수의 제 1 이미지 프레임들 중 제 2 기준 이미지 프레임을 결정하는 동작, 및
    상기 제 2 기준 이미지 프레임 및 상기 복수의 제 2 이미지 프레임 중 상기 제 2 기준 이미지 프레임에 대응하는 이미지 프레임에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함하는, 방법.
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