KR20200017271A - 이미지에 포함된 객체의 속성에 따라 이미지의 화이트 밸런스를 보정하는 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 처리 방법 - Google Patents

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Abstract

다양한 실시예에 따른 이미지에 포함된 객체의 속성에 따라 이미지의 화이트 밸런스를 보정하는 전자 장치에 있어서, 다양한 실시예에 따른 전자 장치에 있어서, 이미지 센서와, 디스플레이와, 상기 이미지 센서 및 디스플레이와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 이미지 센서를 이용하여 외부 객체에 대한 이미지를 획득하고, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하여 제 1 보정 이미지로 조정하고, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는지 식별하고, 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 인물이 포함되어 있지 않은 것으로 식별한 것에 기반하여 상기 이미지 또는 상기 제 1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 디스플레이에 표시하고, 및 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되는 것으로 식별되고 , 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는 것에 기반하여 상기 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지로 조정하고, 상기 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있다.
다른 실시예가 가능하다.

Description

이미지에 포함된 객체의 속성에 따라 이미지의 화이트 밸런스를 보정하는 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 처리 방법{AN ELELCTRONIC DEVICE AND METHOD FOR PROCESSING AN IMAGE IN THE SAME}
본 발명은 이미지에 포함된 객체의 속성에 따라 이미지의 화이트 밸런스를 보정하는 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 처리 방법에 관한 것입니다.
디지털 카메라는 이미지 센서를 이용하여 광을 전기적 신호로 전환함으로써 이미지를 생성하고 이미지 신호 프로세서를 이용하여 생성된 이미지를 보정할 수 있다. 예를 들어, 재생되는 영상에 대한 정확한 컬러를 제공하기 위한 화이트 밸런스는 광의 색 온도를 보정하여 이상적인 흰색이 촬영되도록 보정하며, 백색점을 기준으로 레드, 그린 및 블루 성분에 대한 이득을 조정하는 프로세스이다.
최근 디지털 카메라 또는 카메라를 구비하는 전자 장치는 자동으로 색 온도와 색감이 조정되도록 하는 자동 화이트 밸런스(AWB, Auto White Balance) 기능이 탑재되고 있다. 전체적인 이미지의 색 온도와 상관없이 일률적으로 동일하게 컬러 성분들 이득을 조정하게 되므로 사용자의 선호도와 상관없이 일률적으로 조정되고 있다. 예를 들어, 인물이 포함되는 이미지와 인물이 포함되지 않은 이미지에 동일하게 화이트 밸런스 기능을 적용할 경우 이미지 내에서의 컬러 변화가 달라지는 현상이 발생되고 있다.
인물이 포함되는 이미지의 경우 자동 화이트 밸런스 기능에 의해 차가운 느낌의 색 온도로 조정되어 컨트라스트가 감소되어 사용자 선호도가 떨어질 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 인물이 포함된 이미지에서 따뜻한 느낌의 색 온도로 조정하여 컨트라스트를 증가시키고 사용자 선호도가 증가될 수 있는 전자 장치의 이미지 처리 방법을 제안하고자 한다.
다양한 실시예에 따른 이미지에 포함된 객체의 속성에 따라 이미지의 화이트 밸런스를 보정하는 전자 장치에 있어서, 이미지 센서와, 디스플레이와, 상기 이미지 센서 및 디스플레이와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 이미지 센서를 이용하여 외부 객체에 대한 이미지를 획득하고, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하여 제 1 보정 이미지로 조정하고, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는지 식별하고, 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 인물이 포함되어 있지 않은 것으로 식별한 것에 기반하여 상기 이미지 또는 상기 제 1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 디스플레이에 표시하고, 및 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되는 것으로 식별되고 , 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는 것에 기반하여 상기 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지로 조정하고, 상기 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따른 이미지에 포함된 객체의 속성에 따라 이미지의 화이트 밸런스를 보정하는 전자 장치에 있어서, 이미지 센서와, 메모리; 및 상기 이미지 센서 및 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 이미지 센서로부터 외부 객체에 대한 이미지를 수신하고, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하고, 상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되지 않는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 메모리에 저장하고 상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 설정된 판단 범위에 포함되는 지를 판단하고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 설정된 판단 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도 범위가 설정된 판단 범위에 포함되는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 제1 색상 계열의 밸런스를 수행하고, 상기 제1 색상 계열로 밸런스 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 본원 발명은 배경 사진의 경우, 화이트 밸런스만을 수행하여 색상의 선명도를 증가시키는 반면에 인물 사진의 경우 화이트 밸런스 이외에 다른 색상 계열의 밸런스로 조정하여 따듯한 느낌의 효과를 증가시켜 사용자의 선호도를 증가시킬 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈을 예시하는 블럭도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 이미지 시그널 프로세서의 일부 구성을 예시하는 블록도이다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 이미지 처리 방법을 도시한다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 이미지 처리 방법을 도시한다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 색 공간 공간 좌표를 기반으로 나타낸 컬러 맵을 도시한다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 옐로우 최종값을 기반으로 보간값을 나타내는 그래프이다.
도 8은 일 실시예에 따른 이미지의 화질 개선에 대한 예시를 나타낸다.
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.
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. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다.
일 실시예에 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. 일 실시예에 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 실시예에 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 실시예에 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 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜) 등을 포함할 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 실시예에 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.
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 실시예에 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.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 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 실시예에 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.
일 실시예에 따른 프로세서(120)는, 카메라 모듈(180) 예를 들어, 상기 이미지 센서를 이용하여 외부 객체에 대한 이미지를 획득하고, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하여 제 1 보정 이미지로 조정하고, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는지 식별하고, 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 인물이 포함되어 있지 않은 것으로 식별한 것에 기반하여 상기 이미지 또는 상기 제 1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 표시 장치(160)에 표시하고, 및 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되는 것으로 식별되고 , 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는 것에 기반하여 상기 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지로 조정하고, 상기 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 표시 장치(160)에 표시하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(120)는, 카메라 모듈(180) 예를 들어, 이미지 센서로부터 외부 객체에 대한 이미지를 수신하고, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하고, 상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되지 않는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 메모리(130)에 저장하고 상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 제1 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위 포함되는 지를 판단하고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위 포함되지 않는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리(130)에 저장하고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도 범위가 상기 판단 범위 포함되는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 제1 색상 계열의 밸런스를 수행하고, 상기 제1 색상 계열로 밸런스 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리(130)에 저장하도록 설정될 수 있다.
도 2는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈(180)을 예시하는 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 실시예에 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)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(210)들 중 일부는 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 어셈블리의 렌즈 속성들과 다른 하나 이상의 렌즈 속성들을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다.
플래쉬(220)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 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 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(210)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 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) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(180) 또는 이를 포함하는 전자 장치(101)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(210)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(230)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(230)의 동작 특성을 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 이는 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향의 적어도 일부를 보상하게 해 준다. 일 실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 일 실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)은 카메라 모듈(180)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 카메라 모듈(180) 또는 전자 장치(101)의 그런 움직임을 감지할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 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: Bayer-patterned 이미지 또는 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 실시예에 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 하나
이상의 이미지 처리들을 수행할 수 있다. 상기 하나 이상의 이미지 처리들은, 예를 들면, 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 포함할 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 제공될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(260)는 프로세서(120)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(120)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)이 프로세서(120)과 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 프로세서(120)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(160)를 통해 표시될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 상기 복수의 카메라 모듈(180)들 중 적어도 하나는 광각 카메라이고, 적어도 다른 하나는 망원 카메라일 수 있다. 유사하게, 상기 복수의 카메라 모듈(180)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다.
일 실시예에 따른 이미지 시그널 프로세서(260)는, 카메라 모듈(180) 예를 들어, 이미지 센서(230)를 이용하여 외부 객체에 대한 이미지를 획득하고, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하여 제 1 보정 이미지로 조정하고, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는지 식별하고, 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 인물이 포함되어 있지 않은 것으로 식별한 것에 기반하여 상기 이미지 또는 상기 제 1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 표시 장치(160)에 표시하고, 및 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되는 것으로 식별되고 , 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는 것에 기반하여 상기 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지로 조정하고, 상기 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 표시 장치(160)에 표시하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따른 이미지 시그널 프로세서(260)는, 카메라 모듈(180) 예를 들어, 이미지 센서(230)로부터 외부 객체에 대한 이미지를 수신하고, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하고, 상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되지 않는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 메모리(250)에 저장하고 상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 제1 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위에 포함되는지를 판단하고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리(250)에 저장하고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도 범위가 상기 판단 범위에 포함되는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 제1 색상 계열의 밸런스를 수행하고, 상기 제1 색상 계열로 밸런스 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리(250)에 저장하도록 설정될 수 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 이미지 시그널 프로세서의 일부 구성을 예시하는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 다양한 실시예에 따른 이미지 시그널 프로세서(310 예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는, 화이트 밸런스 수행부(320), 인물 인식부(330), 옐로우 밸런스 수행부(340) 및 콘트라스트 조절부(350)를 포함할 수 있다.
화이트 밸런스 수행부(320)는, 색 온도 판별부(325)를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 색 온도 판별부(325)부는 옐로우 밸런스 수행부(340)에 포함되거나, 화이트 밸런스 수행부(320))와 독립적으로 구성될 수도 있다.
화이트 밸런스 수행부(320)는 이미지 센서(예: 도 2의 이미지 센서(230))로부터 촬영된 이미지를 수신하고, 수신된 이미지에 대해 화이트 밸런스 기능을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 화이트 밸런스 수행부(320)는 제조 시의 설정에 따른 오토 화이트 밸런스를 수행하거나, 사용자의 설정 옵션에 따른 프리셋 화이트 밸런스를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 화이트 밸런스 수행부(320)는 수신된 이미지에서 RGB(Red, Greed, Blue) 값에 대한 기준 백색을 추정하고, 왜곡된 백색에 대해 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 컬러 이득값(Color Gain)을 산출하여 산출된 컬러 이득값을 조정하여 정확한 백색으로 표현되도록 이미지에 대해 화이트 밸런스를 조정할 수 있다. 예를 들어, 화이트 밸런스 수행부(320)는, 이미지에서 최대 RGB(Red, Greed, Blue) 값 각각을 기준백색으로 추정하거나, 이미지의 평균 RGB 값을 회색으로 결정하고, 회색을 이용하여 기준 백색을 추정할 수 있으나, 이에 한정하지 않는다.
여기서, 화이트 밸런스로 조정된 이미지는 제1 보정 이미지로 지칭될 수 있다.
화이트 밸런스 수행부(320)는 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 인물 인식부(330)로 전달할 수 있다.
인물 인식부(330)는, 화이트 밸런스로 조정된 이미지 내에 인물이 인식되는지 여부를 판단하고, 인물이 인식되는 경우 화이트 밸런스 수행부(320)로 인식 결과를 제공하고, 인물이 인식되지 않는 경우 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 콘트라스트 조절부(350)로 전달할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인물 인식부(330)는 이미지에 얼굴 인식, 사람 형태 인식 및 사물 인식 중 적어도 하나에 기반에서 이미지에 인물(또는 사람)이 포함되어 있는지 인식할 수 있다. 예를 들어, 인물 인식부(330)는 이미지에서 얼굴이 검출되는 경우 인물이 포함되어 있다고 식별할 수 있다. 인물 인식부(330)는 이미지에서 얼굴이 검출되지 않는 경우, 에지 검출을 통해 이미지에서 사람의 형태가 검출되는지 결정할 수 있다. 예를 들어, 인물 인식부(330)는 추출된 에지 정보가 사람의 외곽선 형태를 저장한 사람 형태 데이터베이스와 매칭되는지를 판단하여 이미지에서 사람이 존재하는지를 결정할 수 있다. 또는, 인물 인식부(330)는 이미지의 사람 형태 영역 내 특정 객체(예; 모자, 시계 등)를 식별하고, 옷의 색상, 머리 길이, 머리 색상, 가방 색상, 무늬 등 얼굴 이외의 사람을 구별할 수 있는 외적 이미지 특징 정보를 템플릿 매칭을 통해 비교하여 이미지에서 사람이 존재하는지를 결정할 수 있다.
화이트 밸런스 수행부(320)의 색 온도 판별부(352)는 화이트 밸런스로 조정된 이미지 내에 인물이 인식되는 경우, 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도를 판단할 수 있다.
일 예를 들어, 색 온도 판별부(325)는 이미지의 픽셀 전체에 대해 평균 RGB값을 색 온도 변환 알고리즘을 이용하여 전체 이미지에 대한 색 온도를 추정할 수 있다.
다른 예를 들어, 색 온도 판별부(325)는 이미지에서 각각의 픽셀들의 RGB 값을 색 공간 좌표정보로 변환하고, 각 픽셀들의 색 공간 좌표 정보를 기반으로 옐로우 계열 그룹의 픽셀 수와 블루 계열 그룹의 픽셀수 및 채도에 따른 가중치를 조합하여 옐로우 최종값을 계산하고, 옐로우 최종값을 기반으로 색 온도를 추정할 수 있다. 옐로우 최종값을 기반으로 색 온도를 추정하는 구성은 도 5에서 구체적으로 설명하기로 한다. 예를 들어, 색 공간 좌표 정보는 H는 색상을 S는 명도를 L는 밝기를 표현한 HSL 색 공간 좌표, 3차원 좌표로 색을 표현하는 XYZ 색 공간 좌표, Y축은 밝기 성분을 U, V 두 축을 이용하여 색상을 표현한 YUV 색 공간 좌표 중 적어도 하나에 기반한 정보일 수 있다.
색 온도 판별부(325)는 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 옐로우 밸런스 조정을 위한 판단 범위에 포함되는지를 확인할 수 있다. 색 온도 판별부(325)는, 색 온도가 옐로우 밸런스 조정을 위해 설정된 판단 범위에 포함되는 경우, 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 옐로우 밸런스 수행부(340)로 전달하고, 색 온도가 옐로우 밸런스 조정을 위해 설정된 판단 범위에 포함되지 않는 경우, 컨트라스트 조절부(350)로 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 전달할 수 있다. 예를 들어, 옐로우 밸런스 수행을 위해 설정된 판단 범위는 이미지의 전체 색 온도가 대략 3500 내지 5000 K 범위일 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다.
옐로우 밸런스 수행부(340)는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 인물이 포함되고, 화이트 밸런스가 수행된 이미지의 색 온도가 옐로우 밸런스 조정을 위해 설정된 판단 범위 내에 포함되는 경우 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 옐로우 밸런스를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 옐로우 밸런스 수행부(340)는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 옐로우 컬러 이득값을 산출하여 산출된 컬러 이득값을 기반으로 이미지가 옐로우 톤으로 표현되도록 옐로우 밸런스를 조정할 수 있다. 예를 들어, 옐로우 밸런스 수행부(340)는 색 온도 판별부(325)에서 계산된 옐로우 최종값을 색에 대한 보간값으로 변환하고, 보간값을 기반으로 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 컬러 이득값을 산출할 수 있다.
여기서, 화이트 밸런스로 조정된 이미지가 옐로우 밸런스로 조정된 이미지는 제2 보정 이미지로 지칭될 수 있다.
옐로우 밸런스 수행부(340)는 옐로우 밸런스로 조정된 이미지(또는 제2 조정 이미지)를 컨트라스트 조절부(350)로 전달할 수 있다.
컨트라스트 조절부(350)는 화이트 밸런스 수행부(320), 인물 인식부(330) 및 옐로우 밸런스 수행부(340) 중 적어도 하나로부터 전달받은 이미지에 대해 컨트라스트를 조절할 수 있다. 컨트라스트 조절부(350)는 이미지 전체에 대해 컨트라스트를 증가시키거나, 특정 영역에 대해서 컨트라스트를 증가시켜 이미지의 선명도를 향상시키는 효과를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(예; 도 1의 101) 에 있어서, 이미지 센서(예: 도 1의 카메라 모듈(180), 도 2의 이미지 센서(230)), 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160)) 상기 이미지 센서 및 디스플레이와 전기적으로 연결되는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260), 도 3의 이미지 시그널 프로세서(310))를 포함하고, 상기 프로세서(120,260,310)는, 상기 이미지 센서를 이용하여 외부 객체에 대한 이미지를 획득하고, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하여 제 1 보정 이미지로 조정하고,상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는지 식별하고, 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 상기 적어도 하나의 인물이 포함되어 있지 않은 것으로 식별된 것에 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하고, 및 상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 상기 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는 것으로 식별되고 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는 것에 기반하여 상기 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지로 조정하고, 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있다.
상기 전자 장치는 메모리(예: 도 1의 메모리(130), 도 2의 메모리(250))를 더 포함하고, 상기 프로세서가, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되어 있지 않는 것으로 식별된 경우, 상기 제1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하고, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되는 것으로 식별된 경우 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다.
상기 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위는 옐로우 밸런스 수행을 위해 설정된 범위를 포함하고 상기 프로세서가 상기 지정된 색상의 밸런스 수행의 적어도 일부로서 상기 옐로우 밸런스를 수행하도록 설정될 수 있다.
상기 옐로우 밸런스 수행을 위해 설정된 범위는 이미지의 평균 색 온도가 3500 내지 5000 K 범위에 포함될 수 있다.
상기 전자 장치는 상기 프로세서가 상기 제1 보정 이미지에 포함된 전체 픽셀들에 대한 평균 RGB 값을, 색 온도 변환 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 보정 이미지의 색 온도를 추정하도록 설정될 수 있다.
상기 전자 장치는 프로세서가, 상기 제1 보정 이미지에서 각각의 픽셀들의 R(red)G(Green)B(Black)값을 색 공간 좌표정보로 변환하고, 각 픽셀들의 색 공간 좌표 정보를 기반으로 제1 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값에서 제2 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값을 감산하여 제1 색상의 최종값을 계산하고, 상기 계산된 제1 색상의 최종값을 기반으로 상기 제1 보정 이미지의 색 온도를 추정하도록 설정될 수 있다.
상기 전자 장치는 상기 프로세서가 상기 제1 색상의 최종값이 제1 색상의 밸런스에 대한 수행 여부를 판단하는 기준이 되는 최소 임계값보다 큰 경우, 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하도록 설정될 수 있다.
상기 전자 장치는 상기 프로세서가 상기 제1 색상의 최종값이 상기 최소 임계값보다 큰 경우, 제1 색상의 최종값을 제1 색상에 대한 보간값으로 변환하고, 보간값을 기반으로 제1 색상의 밸런스 수행에 대해 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 이득값을 획득하고, 상기 획득한 이득값을 기반으로 상기 제1 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지를 생성하고, 상기 제1 색상의 밸런스에 대한 최대 처리를 판단하는 기준이 되는 최대 임계값 또는 최대 임계값보다 큰 경우, 최대 임계값에 대응하는 보간값을 활용하여 상기 이득값을 획득하도록 설정될 수 있다.
상기 제1 색상의 범위는 옐로우 계열의 범위이고, 제2 색상의 범위는 블루 계열의 범위로 설정되고, 상기 가중치는 색상의 채도에 따라 변경될 수 있다/
상기 전자 장치는 상기 프로세서가, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되지 않거나, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되고, 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 제1 보정 이미지에 컨트라스트 조정을 수행하거나, 상기 지정된 색상의 밸런스를 수행한 제2 보정 이미지에 컨트라스트 조정을 수행하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 이미지 시그널 프로세서일 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101)에 있어서. 이미지 센서(예: 도 1의 카메라 모듈(180), 도 2의 이미지 센서(230), 메모리(예: 도 1의 메모리(130), 도 2의 메모리(250) 및 상기 이미지 센서 및 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서 (예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260), 도 3의 이미지 시그널 프로세서(310))를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 이미지 센서로부터 외부 객체에 대한 이미지를 수신하고, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하고, 상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되지 않는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하고, 상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되는 것에 기반하여 경우 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 제1 색상의 밸런스 조절을 위한 설정된 판단 범위에 포함되는 지를 판단하고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되는 않는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하고, 상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도 범위가 상기 판단 범위에 포함되는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 제1 색상의 밸런스를 수행하고, 상기 제1 색상으로 밸런스 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다.
상기 전자 장치는 디스플레이 (예: 도 1의 표시 장치(160))를 더 포함하고,상기 프로세서가 인물의 식별 여부 및 색 온도의 범위 조건에 기반하여 상기 이미지 센서로부터 수신되는 이미지의 다음 프레임에 대해 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하거나, 상기 제1 색상으로 밸런스 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있다.
상기 제1 색상은 옐로우 계열의 범위이고, 상기 특정 범위는, 색 온도가 3500 내지 5000 K 범위일 수 있다.
상기 전자 장치는 상기 프로세서가 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 대해 각 픽셀들의 R(red)G(Green)B(Black)값을 색 공간 좌표정보로 변환하고, 각 픽셀들의 색 공간 좌표 정보를 기반으로 제1 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값에서 제2 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값을 감산하여 제1 색상의 최종값을 계산하고, 상기 계산된 제1 색상의 최종값이 상기 특정 범위에 포함되는지를 확인하도록 설정될 수 있다.
상기 전자 장치는 상기 프로세서가 상기 제1 색상의 최종값이 상기 제1 색상의 밸런스에 대한 최대 처리를 판단하는 기준이 되는 최소 임계값보다 포쿤 경우, 상기 제1 색상의 최종값을 제1 색상에 대한 보간값으로 변환하고, 보간값을 기반으로 제1 색상의 밸런스 수행에 대해 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 이득값을 획득하고, 상기 획득한 이득값을 기반으로 상기 제1 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.
상기 전자 장치는 상기 제1 색상의 최종값이 1 색상의 밸런스에 대한 최대 처리를 판단하는 기준이 되는 제2 임계값 또는 제2 임계값보다 큰 경우, 상기 제2 임계값에 대응하는 보간값을 이용하도록 설정될 수 있다.
상기 제1 색상과 제2 색상은 보색 대비를 이루는 색상으로 설정될 수 있다.
상기 제1 색상은 옐로우 계열로 구분되는 범위를 포함하고, 제2 색상은 블루 계열의 범위로 구분되는 범위를 포함하고, 상기 가중치는 색상의 채도에 따라 변경될 수 있다.
상기 전자 장치는 상기 프로세서가 상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 인물이 식별되지 않거나, 상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 인물이 식별되고 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 컨트라스트 조절을 수행하거나, 상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 상기 이미지에 인물이 식별되고 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되는 경우, 상기 제1 색상의 밸런스로 조정된 이미지에 컨트라스트를 조절하도록 설정될 수 있다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 이미지 처리 방법을 도시한다.
도 4를 참조하면, 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260), 도 3의 이미지 시그널 프로세서(310))는, 410 동작에서 이미지 센서로부터 획득한 이미지에 대해 화이트 밸런스를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 수신된 이미지(또는 이미지 프레임)에서 RGB(Red, Greed, Blue) 값에 대한 기준백색을 추정하고, 왜곡된 백색에 대해 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 컬러 이득값(Color Gain)을 산출하여, 산출된 컬러 이득값을 조정하여 정확한 백색으로 표현되도록 이미지의 화이트 밸런스를 조정할 수 있다.
여기서, 화이트 밸런스로 조정된 이미지는 제1 보정 이미지로 지칭될 수 있다.
420 동작에서, 프로세서는, 화이트 밸런스로 조정된 이미지 내에 인물이 포함되어 있는지를 식별할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서는 이미지에 얼굴 인식, 사람 형태 인식 및 사물 인식 중 적어도 하나게 기반에서 이미지에 인물(또는 사람)이 포함되어 있는지 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 이미지에서 얼굴이 검출될 시 인물을 인식할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서는 이미지에서 추출된 에지 정보가 사람의 외곽선 형태를 저장한 사람 형태 데이터베이스와 매치되거나 사람 형태 영역 내 특정 객체(예; 모자, 시계 등)가 옷의 색상, 머리 길이, 머리 색상, 가방 색상, 무늬 등 얼굴 이외의 사람을 구별할 수 있는 외적 이미지 특징 정보와 매칭되는 경우, 이미지에서 사람이 존재하는지를 결정할 수 있다.
프로세서는 화이트 밸런스로 조정된 이미지 내에 인물이 포함되는 경우, 430 동작으로 진입하고, 인물이 포함되지 않는 경우, 460 동작으로 진행하여 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 대해 컨트라스트를 조절할 수 있다.
430 동작에서, 프로세서는 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도 범위를 확인하고, 440 동작에서, 프로세서는 판단된 이미지의 색 온도 범위가 옐로우 밸런스 조절을 위한 판단 범위에 포함되는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 옐로우 밸런스 조절을 위한 판단 범위는 대략 3500K 내지 5000K의 범위일 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다. 옐로우 밸런스 조절을 위한 판단 범위는 이미지 센서로부터 이미지 데이터 수신 시 조도 센서를 통해 감지된 광원의 색상에 따라 달라질 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도를 추정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 이미지의 픽셀 전체에 대한 평균 RGB값을 색 온도 변환 알고리즘을 이용하여 이미지의 색 온도를 추정할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 프로세서는 이미지에서 각각의 픽셀들의 RGB 값을 색 공간 좌표정보로 변환하고 색 공간 좌표 정보를 기반으로 색 온도를 추정할 수 있다. 색 공간 좌표 정보는 색상, 명도 및 채도를 공간 좌표에 나타내는 정보일 수 있다. 색 공간 좌표 정보는 H는 색상을 S는 명도를 L는 밝기를 표현한 HSL 색 공간 좌표, 3차원 좌표로 색을 표현하는 XYZ 색 공간 좌표, Y축은 밝기 성분을 U, V 두 축을 이용하여 색상을 표현한 YUV 색 공간 좌표 중 적어도 하나에 기반한 정보일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 이미지에서 각각의 픽셀들의 RGB 값을 수치화하여 표현하는 색 공간 좌표정보로 변환하고, 각 픽셀들의 색 공간 좌표 정보를 기반으로 옐로우 계열 그룹에 포함되는 픽셀들과, 블루 계열 그룹들에 포함되는 픽셀들을 추출할 수 있다. 프로세서는 옐로우 계열 그룹의 픽셀 수와 블루 계열 그룹의 수 및 채도에 따른 가중치를 조합하여 옐로우 최종값은 계산할 수 있다. 프로세서는 옐로우 최종값을 기반으로 색 온도를 추정할 수 있다.
프로세서는 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 옐로우 밸런스 조절을 위한 판단 범위에 포함되는 경우, 450 동작으로 진입하여 이미지에 옐로우 밸런스를 수행하고, 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 옐로우 밸런스 조절을 위한 범위에 포함되지 않는 경우 460 동작으로 진입하여 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 컨트라스트를 조절할 수 있다.
450 동작에서, 프로세서는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 옐로우 밸런스를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 옐로우 밸런스로 조정된 이미지에서 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 옐로우 컬러 이득값을 획득하고, 옐로우 컬러 이득값을 기반으로 이미지가 옐로우 톤으로 표현되도록 옐로우 밸런스를 조정할 수 있다. 여기서, 화이트 밸런스로 조정된 이미지가 옐로우 밸런스로 조정된 이미지는 제2 보정 이미지로 지칭될 수 있다.
460 동작에서, 프로세서는 화이트 밸런스로 조정된 이미지 또는 옐로우 밸런스로 조정된 이미지에 대해 컨트라스트를 조절할 수 있다.
도면에 도시되지 않았으나, 프로세서는 460동작의 컨트라스트 조정 후, 컨트라스트가 조절된 이미지를 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160))에 표시하거나, 메모리(예: 도 1의 메모리(130), 도 2의 메모리(250))에 저장할 수 도 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치의 이미지 처리 방법은 460 동작이 생략될 수 도 있다.
이하, 색 공간 좌표 정보를 기반으로 이미지의 색 온도를 추정하고, 옐로우 밸런스를 조정하는 구체적은 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 이미지 처리 방법을 도시한다.
도 5를 참조하면, 다양한 실시예에 따른 프로세서((예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260), 도 3의 이미지 시그널 프로세서(310)) 는, 510 동작에서 이미지에 인물이 포함됐음을 인식할 수 있다. 일 예를 들어, 510 동작은, 도 4의 410에서와 같이 이미지 센서로부터 수신된 이미지에 화이트 밸런스를 수행한 이후 420 동작으로 진입하여 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 인물이 포함됐음을 인식한 이후 일 수 있다.
520 동작에서, 프로세서는 인물이 포함된 이미지에서 각 픽셀들의 RGB 값을 색 공간 좌표정보로 변환할 수 있다. 색 공간 좌표 정보는 H는 색상을 S는 명도를 L는 밝기를 표현한 HSL 색 공간 좌표, 3차원 좌표로 색을 표현하는 XYZ 색 공간 좌표, Y축은 밝기 성분을 U, V 두 축을 이용하여 색상을 표현한 YUV 색 공간 좌표 중 적어도 하나에 기반한 정보일 수 있다.
530 동작에서 프로세서는 변환된 각 픽셀들의 색 공간 좌표 정보를 기반으로 색 공간 좌표 에서 옐로우 계열의 그룹에 포함되는 픽셀과, 블루 계열의 그룹에 포함되는 픽셀들을 추출할 수 있다. 프로세서는 옐로우 계열의 픽셀 수와 블루 계열의 픽셀 그룹의 수 및 채도에 따른 가중치를 조합한 다음과 같은 수학식 1을 이용하여 옐로우 최종값은 계산할 수 있다.
[수학식 1]
옐로우 최종값(TOTAL YELLOW COUNT) = (Cell yellow 1 *가중치yellow1 + Cell yellow 2 * 가중치yellow 2 + Cellyellow N * 가중치yellow N) - (Cell blue 1 * 가중치blue 1 + Cell blue 1 * 가중치blue 2 + Cell blue N * 가중치blue N)
여기서, Cell yellow는 옐로우 계열의 셀들을 나타내고, 가중치yellow는 옐로우 색상의 채도, Cell blue는 블루 계열의 셀들을 나타내고, 가중치blue는 블루 색상의 채도를 나타낸다.
프로세서는 옐로우 계열의 셀의 수 및 가중치를 합산한 값에서 블로 계열의 셀의 수 및 가중치를 합산한 값을 감산하여 전체 이미지에 대해 옐로우 최종값을 계산할 수 있다.
색 공간 좌표에서 옐로우 색상은 채도에 따라 복수 개의 그룹(예: Yellow 1, Yellow 2, Yellow 3 ? Yellow N)으로 세분화될 수 있고, 가장 채도가 낮은 범위(예: 가장 색상이 옅은 옐로우)는 가중치(weight)를 0으로 가장 채도가 높은 범위(예: 가장 색상이 진한 옐로우)는 가중치를 1로 설정될 수 있다. 블루 색상 역시 채도에 따라 복수 개의 그룹(예: blue 1, blue 2,blue 3 ? blue N)으로 세분화될 수 있고, 가장 채도가 낮은 범위(예: 가장 색상이 옅은 블루)는 가중치를 0으로 가장 채도가 높은 범위(예: 가장 색상이 진한 불루)는 가중치를 1로 설정될 수 있다.
예를 들어, 1개의 셀에 대한 색 공간 좌표가 옐로우 범위에 포함될 시 옐로우 그룹은 1개가 카운팅 되며, 해당 셀에서 옐로우 색상의 채도에 따라 가중치가 0.7로 분류된 경우, 옐로우 계열의 셀은 1개의 셀과 가중치 0.7이 곱하여 0.7로 카운팅될 수 있다.
도 6은 설명의 편의를 위하여 색 공간 공간 좌표를 기반으로 나타낸 컬러 맵을 표현한 것이며, 컬러 맵에서 a 영역은 옐로우 계열 그룹으로 분류되는 좌표들일 수 있으며, b 영역은 블루 계열 그룹으로 분류되는 좌표들일 수 있다. a 영역과 b 영역은 설명의 편의를 위하여 임의적으로 구분한 것일 뿐, 색 공간 좌표에 따라 영역의 범위를 상이할 수 있다..
예를 들어, 하나의 이미지 프레임 내의 픽셀들 중 색 공간 좌표 정보에서, a 영역에 포함된 좌표정보를 갖고 있는 픽셀들과 b 영역에 포함된 좌표 정보를 갖고 있는 픽셀들은 구분될 수 있으며, 채도에 따라 가중치값이 달라질 수 있다. 도 6의 예시를 기준으로 설명하면, 하나의 이미지에서 분석된 픽셀들은 중 채도가 높은 옐로우 색상의 셀들(610)이, 채도가 낮은 옐로우 색상의 셀들(620)이 존재하며, 채도가 높은 블루 색상의 셀들(637), 채도가 중간인 블루 색상의 셀들(635), 채도가 낮은 블루 색상의 셀들(630)이 존재하는 것으로 분석될 수 있다. 하나의 이미지에는 다양한 색상들의 픽셀들이 존재할 수 있으나, 도 6은 설명의 편의를 위하여, 옐로우 계열 그룹 및 블루 계열 그룹의 영역만을 도시한 것이다.
여기서, 520 및 530의동작은 도 4의 430 동작의 일부일 수 있다.
540 동작에서, 프로세서는, 옐로우 최종값이 최소 임계값보다 큰 지를 결정할 수 있다.
일 예를 들면 옐로우 최종값이 최소 임계값보다 큰 경우, 프로세서는 이미지의 색 온도 범위가 옐로우 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는 것으로 결정할 수 있다. 여기서, 540 동작은 도 4의 440 동작의 일부일 수 있다.
일 예를 들면 옐로우 최종값이 최소 임계값보다 작은 경우, 프로세서는 옐로우 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하지 않으므로 옐로우 밸런스를 수행하지 않을 수 있다.
550 동작에서, 프로세서는 옐로우 최종값을 기반으로 옐로우 밸런스 위한 컬러 이득값을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 옐로우 최종값을 색에 대한 보간값으로 변환한 후, 보간값을 기반으로 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 옐로우 컬러 이득값값을 산출할 수 있다.
일 예를 들어, 도 7은 옐로우 최종값을 기반으로 보간값을 나타내는 그래프이다. 프로세서는 옐로우 최종값이 최소 임계값 보다 큰 경우 옐로우 최종값을 보간값으로 변환할 수 있다. 여기서, 최소 임계값은 옐로우 밸런스 수행여부를 판단하는 기준점일 수 있으며, 최대 임계값은 옐로우 밸런스의 최대 처리를 판단하는 기준점일 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 옐로우 최종값이 A 지점인 경우, 옐로우 밸런스로 조정하지 않도록 제어할 수 있다. 프로세서는 옐로우 최종값이 B지점(또는 C 지점)인 경우 B 지점(또는 C 지점)에 대응하는 보간값 Y를 확인하고 보간값 Y을 기반으로 이미지에 대해 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 옐로우 컬러 이득값값을 산출할 수 있다.
프로세서는 옐로우 최종값이 최대 임계값을 초과하는 C 지점일 경우, 최대 임계값이 초과됐으므로, 최대 임계값에 대응하는 보간값으로 기반으로 이미지에 대해 각 색 정보를 보상시킬 수 옐로우 컬러 이득값값을 이용할 수 있다.
560 동작에서, 프로세서는, 획득한 옐로우 밸런스 이득값을 기반으로 이미지에 대해 옐로우 밸런스를 조정할 수 있다.
일 예를 들어, 프로세서는 화이트 밸런스로 조절된 이미지에 인물이 포함되는 조건과 화이트 밸런스로 조절된 이미지의 색 온도가 옐로우 밸런스 조절을 위한 판단 범위에 포함되는 조건을 만족할 시 560의 동작을 수행할 수 있다.
다른 예를 들어, 프로세서는 화이트 밸런스로 조절된 이미지에 인물이 포함되더라도, 540 동작을 통해 화이트 밸런스로 조절된 이미지의 색 온도가 옐로우 밸런스 조절을 위한 판단 범위에 포함되는 조건을 만족하지 않을 시, 옐로우 밸런스로 조정되지 않도록 제어할 수 있다. 프로세서는 560 동작 후, 도 4의 460 동작을 수행할 수 있다. 도면에 도시되지 않았으나, 프로세서는 560동작의 옐로우 밸런스를 수행한 이후 옐로우 밸런스로 조정된 이미지에 컨트라스트를 조절하고 컨트라스트가 조절된 이미지를 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160))에 표시하거나, 메모리(예: 도 1의 메모리(130), 도 2의 메모리(250))에 저장할 수 도 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는, 옐로우 밸런스 수행을 위한 옐로우 컬러 이득값이 획득될 시, 옐로우 컬러 이득값을 다음 프레임으로 입력되는 이미지에 적용되도록 설정할 수도 있다.
다양한 실시예예 따른 전자 장치(예; 도 1의 101) 의 이미지 처리 방법은, 이미지 센서(예: 도 1의 카메라 모듈(180), 도 2의 이미지 센서(230)),로부터 외부 객체에 대한 이미지를 획득하는 동작, 상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하여 제 1 보정 이미지로 조정하는 동작, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는지를 식별하는 동작, 상기 상기 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있지 않은 것으로 식별된 것에 기반하여 상기 제 1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 디스플레이에 표시하는 동작, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는 것으로 식별되고, 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는지를 판단하는 동작, 상기 적어도 하나의 인물이 포함되고 상기 판단 범위를 만족한 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지로 조정하는 동작, 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치의 이미지 처리 방법은 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되어 있지 않는 것으로 식별된 경우, 상기 제1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하거나 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되는 것으로 식별된 경우 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위는 제1 색상의 밸런스에 대한 수행 여부를 판단하는 기준이 되는 최소 임계값과, 제1 색상의 밸런스에 대한 최대 처리를 판단하는 기준이 되는 최대 임계값을 포함할 수 있다.
상기 옐로우 밸런스 수행을 위해 설정된 범위는 이미지의 평균 색 온도가 3500 내지 5000 K 범위에 포함될 수 있다.
상기 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는지를 판단하는 동작은, 상기 제1 보정 이미지에 포함된 전체 픽셀들에 대한 평균 RGB 값을, 색 온도 변환 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 보정 이미지의 색 온도를 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는지를 판단하는 동작은, 상기 제1 보정 이미지에서 각각의 픽셀들의 R(red)G(Green)B(Black)값을 색 공간 좌표정보로 변환하고, 각 픽셀들의 색 공간 좌표 정보를 기반으로 제1 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값에서 제2 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값을 감산하여 제1 색상의 최종값을 계산하고, 상기 계산된 제1 색상의 최종값을 기반으로 상기 제1 보정 이미지의 색 온도를 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는지를 판단하는 동작은, 상기 제1 색상의 최종값이 설정된 최소 임계값보다 큰 경우, 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제2 보정 이미지로 조정하는 동작은 상기 전자 장치는 상기 프로세서가 상기 제1 색상의 최종값이 상기 최소 임계값 보다 큰 경우 제1 색상의 최종값을 제1 색상에 대한 보간값으로 변환하고, 보간값을 기반으로 제1 색상의 밸런스 수행에 대해 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 이득값을 획득하고, 상기 획득한 이득값을 기반으로 상기 제1 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지를 생성하도록 동작을 포함할 수 있다.
상기 제2 보정 이미지로 조정하는 동작은 상기 제1 색상의 최종값이 설정된 최대 임계값 또는 최대 임계값보다 큰 경우, 최대 임계값에 대응하는 보간값을 활용하여 상기 이득값을 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제1 색상의 범위는 옐로우 계열의 범위이고, 제2 색상의 범위는 블루 계열의 범위로 설정되고, 상기 가중치는 색상의 채도에 따라 변경될 수 있다.
전자 장치의 이미지 처리 방법은, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되지 않거나, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되고, 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 제1 보정 이미지에 컨트라스트 조정을 수행하거나 상기 지정된 색상의 밸런스를 수행한 제2 보정 이미지에 컨트라스트 조정을 수행하는 동작을 더 포함할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 이미지의 화질 개선에 대한 예시를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 다양한 실시예에 따라 화이트 밸런스가 조절된 이미지와 옐로우 밸런스가 조정된 이미지을 비교할 경우 옐로우 톤 효과가 증가될 수 있다.
예를 들어, 이미지에서 810에 도시된 바와 같이, 옐로우 밸런스로 조정된 이미지의 경우, 옐로우 효과가 74.9%로 증가될 수 있으며, 820에서와 같이, 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 경우, 옐로우 효과는 25.1 %일 수 있다. 화이트 밸런스로 조정된 이미지에서 인물이 포함될 시 사용자 시각적인 측면에서 옐로우 효과가 떨어져 다소 차가운 느낌으로 인지될 수 있다. 반면에, 옐로우 이미지로 조정된 이미지에서 인물이 포함될 시 사용자의 시각적인 측면에서 옐로우 효과로 인해 따듯한 느낌으로 인지되어 사용자의 선호도가 증가될 수 있다.
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(modifications), 균등물(equivalents), 또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성 요소에 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 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 실시예에 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.
일 실시예에 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.
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 다양한 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
101: 전자 장치
130: 메모리
120: 프로세서
160: 표시 장치
260,310: 이미지 시그널 프로세서

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서.
    이미지 센서;
    디스플레이; 및
    상기 이미지 센서 및 디스플레이와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지 센서를 이용하여 외부 객체에 대한 이미지를 획득하고,
    상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하여 제 1 보정 이미지로 조정하고,
    상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는지 식별하고,
    상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 상기 적어도 하나의 인물이 포함되어 있지 않은 것으로 식별된 것에 기반하여, 상기 제 1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하고, 및
    상기 이미지 또는 상기 제1 보정 이미지에 상기 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는 것으로 식별되고 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는 것에 기반하여 상기 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지로 조정하고, 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    메모리를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되어 있지 않는 것으로 식별된 경우, 상기 제1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하고, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되는 것으로 식별된 경우 상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위는 옐로우 밸런스 수행을 위해 설정된 범위를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 지정된 색상의 밸런스 수행의 적어도 일부로서 상기 옐로우 밸런스를 수행하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 옐로우 밸런스 수행을 위해 설정된 범위는 이미지의 평균 색 온도가 3500 내지 5000 K 범위에 포함되는 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 보정 이미지에 포함된 전체 픽셀들에 대한 평균 RGB 값을 색 온도 변환 알고리즘을 이용하여 상기 제1 보정 이미지의 색 온도를 추정하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 보정 이미지에서 각각의 픽셀들의 R(red)G(Green)B(Black)값을 색 공간 좌표정보로 변환하고, 각 픽셀들의 색 공간 좌표 정보를 기반으로 제1 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값에서 제2 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값을 감산하여 제1 색상의 최종값을 계산하고,
    상기 계산된 제1 색상의 최종값을 기반으로 상기 제1 보정 이미지의 색 온도를 추정하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 색상의 최종값이 제1 색상의 밸런스에 대한 수행 여부를 판단하는 기준이 되는 최소 임계값보다 큰 경우 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 색상의 최종값이 상기 최소 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 색상의 최종값을 제1 색상에 대응하는 보간값으로 변환하고, 상기 보간값을 기반으로 제1 색상의 밸런스 수행에 대해 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 이득값을 획득하고, 상기 획득한 이득값을 기반으로 상기 제1 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지를 생성하고,
    상기 제1 색상의 최종값이 제1 색상의 밸런스에 대한 최대 처리를 판단하는 기준이 되는 최대 임계값 또는 최대 임계값보다 큰 경우, 상기 최대 임계값에 대응하는 보간값을 활용하여 상기 이득값을 획득하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 제1 색상의 범위는 옐로우 계열의 범위이고, 제2 색상의 범위는 블루 계열의 범위로 설정되고, 상기 가중치는 색상의 채도에 따라 변경되는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서가,
    상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되지 않거나, 상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 인물이 포함되고, 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 제1 보정 이미지에 컨트라스트 조정을 수행하거나, 상기 지정된 색상의 밸런스를 수행한 제2 보정 이미지에 컨트라스트 조정을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는 이미지 시그널 프로세서인 전자 장치.
  12. 전자 장치에 있어서.
    이미지 센서;
    메모리; 및
    상기 이미지 센서 및 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지 센서로부터 외부 객체에 대한 이미지를 수신하고,
    상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하고,
    상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되지 않는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하고,
    상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되는 것에 기반하여 경우 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 설정된 판단 범위에 포함되는 지를 판단하고,
    상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 설정된 판단 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하고,
    상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도 범위가 설정된 판단 범위에 포함되는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 제1 색상 의 밸런스를 수행하고, 상기 제1 색상으로 밸런스 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하도록 설정된 전자 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    디스플레이를 더 포함하고,
    인물의 식별 여부 및 색 온도의 범위 조건에 기반하여 상기 이미지 센서로부터 수신되는 이미지의 다음 프레임에 대해 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하거나, 상기 제1 색상으로 밸런스 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하도록 설정된 전자 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제1 색상은 옐로우 계열의 범위이고,
    상기 판단 범위는, 색 온도가 3500 내지 5000 K 범위인 전자 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 대해 각 픽셀들의 R(red)G(Green)B(Black)값을 색 공간 좌표정보로 변환하고, 각 픽셀들의 색 공간 좌표 정보를 기반으로 제1 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값에서 제2 색상의 범위에 포함되는 픽셀 수 및 가중치를 합산한 값을 감산하여 제1 색상의 최종값을 계산하고,
    상기 제1 색상의 최종값이 제1 색상의 밸런스의 수행 여부를 판단하는 기준이 되는 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 색상의 최종값을 제1 색상에 대한 보간값으로 변환하고, 상기 보간값을 기반으로 제1 색상의 밸런스 수행에 대해 각 색 정보를 보상시킬 수 있는 이득값을 획득하고, 상기 획득한 이득값을 기반으로 상기 제1 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 색상의 최종값이 제1 색상의 밸런스에 대한 최대 처리를 판단하는 기준이 되는 제2 임계값 또는 제2 임계값보다 큰 경우, 상기 제2 임계값에 대응하는 보간값을 이용하도록 설정된 전자 장치.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 제1 색상과 제2 색상은 보색 대비를 이루는 색상으로 설정되고,
    상기 제1 색상은 옐로우 계열로 구분되는 범위를 포함하고, 제2 색상은 블루 계열의 범위로 구분되는 범위를 포함하고, 상기 가중치는 색상의 채도에 따라 변경되는 전자 장치.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 인물이 식별되지 않거나, 상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 인물이 식별되고 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되지 않는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 컨트라스트 조절을 수행하거나,
    상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 상기 이미지에 인물이 식별되고 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되는 경우, 상기 제1 색상의 밸런스로 조정된 이미지에 컨트라스트를 조절하도록 설정된 전자 장치.
  19. 전자 장치의 이미지 처리 방법에 있어서,
    이미지 센서로부터 외부 객체에 대한 이미지를 획득하는 동작;
    상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하여 제 1 보정 이미지로 조정하는 동작;
    상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는지를 식별하는 동작;
    상기 상기 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있지 않은 것으로 식별된 것에 기반하여 상기 제 1 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 디스플레이에 표시하는 동작;
    상기 이미지 또는 제1 보정 이미지에 적어도 하나의 인물이 포함되어 있는 것으로 식별되고, 상기 제1 보정 이미지의 색 온도가 지정된 색상의 밸런스 조절을 위한 판단 범위를 만족하는지를 판단하는 동작;
    상기 적어도 하나의 인물이 포함되고 상기 판단 범위를 만족한 제1 보정 이미지에 지정된 색상의 밸런스를 수행하여 제2 보정 이미지로 조정하는 동작; 및
    상기 제2 보정 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는 전자 장치의 이미지 처리 방법.
  20. 전자 장치의 이미지 처리 방법에 있어서,
    이미지 센서로부터 외부 객체에 대한 이미지를 수신하는 동작;
    상기 이미지에 화이트 밸런스를 수행하는 동작;
    상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되지 않는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하는 동작;
    상기 이미지 또는 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되는 것에 기반하여 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 설정된 판단 범위에 포함되는 지를 판단하는 동작;
    상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도가 상기 판단 범위에 포함되는지 않는 경우, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한 이미지로서 상기 메모리에 저장하는 동작;
    상기 이미지 또는 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 적어도 하나의 인물이 식별되고, 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지의 색 온도 범위가 설정된 판단 범위에 포함되는 경우 상기 화이트 밸런스로 조정된 이미지에 제1 색상 계열의 밸런스를 수행하는 동작; 및
    상기 제1 색상 계열로 밸런스 조정된 이미지를 상기 외부 객체에 대한이미지로서 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함하는 전자 장치의 이미지 처리 방법.
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