KR20200040342A - 외부 객체에 투사된 구조광을 이용하여 깊이 정보를 생성하는 방법 및 이를 사용하는 전자 장치 - Google Patents

Abstract

전자 장치에 있어서, 카메라; 하나 이상의 발광체들을 포함하는 발광 모듈; 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 발광 모듈을 이용하여, 지정된 구조광 패턴에 대응하는 구조광을 외부 객체로 투사하고, 상기 지정된 구조광 패턴은, 지정된 규칙에 따라 분포된 복수의 제1 다각형들 및 지정된 반복 격자 패턴에 기반하여 상기 복수의 제1 다각형들 중 적어도 일부를 연결하는 복수의 제2 다각형들을 포함하고, 상기 카메라를 이용하여, 상기 구조광이 상기 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 획득하고, 상기 획득한 이미지를 기반으로, 상기 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 확인하고, 상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 확인되지 않은 다른 일부의 상기 제1 다각형들을 복원하고, 및 상기 적어도 일부의 상기 제 1 다각형들 및 상기 복원된 상기 다른 일부의 상기 제1 다각형들의 위치에 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 깊이 정보를 생성하도록 설정될 수 있다. 이 밖의 다른 실시예도 가능하다.

Description

외부 객체에 투사된 구조광을 이용하여 깊이 정보를 생성하는 방법 및 이를 사용하는 전자 장치 {Method for generating depth information by using structured light pattern projected to external object and Electronic device using the same}

본 발명의 다양한 실시 예는 이미지 처리 방법 및 이를 사용하는 전자 장치에 관한 것이다.

전자 장치에서 증강 현실(augmented reality, AR) 또는 가상 현실(virtual reality, VR) 등의 기능의 활용도가 점차 증가하고 있다. 이러한, 증강 현실 또는 가상 현실 기능을 보다 실감나게 구현하기 위해 외부 객체에 대한 3D(three dimensional) 모델링을 수행하는 것이 필요할 수 있다.

전자 장치가 외부 객체에 관한 3D 모델링을 수행하기 위해서는 전자 장치와 외부 객체 간 깊이 정보가 필요할 수 있다. 본 발명은 3D 모델링을 수행하기 위해 깊이 정보를 획득하는 구체적인 방법을 제공할 수 있다.

다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 카메라; 하나 이상의 발광체들을 포함하는 발광 모듈; 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 발광 모듈을 이용하여, 지정된 구조광 패턴에 대응하는 구조광을 외부 객체로 투사하고, 상기 지정된 구조광 패턴은, 지정된 규칙에 따라 분포된 복수의 제1 다각형들 및 지정된 반복 격자 패턴에 기반하여 상기 복수의 제1 다각형들 중 적어도 일부를 연결하는 복수의 제2 다각형들을 포함하고, 상기 카메라를 이용하여, 상기 구조광이 상기 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 획득하고, 상기 획득한 이미지를 기반으로, 상기 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 확인하고, 상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 확인되지 않은 다른 일부의 상기 제1 다각형들을 복원하고, 및 상기 적어도 일부의 상기 제 1 다각형들 및 상기 복원된 상기 다른 일부의 상기 제1 다각형들의 위치에 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 깊이 정보를 생성하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시 예에 따른 전자장치의 방법에 있어서, 발광 모듈을 이용하여, 지정된 구조광 패턴에 대응하는 구조광을 외부 객체로 투사하는 동작; 상기 카메라를 이용하여, 상기 구조광이 상기 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 획득하는 동작; 상기 획득한 이미지를 기반으로, 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 제1 다각형들을 확인하는 동작; 상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 확인되지 않은 다른 일부의 상기 제1 다각형들을 복원하는 동작; 및 상기 적어도 일부의 상기 제 1 다각형들 및 상기 복원된 상기 다른 일부의 상기 제1 다각형들의 위치에 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함하고, 상기 지정된 구조광 패턴은, 지정된 규칙에 따라 분포된 복수의 상기 제1 다각형들 및 상기 지정된 반복 격자 패턴에 기반하여 상기 복수의 제1 다각형들 중 적어도 일부를 연결하는 복수의 제2 다각형들을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 외부 객체와의 깊이 정보를 획득하여, 이를 기반으로 외부 객체에 대한 3D 모델링을 수행할 수 있다.

도 1A는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 1B는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 카메라 모듈의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 3D 모델링 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 깊이 감지 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 외부 객체에 대한 깊이을 감지하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 논리적 참조 패턴을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 제1 구조광 패턴을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 제1 구조광 패턴 및 제2 구조광 패턴이 조합된 복합 구조광 패턴을 나타내는 도면이다.
도 8A 내지 8B는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 복합 구조광 패턴을 생성하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9A 내지 9C는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 논리적 참조 패턴을 생성하기 위해 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 활용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10A는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 복합 구조광 패턴을 투사하여 획득된, 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 나타내는 도면이다.
도 10B는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 외부 객체에 의해 반사된 이미지로부터 획득된, 외부 객체의 적어도 일부에 상응하는 물리적 모양을 나타내는 도면이다.
도 10C는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 획득된 물리적 모양을 기반으로 생성된 논리적 모양을 나타내는 도면이다.
도 11A 내지 11E는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 활용하여, 외부 객체에 의해 반사된 이미지에서 기 생성된 논리적 참조 패턴의 적어도 일부를 복구하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 기 생성된 논리적 참조 패턴으로부터 룩업 맵을 생성하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 복구된 적어도 일부의 논리적 참조 패턴을 통해 연결된 컴포넌트를 획득하고, 연결된 컴포넌트에 포함된 적어도 하나의 코딩 워드를 획득하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 룩업 맵을 통해 외부 객체의 깊이 정보를 생성하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 15는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 외부 객체의 의해 반사된 이미지로부터 연결된 컴포넌트를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 16은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 기반으로, 연결된 컴포넌트에 상응하는 깊이 정보를 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 연결된 컴포넌트를 이용하여 3D 모델링을 수행하는 것을 나타내는 도면이다.
도 18A 내지 18B는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 복합 구조광 패턴을 이용하여 3D 모델링 및 자가 보정을 수행하는 것을 나타내는 도면이다.

도 1A는, 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, 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. 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(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. 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 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 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 실시예에 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.

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.

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 1B는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈(180)의 블럭도(100)이다. 도 1B를 참조하면, 카메라 모듈(180)은 렌즈 어셈블리(181), 플래쉬(182), 이미지 센서(183), 이미지 스태빌라이저(184), 메모리(185)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(186)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(181)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(181)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 복수의 렌즈 어셈블리(181)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(181)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(181)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다. 플래쉬(182)는 피사체로부터 방출되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 광원을 방출할 수 있다. 플래쉬(182)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(183)는 피사체로부터 렌즈 어셈블리(181) 를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(183)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(183)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서로 구현될 수 있다.

이미지 스태빌라이저(184)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(181)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(183)를 특정한 방향으로 움직이거나 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(184)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(185)는 이미지 센서(183)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(185)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(186)을 통하여 프리뷰될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(185)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(186)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(185)는 메모리(183)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.

이미지 시그널 프로세서(186)는 이미지 센서(183)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(185)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(186)는 카메라 모듈(180)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(183))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(186)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(185)에 다시 저장 되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(183), 표시 장치(186), 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))로 전달될 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(186)는 프로세서(182)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(182)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(186)에 의해 처리된 이미지들은 프로세서(182)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(186)를 통해 표시될 수 있다.

일실시예에 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 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 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, 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.

도 2는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 3D 모델링 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 3D 모델링 시스템은 프로젝터(projector, 210), 구조광 패턴(structured light pattern) 생성부(215, 216), 카메라(camera, 220) 등을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로젝터(210)는 전자기파(electromagnetic waves) 또는 빛(light)을 소스(source)로 삼아 외부 객체(231, 232)에 투사할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 구조광 패턴 생성부(215, 216)는 제1 구조광 패턴 생성부(215) 및 제2 구조광 패턴 생성부(216)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 구조광 패턴 생성부(215, 216)는 전자기장 필터 또는 마스크를 이용하여 구조광 패턴을 생성할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 제1 구조광 패턴(215)은 셀룰러 오토마타(cellular automata, CA)를 활용하여 생성된 논리적 참조 패턴을 포함할 수 있다. 셀룰러 오토마타는 동역학계를 해석하는 하나의 방법으로, 공간과 시간을 이산적으로 다루어 각 셀들의 상태가 국소적인 상호작용에 의해 자동적으로 갱신되며 구체적인 패턴을 도출할 수 있다. 제1 구조광 패턴(215)은 논리적 참조 패턴 그 자체 또는 논리적 참조 패턴에 일부 변형을 가한 패턴을 포함할 수 있다. 제1 구조광 패턴(215)은 제2 구조광 패턴(216)과 합쳐져 복합 구조광 패턴을 생성하는데 이용될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 제2 구조광 패턴(216)은 반복적으로 배열된 격자 패턴을 포함할 수 있다. 제2 구조광 패턴(216)은 적어도 두 종류의 다각형을 포함할 수 있으며, 적어도 두 종류의 다각형은 모양 또는 색상이 서로 다를 수 있다. 제2 구조광 패턴(216)은 제1 구조광 패턴(215)과 합쳐져 복합 구조광 패턴을 생성하는데 이용될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로젝터(210)에서 투사된 빛은 제1 구조광 패턴(215) 및 제2 구조광 패턴(216)에 의해 생성된 복합 구조광 패턴을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)의 카메라(220)는 투사된 복합 구조광 패턴이 객체(231, 232)에 의해 반사된(reflected) 이미지(225)를 획득 또는 캡쳐(acquired or captured, 이하 획득)할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로젝터(210)에서 투사된 빛이 제1 객체(231) 또는 제2 객체(232)에 의해 반사될 수 있는데, 전자 장치(101)에서부터 제1 객체(231) 또는 제2 객체(232)까지의 거리가 상이하기에 광 경로(211, 212)가 달라질 수 있다. 이러한 광 경로(211, 212)의 차이로 인해 시차 이동(parallax shift, 240)이 발생할 수 있으며, 전자 장치(101)는 시차 이동(240)에 기반하여, 전자 장치(101)와 객체(231, 232)와의 깊이 정보를 생성할 수 있다.

도 3은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 깊이 감지 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 깊이 감지 시스템(300)을 이용하여 외부 객체의 깊이 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 깊이 감지 시스템(300)은 구조광 패턴 투사 모듈(310) 및 깊이 정보 생성 모듈(320)을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 구조광 패턴 투사 모듈(310)은 기 지정된 또는 기 생성된 구조광 패턴을 외부 객체에 투사할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)에서 3D 모델링을 수행할 때마다 새로운 구조광 패턴을 생성하는 것은 프로세서(예: 도 1의 프로세서 120)에 부하를 지속적으로 가할 수 있으므로, 투사할 구조광 패턴은 제조사에 의해 미리 생성되어 전자 장치(101)의 메모리(예: 도 1의 메모리 130)에 저장될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 구조광 패턴 투사 모듈(310)은 셀룰러 오토마타(cellular automata)에 의해 생성된 논리적 참조 패턴을 기반으로 빛을 투사할 수 있다. 또는 구조광 패턴 투사 모듈(310)은 셀룰러 오토마타(cellular automata)에 의해 생성된 논리적 참조 패턴의 적어도 일부를 변형시킨 빛을 투사할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 구조광 패턴 투사 모듈(310)은 셀룰러 오토마타(cellular automata)에 의해 생성된 논리적 참조 패턴, 논리적 참조 패턴에 기반하여 생성된 구조광 패턴, 또는 논리적 참조 패턴에 기반하여 생성된 구조광 패턴을 격자화한 구조광 패턴 중 적어도 일부의 구조광 패턴을 투사할 수 있다. 상기 언급된 구조광 패턴들은 기본적으로 논리적 참조 패턴에 기반하고 있기에, 셀룰러 오토마타(cellular automata)의 규칙에 따르는 구조를 포함 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성 모듈(320)은 외부 객체의, 구조광 패턴 투사 모듈(310)에 의해 투사된 빛에 의해, 반사된 이미지를 획득할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 외부 객체의 깊이에 따라 반사된 이미지의 시차 이동이 발생하게 되므로, 깊이 정보 생성 모듈(320)은 시차 이동의 차이(disparity)를 확인하여 외부 객체에 대한 깊이 정보를 생성할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 외부 객체가 균일한 평면을 이루고 있는 경우에는 구조광 패턴의 시차 이동을 간단히 고려하여 깊이 정보를 생성할 수 있으나, 외부 객체의 적어도 일부가 균일하지 않은 경우에는, 구조광 패턴에 왜곡(distortion)이 발생할 수 있으며, 왜곡이 심한 경우에는 데이터의 손실(loss)까지 이어질 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성 모듈(320)은 외부 객체의 적어도 일부가 균일하지 않은 경우에도, 획득한 이미지로부터 기 생성된 구조광 패턴 또는 기 생성된 논리적 참조 패턴을 복구할 수 있다. 깊이 정보 생성 모듈(320)은 기 생성된 논리적 참조 패턴에 사용된 셀룰러 오토마타(cellular automata) 규칙을 이용하여, 획득한 이미지의 적어도 일부로부터 기 생성된 논리적 참조 패턴의 적어도 일부를 복구할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성 모듈(320)은 복구된 적어도 일부의 논리적 참조 패턴에서 동일한 수준의 깊이를 나타내는 연결된 컴포넌트(connected component)를 획득 또는 확인할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성 모듈(320)은 획득한 연결된 컴포넌트에 포함된 적어도 하나의 코딩 워드(coding word)를 획득 또는 확인할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성 모듈(320)은 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드들로부터 해당 연결된 컴포넌트가 기 생성된 논리적 참조 패턴 중 어느 부분에 해당하는지 확인할 수 있다. 예를 들어, 기 생성된 논리적 참조 패턴에는 각 셀에 대응하는 코딩 워드들이 룩업 맵(lookup map)으로 저장될 수 있다. 이에 따라, 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드들을 기 저장된 룩업 맵과 비교하여, 연결된 컴포넌트가 기 생성된 논리적 참조 패턴 중 어느 위치에 해당하는지 확인할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 깊이 정보 생성 모듈(320)은 연결된 컴포넌트가 기 생성된 논리적 참조과 비교하여 어느 정도 시차 이동이 발생하였는지 확인할 수 있으므로, 연결된 컴포넌트에 해당하는 획득된 이미지의 적어도 일부에 대한 깊이 정보를 생성할 수 있다.

이상으로, 깊이 감지 시스템(300)이 수행하는 기능에 대해 개괄적으로 기술하였으며, 구체적인 실시 예에 대해서는 하기 도 4 내지 18에서 설명하도록 한다.

도 4는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 외부 객체에 대한 깊이을 감지하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 410 동작에서, 구조광 패턴을 외부 객체에 투사할 수 있다. 전자 장치(101)는 프로젝터를 포함할 수 있으며, 프로젝터를 통해 전자기파(electromagnetic waves) 또는 빛(light)을 소스(source)로 삼아 외부 객체에 구조광 패턴을 투사할 수 있다. 전자 장치(101)가 투사하는 구조광 패턴은 셀룰러 오토마타(cellular automata, CA)를 활용하여 생성된 논리적 참조 패턴을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 420 동작에서, 구조광 패턴이 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 카메라를 포함할 수 있으며, 프로젝터로부터 투사된 구조광 패턴이 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 획득할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 430 동작에서, 획득한 이미지에 기반하여 외부 객체의 깊이를 감지할 수 있다. 외부 객체가 굴곡이 있는 경우, 전자 장치(101)로부터 외부 객체를 이루는 일부 영역들간의 거리는 상이할 수 있다. 거리가 상이함에 따라 광 경로도 상이할 수 있으며, 광 경로의 차이로 인해 획득한 이미지에서 시차 이동을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 확인된 시차 이동에 기반하여, 외부 객체의 깊이 정보를 생성할 수 있다.

도 5는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 논리적 참조 패턴을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 논리적 참조 패턴(500)에 기반하는 구조광 패턴을 외부 객체에 투사할 수 있다. 전자 장치(101)는 논리적 참조 패턴(500)에 기반하는 구조광 패턴을 투사하기 위해 전자기장 필터 또는 마스크를 이용할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 3D 모델링을 수행할 때마다 논리적 참조 패턴(500)을 생성할 수도 있으나, 프로세서의 한정된 자원을 효율적으로 사용하기 위해 기 생성된 또는 저장된 논리적 참조 패턴(500)을 이용할 수도 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 논리적 참조 패턴(500)은 셀룰러 오토마타(cellular automata, CA)를 활용하여 생성된 논리적 참조 패턴(500)을 포함할 수 있다. 셀룰러 오토마타는 동역학계를 해석하는 하나의 방법으로, 공간과 시간을 이산적으로 다루어 각 셀들의 상태가 국소적인 상호작용에 의해 자동적으로 갱신되며 구체적인 패턴을 도출할 수 있다. 도 5에 개시된 논리적 참조 패턴(500)을 생성하는 구체적인 방법은 도 9A 내지 9C에서 상세히 기술하도록 한다.

도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 제1 구조광 패턴을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 5에 개시된 논리적 참조 패턴(500)을 기반으로, 제1 구조광 패턴(600)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 6의 제1 구조광 패턴(600)은 논리적 참조 패턴(500)을 그대로 방출하나, 도 7의 이해를 돕기 위해 논리적 참조 패턴(500)의 일부 영역을 확대한 도면에 해당할 수 있다. 다른 예를 들어, 논리적 참조 패턴(500)에 포함된 각 셀들의 간격을 일정 간격 이격시켜 제1 구조광 패턴(600)을 생성할 수 있다. 즉, 전자 장치(101)는 기 생성된 논리적 참조 패턴(500)을 그대로 방출하거나, 논리적 참조 패턴(500)에 일부 변형을 가한 제1 구조광 패턴(600)을 방출할 수도 있다.

도 7은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 제1 구조광 패턴 및 제2 구조광 패턴이 조합된 복합 구조광 패턴을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1 구조광 패턴(600)에 제2 구조광 패턴을 입힌 복합 구조광 패턴(700)을 외부 객체에 투사할 수 있다. 예를 들어, 제2 구조광 패턴은 격자 무늬를 포함할 수 있다. 격자 무늬는 규칙적으로 배열되어 복합 구조광 패턴(700) 전 영역에서 반복될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 셀룰러 오토마타로 생성된 논리적 참조 패턴(500)의 셀들에 대응하도록 제1 다각형들을 분포시키되, 셀들간의 간격보다 작은 제2 다각형을 이용할 수 있다. 이에 따라, 제1 다각형들 사이에 이격 공간이 자연스럽게 발생할 수 있으며, 제2 다각형들은 해당 이격 공간을 채울 수 있다. 예를 들어, 제1 다각형들은 논리 값(value)의 차이(예: 0 또는 1), 색상(예: 블랙 또는 화이트) 등에 기반하여 서로 다른 다각형들로 구분될 수 있다. 제2 다각형들 역시 제1 다각형들과 동일한 방식으로 구분될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 복합 구조광 패턴(700)을 이용하여, 비 반복적인 논리적 참조 패턴 속에서도 기준점이 될 수 있는 격자를 설정할 수 있다. 전자 장치(100)는 불규칙 속에서도 규칙을 발견할 수 있으며, 이를 통해, 외부 객체에 반사된 이미지에서 깊이 정보를 생성할 수 있다. 복합 구조광 패턴(700)을 생성하는 구체적인 실시 예는 도 8A 내지 8C에서 상세히 기술하도록 한다.

도 8A 내지 8C는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 복합 구조광 패턴을 생성하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 8A를 참조하면, 기 생성된 논리적 참조 패턴의 일부를 개시할 수 있다. 예를 들어, 논리적 참조 패턴의 일부는 서로 다른 9개의 셀들(801 내지 809)을 포함할 수 있다. 여기서, 검정색으로 표시된 셀들(801, 803, 806)에는 0의 값이 포함될 수 있으며, 흰색으로 표시된 셀들(802, 804, 805, 807, 808, 809)에는 1의 값이 포함될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 8B를 참조하면, 논리적 참조 패턴의 일부는 일정 거리만큼 서로 이격되어 표시될 수 있다. 도 8A에는 셀 간 거리가 없는 것처럼 표시되어 있으나, 논리적 참조 패턴을 확대한다면, 각 셀들 간 간격이 이격되어 있을 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 8C를 참조하면, 도 8B에서 셀 간 거리보다 작은 다각형들을 이용하여, 셀 간 빈 영역들(empty spaces)에 격자 무늬(811 내지 819)가 채워질 수 있다. 이를 제1 구조광 패턴이 제2 구조광 패턴에 의해 격자화 되어(tessellated) 정돈된다(fitted)고 표현할 수 있다. 논리적 참조 패턴만으로는 외부 객체에 반사된 이미지가 어느 영역에 해당하는지 왜곡이 어느 정도 발생하였는지 정확하게 확인하는 것이 어렵기에, 기준점 또는 틀이 될 수 있는 제2 구조광 패턴을 제1 구조광 패턴에 혼합하는 것이 필요할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는 제1 구조광 패턴 및 제2 구조광 패턴이 혼합된 복합 구조광 패턴을 외부 객체에 투사할 수 있다.

도 9A 내지 9C는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 논리적 참조 패턴을 생성하기 위해 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 활용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 9A를 참조하면, 전자 장치(101)의 논리적 참조 패턴은 복수의 셀의 조합으로 이루어 질 수 있다. 각 셀은 0 또는 1의 값으로 채워질 수 있다. 셀룰러 오토마타(cellular automata)의 경우, 이웃하는 셀들의 상태(예: 값)에 영향을 받아, 다른 셀의 상태가 결정된다는 점에서 규칙성이 존재할 수 있다. 예를 들어, 셀(911)의 우측에 이웃하는 셀(921)과 관련하여, 셀(911)의 상태 및 셀(911)의 상하에 이웃하는 셀들(910, 912)의 상태에 기반하여 셀(921)의 상태가 결정될 수 있다. 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 생성하기 위한 규칙에 대해서는 도 9B를 참조할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 9B를 참조하면, 전자 장치(101)의 논리적 참조 패턴은 셀룰러 오토마타(cellular automata) 중 Rule #25(920)를 이용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, Rule #25(920)의 열(s0, s1)에 해당하는 s는 현재 셀(예: 911, Cell(i))의 상태를 의미할 수 있다. 또한, Rule #25의 행(k0, k1, k2)에 해당하는 k는 현재 셀(911)에 상부에 이웃하는 셀(예: 910, Cell(i-1)) 및 하부에 이웃하는 셀(예: 912, Cell(i+1))의 상태를 합한 것을 의미할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 9B를 참조하면, s가 0이고, k가 0이면 현재 셀(911)에 우측에 이웃하는 셀(921)의 상태를 1로 결정할 수 있다. s가 0이고, k가 1이면 현재 셀(911)에 우측에 이웃하는 셀(921)의 상태를 0으로 결정할 수 있다. s가 0이고, k가 2이면 현재 셀(911)에 우측에 이웃하는 셀(921)의 상태를 1로 결정할 수 있다. 또한, s가 1이고, k가 0이면 현재 셀(911)에 우측에 이웃하는 셀(921)의 상태를 0으로 결정할 수 있다. s가 1이고, k가 1이면 현재 셀(911)에 우측에 이웃하는 셀(921)의 상태를 1로 결정할 수 있다. s가 1이고, k가 2이면 현재 셀(911)에 우측에 이웃하는 셀(921)의 상태를 0으로 결정할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 9C를 참조하면, Rule #25(920)를 활용하여 논리적 참조 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 현재 셀(931)을 기준으로 우측에 이웃한 셀(941)의 상태를 결정하기 위해 Rule #25(920)를 활용할 수 있다. 도 9C를 참조하면, 현재 셀(931)의 상태는 1이고, 현재 셀(931)과 상하로 이웃한 셀들(930, 932)의 합은 0이다. 이에 따라, s가 1이고, k는 0이므로, Rule #25에 대입하면 현재 셀(931)을 기준으로 우측에 이웃한 셀(941)의 상태는 0이 될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 9A 내지 9C에 개시된 셀룰러 오토마타(cellular automata)의 규칙 Rule #25(920)는 하나의 실시 예일 뿐이며, 다른 규칙을 사용하여 논리적 참조 패턴을 생성하는 것도 얼마든지 가능할 수 있다.

도 10A는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 복합 구조광 패턴을 투사하여 획득된, 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 10A를 참조하면, 전자 장치(101)는 제1 구조광 패턴과 제2 구조광 패턴이 혼합된 복합 구조광 패턴을 외부 객체에 투사할 수 있다. 전자 장치(101)는 외부 객체가 복합 구조광 패턴을 반사한 이미지(1000)를 획득할 수 있다. 복합 구조광 패턴은 2D(two dimensional) 이미지이며, 전자 장치(101)가 획득한 이미지(1000) 또한 2D 이미지일 수 있다. 전자 장치(101)는 획득한 이미지를 기반으로, 외부 객체에 대한 3D(three dimensional) 모델링을 수행할 수 있다.

도 10B는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 외부 객체에 의해 반사된 이미지로부터 획득된, 외부 객체의 적어도 일부에 상응하는 물리적 모양을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 10B를 참조하면, 전자 장치(101)가 획득한, 외부 객체에 의해 반사된 이미지는 논리적 참조 패턴의 균일한 격자 패턴(예: 제2 구조광 패턴)과는 상이할 수 있다. 예를 들어, 외부 객체가 균일한 표면을 지닌 형상이 아닌 경우, 외부 객체의 굴곡 또는 데이터 손실에 의해 균일한 격자 패턴에 왜곡(distortion)이 발생할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는 뒤틀어진 격자 패턴을 지닌 이미지를 획득할 수 있으며, 이를 물리적 모양(physical appearance, 1010)이라고 정의할 수 있다.

도 10C는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 획득된 물리적 모양을 기반으로 생성된 논리적 모양을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 10C를 참조하면, 전자 장치(101)는 캡쳐된 이미지로부터 획득한 물리적 모양(1010)을 연산 영역(computational space)으로 이동시킬 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 물리적 모양(1010)에서 기준점이 되는 격자 부분을 연산 영역으로 이동시켜 논리적 모양(logical appearance, 1020)을 생성할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 논리적 모양(1020)을 기준으로 획득한 이미지로부터 기 생성된 논리적 참조 패턴의 적어도 일부를 복구시킬 수 있다. 전자 장치(101)는 논리적 모양(1020)에 포함된 각 셀들의 상태를 기준으로, 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 재차 수행하여 논리적 모양(1020)에 포함된 셀들을 검증할 수 있다. 최초에 생성된 논리적 참조 패턴이 셀룰러 오토마타(cellular automata)의 특정 규칙(예: Rule #25)을 이용하여 생성되었으므로, 반사된 이미지로부터 생성된 논리적 모양(1020)에 포함된 각 셀들 역시 셀룰러 오토마타(cellular automata)의 특정 규칙(예: Rule #25)을 만족할 수 있기 때문이다. 검증에 통과한 셀들의 경우, 기 생성된 논리적 참조 패턴에서 연결된 컴포넌트(connected component)라고 정의할 수 있다. 예를 들어, 연결된 컴포넌트는 기 생성된 논리적 참조 패턴에서 연속적으로 이어진 셀을 의미할 수 있으며, 이는 곧 해당 부분의 깊이는 왜곡이 발생하지 않을 정도의 균일한 깊이를 지닌 부분이라고 추측할 수 있다. 이에 따라, 연결된 컴포넌트에 포함된 각 셀들의 깊이는 균일한 것으로 정의할 수 있다. 전자 장치(101)는 적어도 하나의 연결된 컴포넌트를 기준으로, 논리적 참조 패턴으로부터의 시차 이동을 계산할 수 있으며, 이에 기반하여 연결된 컴포넌트에 상응하는 깊이 정보를 생성할 수 있다. 연결된 컴포넌트에 상응하는 깊이 정보를 생성하는 구체적인 방법에 대해서는 도 12 내지 14를 참조할 수 있다.

도 11A 내지 11E는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 활용하여, 외부 객체에 의해 반사된 이미지에서 기 생성된 논리적 참조 패턴의 적어도 일부를 복구하는 방법을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 11A 내지 11E를 참조하면, 전자 장치(101)는 논리적 모양에 포함된 각 셀들의 상태를 이용하여 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 논리적 모양의 제1 열에 포함된 값 110101111을 초기 값으로 하여 Rule #25에 따른 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 진행할 수 있다. 전자 장치(101)는 논리적 참조 패턴을 복구하기 위해 별도의 연산 열(1120)을 할당할 수 있다. 전자 장치(101)는 연산 열(1120)에 제1 열을 기준으로 Rule #25에 따라 생성된 값을 저장할 수 있다. 전자 장치(101)는 연산 열(1120)의 값과 논리적 모양의 제2 열(1110)의 값을 비교할 수 있다. 예를 들어, 제2 열의 제2 행에 해당하는 셀의 상태(1122)는 s=1, k=1이므로 1에 해당할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 11B를 참조하면, 제1 열을 기준으로 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 수행한 제2 열에 상응하는 연산 열(1120)의 값이 개시될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 11C를 참조하면, 전자 장치(101)는 논리적 모양의 제2 열(1110)에 포함된 값과 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 통해 획득한 연산 열(1120)의 값을 비교할 수 있다. 예를 들어, 논리적 모양의 제2 열(1110)의 제1 행에 해당하는 셀(1111)의 상태가 0이고, 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 통해 획득한 연산 열(1120)의 제1 행에 해당하는 셀(1121)의 상태도 0으로 동일할 수 있다. 이러한 경우, 전자 장치(101)는 기준 열인 제1 열(1130)의 제1 행에 해당하는 셀(1131)의 값을 0으로 설정할 수 있다. 만약, 비교 결과가 일치하지 않는 경우에는 제1 열(1130)의 제1 행에 해당하는 셀(1131)의 값을 1로 설정할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 11D를 참조하면, 전자 장치(101)는 논리적 모양의 제2 열(1110)에 포함된 값과 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 통해 획득한 연산 열(1120)의 값을 계속해서 비교할 수 있다. 예를 들어, 논리적 모양의 제2 열(1110)의 제2 행에 해당하는 셀(1112)의 상태가 1이고, 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 통해 획득한 연산 열(1120)의 제2 행에 해당하는 셀(1122)의 상태도 1로 동일할 수 있다. 이러한 경우, 전자 장치(101)는 기준 열인 제1 열(1130)의 제2 행에 해당하는 셀(1132)의 값을 0으로 설정할 수 있다. 만약, 비교 결과가 일치하지 않는 경우에는 제1 열(1130)의 제2 행에 해당하는 셀(1132)의 값을 1로 설정할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 11E를 참조하면, 전자 장치(101)가 획득한 이미지의 제8 열(1140)까지, 생성된 논리적 모양에 포함된 값과 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 통해 획득한 값이 도시될 수 있다. 전자 장치(101)는 획득한 이미지의 전 영역에 걸쳐 비교 과정을 계속해서 수행할 수 있다. 이후, 전자 장치(101)는 연산 값이 0으로 이어진 영역을 확인할 수 있으며, 이를 연결된 영역으로 판단할 수 있다.

도 12는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 기 생성된 논리적 참조 패턴으로부터 룩업 맵을 생성하는 방법을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 12를 참조하면, 전자 장치(101)는 기 생성된 논리적 참조 패턴(1200)으로부터, 각 셀에 해당하는 코딩 워드(codding word)를 기록해둘 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 논리적 참조 패턴의 각 셀에 대응하는 코딩 워드를 저장할 수 있는데, 이를 룩업 맵(look-up map, 1210)으로 정의할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 기 생성된 논리적 참조 패턴의 특정 셀을 포함하는 직각으로 교차하는 복수의 패턴을 확인할 수 있다. 직각으로 교차하는 패턴은 종과 횡의 길이가 8로 지정될 수 있다. 교차 패턴 중 채워지지 않은 부분의 코딩 워드는 0으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 제1 교차 패턴의 경우, 수직으로 111이므로 00000111이 될 수 있으며, 수평으로 00100000이 될 수 있다. 이에 따라, 제1 교차 패턴에 해당하는 제1 코딩 워드(1210)는 0000011100100000가 될 수 있다. 예를 들어, 제2 교차 패턴의 경우, 수직으로 01111111이 될 수 있으며, 수평으로 00110111이 될 수 있다. 이에 따라, 제2 교차 패턴에 해당하는 제2 코딩 워드(1220)는 0111111100110111가 될 수 있다. 예를 들어, 제3 교차 패턴의 경우, 수직으로 01111110이 될 수 있으며, 수평으로 00010000이 될 수 있다. 이에 따라, 제3 교차 패턴에 해당하는 제3 코딩 워드(1230)는 0111111000010000가 될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 룩업 맵(1210)에 포함된 각 셀에, 각 셀에 상응하는 코딩 워드들을 맵핑시켜 저장할 수 있다. 예를 들어, 룩업 맵(1210)의 셀(1201)에는 36이 기록되어 있는데, 이는 36가지의 서로 다른 코딩워드들이 맵핑되어 있음을 의미할 수 있다.

도 13은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 복구된 적어도 일부의 논리적 참조 패턴을 통해 연결된 컴포넌트를 획득하고, 연결된 컴포넌트에 포함된 적어도 하나의 코딩 워드를 획득하는 방법을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 13을 참조하면, 전자 장치(101)는 도 11에 개시된 비교 방법을 통해, 논리적 모양(1300)에서 연결된 컴포넌트(1310)를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 연결된 컴포넌트(1310)에 포함된 교차 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 교차 패턴을 통해 제1 코딩 워드(1321, 0000111100011001) 및 제2 코딩 워드(1322, 0000000000000100)를 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 연결된 컴포넌트에서 생성 가능한 코딩 워드들(1320)을 저장할 수 있다. 이후, 전자 장치(101)는 연결된 컴포넌트에서 생성 가능한 코딩 워드들(1320)과 기 생성된 논리적 참조 패턴에 상응하는 룩업 맵을 비교하여 연결된 컴포넌트가 기 생성된 논리적 참조 패턴의 어느 부분에 해당하는지 확인할 수 있다.

도 14는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 룩업 맵을 통해 외부 객체의 깊이 정보를 생성하는 방법을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 도 14를 참조하면, 전자 장치(101)는 연결된 컴포넌트로부터 복구된 논리적 참조 패턴의 일부와 기 생성된 논리적 참조 패턴(1420)을 비교하여, 연결된 컴포넌트에 해당하는 객체의 일부가 어느 정도 시차 이동이 되었는지 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 코딩 워드들을 비교하여, 제1 연결된 컴포넌트의 제1 셀(1401)이 룩업 맵(1430)의 셀(1431)에 상응함을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 룩업 맵(1430)의 셀(1431)이 기 생성된 논리적 참조 패턴(1420) 중 어느 부분에 해당하는지 확인할 수 있으며, 연결된 컴포넌트와의 상이한 정도를 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 연결된 컴포넌트의 경우, 기 생성된 논리적 참조 패턴과 비교하여 시차 이동이 발생하지 않음을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제2 셀(1402)를 포함하고 있는 제2 연결된 컴포넌트의 경우, 기 생성된 논리적 참조 패턴과 비교하여 3만큼의 이격(disparity)이 발생하였음을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 각각의 서로 다른 연결된 컴포넌트들간의 이격을 활용하여, 연결된 컴포넌트들 간의 깊이 차이를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 복수의 연결된 컴포넌트들 및 각각의 깊이 차이를 활용하여 3D 모델링을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)의 외부 객체에 대한 3D 모델링은 도 17 내지 18을 참조할 수 있다.

도 15는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 외부 객체의 의해 반사된 이미지로부터 연결된 컴포넌트를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 1510 동작에서, 구조광 패턴이 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 기반으로 물리적 모양을 획득할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 1520 동작에서, 획득한 물리적 모양을 논리적 모양으로 배열 또는 변환할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 1530 동작에서, 논리적 모양에서 기 생성된 논리적 참조 패턴의 적어도 일부를 복구할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 1540 동작에서, 복구된 적어도 일부의 논리적 참조 패턴을 기반으로 연결된 컴포넌트를 획득할 수 있다.

이후, 전자 장치(101)는 도 16에서 상기 도 15에 기술된 동작과 연속해서 이어지는 동작을 수행할 수 있다.

도 16은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 기반으로, 연결된 컴포넌트에 상응하는 깊이 정보를 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 1610 동작에서, 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드들을 획득할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 1620 동작에서, 획득한 코딩워드들을 기 생성된 논리적 참조 패턴에 기반하여 저장된 룩업 맵과 비교할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 1630 동작에서, 상기 비교를 기반으로, 연결된 컴포넌트가 기 생성된 논리적 참조 패턴의 어느 부분에 해당하는지 확인할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 도 1640 동작에서, 연결된 컴포넌트의 시차 이동에 기반하여, 연결된 컴포넌트에 상응하는 깊이 정보를 생성할 수 있다.

도 17은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 연결된 컴포넌트를 이용하여 3D 모델링을 수행하는 것을 나타내는 도면이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서로 다른 복수의 연결된 컴포넌트들을 덧붙여 3D 모델링(1700)을 수행할 수 있다. 각각의 연결된 컴포넌트들에 대한 상대적인 시차 이동에 따라, 연결된 컴포넌트들을 서로 다른 깊이로 배치할 수 있다. 예를 들어, 도 17을 참조하면 연결된 컴포넌트들의 각 색상이 상이하며, 각각의 연결된 컴포넌트의 깊이 정보의 상대성을 이용하여 3D 모델링을 수행할 수 있다.

도 18A 내지 18B는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 복합 구조광 패턴을 이용하여 3D 모델링 및 자가 보정을 수행하는 것을 나타내는 도면이다.

도 18A를 참조하면, 전자 장치(101)가 프로젝터(210)을 통해, 외부 객체(1810)에 대해 구조광 패턴을 투사하고, 카메라(220)를 통해 외부 객체(1810)에 반사된 이미지를 획득하여 3D 모델링(1800)을 수행하는 시스템에 대한 도면이 개시되어 있다.

도 18B를 참조하면, 전자 장치(101)가 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 이용하여 자가 보정(self-repair)을 수행하는 것에 대한 도면이 개시되어 있다. 전자 장치(101)는 연결된 컴포넌트를 통해 3D 모델링을 수행하고, 3D 모델링에서 누락된 영역들에 대해 자가 보정을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 활용하여 데이터 손실에 의해 정확하게 복구되지 않은 영역들까지 정상적인 경우에 어떠한 상태에 있는지 추론할 수 있으며, 이를 기반으로 3D 모델링의 자가 보정에 활용할 수 있다.

다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 카메라; 하나 이상의 발광체들을 포함하는 발광 모듈; 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 발광 모듈을 이용하여, 지정된 구조광 패턴에 대응하는 구조광을 외부 객체로 투사하고, 상기 지정된 구조광 패턴은, 지정된 규칙에 따라 분포된 복수의 제1 다각형들 및 지정된 반복 격자 패턴에 기반하여 상기 복수의 제1 다각형들 중 적어도 일부를 연결하는 복수의 제2 다각형들을 포함하고, 상기 카메라를 이용하여, 상기 구조광이 상기 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 획득하고, 상기 획득한 이미지를 기반으로, 상기 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 확인하고, 상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 확인되지 않은 다른 일부의 상기 제1 다각형들을 복원하고, 및 상기 적어도 일부의 상기 제 1 다각형들 및 상기 복원된 상기 다른 일부의 상기 제1 다각형들의 위치에 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 깊이 정보를 생성하도록 설정될 수 있다.

상기 발광 모듈은, 상기 지정된 구조광 패턴에 대응하도록 형성된 마스크(mask), 필터(filter), 또는 메타표면(metasurface) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 복수의 제1 다각형들은, 지정된 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 통해 생성된 패턴에 기반하여 분포될 수 있다.

상기 복수의 제1 다각형들은, 상기 지정된 셀룰러 오토마타를 통해 생성된 패턴에 해당하는셀들에 대응하고, 및 상기 복수의 제1 다각형들 간에 간격을 가지도록 이격되어 분포될 수 있다.

상기 지정된 반복 격자 패턴은, 상기 복수의 제1 다각형들 중 인접한 제1 다각형들 사이의 빈 공간(empty space)에 상기 복수의 제2 다각형들을 채움으로써 형성될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 상기 지정된 구조광 패턴의 적어도 일부와 일치하는 연결된 컴포넌트(connected component)를 확인하도록 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드(codding word)를 확인하도록 설정될 수 있다.

상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 기반으로, 상기 연결된 컴포넌트가 상기 지정된 구조광 패턴의 어느 위치에 해당하는지 확인하도록 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드와 상기 지정된 구조광 패턴에 대응하여 저장된 룩업 맵을 비교하여, 상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 포함하고 있는 상기 룩업 맵의 위치를 확인하고, 및 상기 확인된 룩업 맵의 위치에 기반하여, 상기 연결된 컴포넌트의 상기 지정된 구조광 패턴에서의 위치를 확인하도록 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 획득한 이미지에서의 상기 연결된 컴포넌트의 위치 및 상기 지정된 구조광 패턴에서 상기 연결된 컴포넌트에 상응하는 영역의 위치 간의 위치 이동(shift)을 확인하고, 및 상기 위치 이동에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시 예에 따른 전자장치의 방법에 있어서, 발광 모듈을 이용하여, 지정된 구조광 패턴에 대응하는 구조광을 외부 객체로 투사하는 동작; 상기 카메라를 이용하여, 상기 구조광이 상기 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 획득하는 동작; 상기 획득한 이미지를 기반으로, 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 제1 다각형들을 확인하는 동작; 상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 확인되지 않은 다른 일부의 상기 제1 다각형들을 복원하는 동작; 및 상기 적어도 일부의 상기 제 1 다각형들 및 상기 복원된 상기 다른 일부의 상기 제1 다각형들의 위치에 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함하고, 상기 지정된 구조광 패턴은, 지정된 규칙에 따라 분포된 복수의 상기 제1 다각형들 및 상기 지정된 반복 격자 패턴에 기반하여 상기 복수의 제1 다각형들 중 적어도 일부를 연결하는 복수의 제2 다각형들을 포함할 수 있다.

상기 발광 모듈은, 상기 지정된 구조광 패턴에 대응하도록 형성된 마스크(mask), 필터(filter), 또는 메타표면(metasurface) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 복수의 제1 다각형들은, 지정된 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 통해 생성된 패턴에 기반하여 분포될 수 있다.

상기 복수의 제1 다각형들은, 상기 지정된 셀룰러 오토마타를 통해 생성된 패턴에 해당하는 셀들에 대응하고, 및 상기 복수의 제1 다각형들 간에 간격을 가지도록 이격되어 분포될 수 있다.

상기 지정된 반복 격자 패턴은, 상기 복수의 제1 다각형들 중 인접한 제1 다각형들 사이의 빈 공간(empty space)에 상기 복수의 제2 다각형들을 채움으로써 형성될 수 있다.

상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 상기 지정된 구조광 패턴의 적어도 일부와 일치하는 연결된 컴포넌트(connected component)를 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드(codding word)를 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 기반으로, 상기 연결된 컴포넌트가 상기 지정된 구조광 패턴의 어느 위치에 해당하는지 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드와 상기 지정된 구조광 패턴에 대응하여 저장된 룩업 맵을 비교하여, 상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 포함하고 있는 상기 룩업 맵의 위치를 확인하는 동작; 및 상기 확인된 룩업 맵의 위치에 기반하여, 상기 연결된 컴포넌트의 상기 지정된 구조광 패턴에서의 위치를 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 획득한 이미지에서의 상기 연결된 컴포넌트의 위치 및 상기 지정된 구조광 패턴에서 상기 연결된 컴포넌트에 상응하는 영역의 위치 간의 위치 이동(shift)을 확인하는 동작; 및 상기 위치 이동에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

Claims (20)

1. 전자 장치에 있어서,
   카메라;
   하나 이상의 발광체들을 포함하는 발광 모듈;
   메모리; 및
   프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
   상기 발광 모듈을 이용하여, 지정된 구조광 패턴에 대응하는 구조광을 외부 객체로 투사하고,
   상기 지정된 구조광 패턴은, 지정된 규칙에 따라 분포된 복수의 제1 다각형들 및 지정된 반복 격자 패턴에 기반하여 상기 복수의 제1 다각형들 중 적어도 일부를 연결하는 복수의 제2 다각형들을 포함하고,
   상기 카메라를 이용하여, 상기 구조광이 상기 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 획득하고,
   상기 획득한 이미지를 기반으로, 상기 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 확인하고,
   상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 확인되지 않은 다른 일부의 상기 제1 다각형들을 복원하고, 및
   상기 적어도 일부의 상기 제 1 다각형들 및 상기 복원된 상기 다른 일부의 상기 제1 다각형들의 위치에 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 깊이 정보를 생성하도록 설정된 전자 장치.
   
2. 제1 항에 있어서,
   상기 발광 모듈은,
   상기 지정된 구조광 패턴에 대응하도록 형성된 마스크(mask), 필터(filter), 또는 메타표면(metasurface) 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
   
3. 제1 항에 있어서,
   상기 복수의 제1 다각형들은,
   지정된 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 통해 생성된 패턴에 기반하여 분포된 전자 장치.
   
4. 제1 항에 있어서,
   상기 복수의 제1 다각형들은,
   상기 지정된 셀룰러 오토마타를 통해 생성된 패턴에 해당하는셀들에 대응하고, 및 상기 복수의 제1 다각형들 간에 간격을 가지도록 이격되어 분포된 전자 장치.
   
5. 제4 항에 있어서,
   상기 지정된 반복 격자 패턴은,
   상기 복수의 제1 다각형들 중 인접한 제1 다각형들 사이의 빈 공간(empty space)에 상기 복수의 제2 다각형들을 채움으로써 형성된 전자 장치.
   
6. 제1 항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 상기 지정된 구조광 패턴의 적어도 일부와 일치하는 연결된 컴포넌트(connected component)를 확인하도록 설정된 전자 장치.
   
7. 제6 항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드(codding word)를 확인하도록 설정된 전자 장치.
   
8. 제7 항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 기반으로, 상기 연결된 컴포넌트가 상기 지정된 구조광 패턴의 어느 위치에 해당하는지 확인하도록 설정된 전자 장치.
   
9. 제8 항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드와 상기 지정된 구조광 패턴에 대응하여 저장된 룩업 맵을 비교하여, 상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 포함하고 있는 상기 룩업 맵의 위치를 확인하고, 및
   상기 확인된 룩업 맵의 위치에 기반하여, 상기 연결된 컴포넌트의 상기 지정된 구조광 패턴에서의 위치를 확인하도록 설정된 전자 장치.
   
10. 제9 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득한 이미지에서의 상기 연결된 컴포넌트의 위치 및 상기 지정된 구조광 패턴에서 상기 연결된 컴포넌트에 상응하는 영역의 위치 간의 위치 이동(shift)을 확인하고, 및
    상기 위치 이동에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하도록 설정된 전자 장치.
    
11. 전자장치의 방법에 있어서,
    발광 모듈을 이용하여, 지정된 구조광 패턴에 대응하는 구조광을 외부 객체로 투사하는 동작;
    상기 카메라를 이용하여, 상기 구조광이 상기 외부 객체에 의해 반사된 이미지를 획득하는 동작;
    상기 획득한 이미지를 기반으로, 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 제1 다각형들을 확인하는 동작;
    상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 확인되지 않은 다른 일부의 상기 제1 다각형들을 복원하는 동작; 및
    상기 적어도 일부의 상기 제 1 다각형들 및 상기 복원된 상기 다른 일부의 상기 제1 다각형들의 위치에 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함하고,
    상기 지정된 구조광 패턴은, 지정된 규칙에 따라 분포된 복수의 상기 제1 다각형들 및 상기 지정된 반복 격자 패턴에 기반하여 상기 복수의 제1 다각형들 중 적어도 일부를 연결하는 복수의 제2 다각형들을 포함하는 전자 장치의 방법.
    
12. 제11 항에 있어서,
    상기 발광 모듈은,
    상기 지정된 구조광 패턴에 대응하도록 형성된 마스크(mask), 필터(filter), 또는 메타표면(metasurface) 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치의 방법.
    
13. 제11 항에 있어서,
    상기 복수의 제1 다각형들은,
    지정된 셀룰러 오토마타(cellular automata)를 통해 생성된 패턴에 기반하여 분포된 전자 장치의 방법.
    
14. 제11 항에 있어서,
    상기 복수의 제1 다각형들은,
    상기 지정된 셀룰러 오토마타를 통해 생성된 패턴에 해당하는 셀들에 대응하고, 및 상기 복수의 제1 다각형들 간에 간격을 가지도록 이격되어 분포된 전자 장치의 방법.
    
15. 제14 항에 있어서,
    상기 지정된 반복 격자 패턴은,
    상기 복수의 제1 다각형들 중 인접한 제1 다각형들 사이의 빈 공간(empty space)에 상기 복수의 제2 다각형들을 채움으로써 형성된 전자 장치의 방법.
    
16. 제11 항에 있어서,
    상기 확인된 지정된 반복 격자 패턴 및 적어도 일부의 상기 제1 다각형들을 기반으로, 상기 지정된 구조광 패턴의 적어도 일부와 일치하는 연결된 컴포넌트(connected component)를 확인하는 동작을 포함하는 전자 장치의 방법.
    
17. 제16 항에 있어서,
    상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드(codding word)를 확인하는 동작을 포함하는 전자 장치의 방법.
    
18. 제17 항에 있어서,
    상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 기반으로, 상기 연결된 컴포넌트가 상기 지정된 구조광 패턴의 어느 위치에 해당하는지 확인하는 동작을 포함하는 전자 장치의 방법.
    
19. 제18 항에 있어서,
    상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드와 상기 지정된 구조광 패턴에 대응하여 저장된 룩업 맵을 비교하여, 상기 연결된 컴포넌트에 포함된 코딩 워드를 포함하고 있는 상기 룩업 맵의 위치를 확인하는 동작; 및
    상기 확인된 룩업 맵의 위치에 기반하여, 상기 연결된 컴포넌트의 상기 지정된 구조광 패턴에서의 위치를 확인하는 동작을 포함하는 전자 장치의 방법.
    
20. 제19 항에 있어서,
    상기 획득한 이미지에서의 상기 연결된 컴포넌트의 위치 및 상기 지정된 구조광 패턴에서 상기 연결된 컴포넌트에 상응하는 영역의 위치 간의 위치 이동(shift)을 확인하는 동작; 및
    상기 위치 이동에 기반하여, 상기 깊이 정보를 생성하는 동작을 포함하는 전자 장치의 방법.

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