KR20200071568A - 이미지를 획득하는 방법 및 카메라 모듈 - Google Patents

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KR20200071568A
KR20200071568A KR1020180159436A KR20180159436A KR20200071568A KR 20200071568 A KR20200071568 A KR 20200071568A KR 1020180159436 A KR1020180159436 A KR 1020180159436A KR 20180159436 A KR20180159436 A KR 20180159436A KR 20200071568 A KR20200071568 A KR 20200071568A
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이준택
최재훈
윤효선
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엘지이노텍 주식회사
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Abstract

일 실시 예에 따라, 하나 이상의 이미지 센서를 통해 수신되는 이미지가 인물 이미지를 포함하는지 여부를 결정하고, 이미지가 인물 이미지를 포함하는 경우 인물 이미지의 특성에 따라서 하나 이상의 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 결정하는 방법이 개시된다. 카메라 모듈은 하나 이상의 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 제어하여 이미지를 획득함으로써, 선호도가 높은 인물 이미지를 획득할 수 있다.

Description

이미지를 획득하는 방법 및 카메라 모듈 {Method and camera module for acquiring image}
본 개시는 이미지를 획득하는 방법 및 카메라 모듈에 대한 것이다.
현대 사회에서 카메라가 사용되는 영역은 점차 넓어지고 있다. 특히 스마트폰에서 카메라는 필수 구성이 되었다. DSLR 카메라 뿐 아니라, 스마트폰에 포함된 카메라에서도 점차 높은 수준의 스펙이 구현되고 있다. 그에 따라 카메라를 이용하는 사람이 점차 증가하고 있으며, 고품질 이미지에 대한 니즈도 함께 커지고 있다.
특히 인물 사진의 경우, 동일한 환경에서 촬영되는 경우라도 촬영하는 방식에 따라 사용자의 만족도는 크게 달라질 수 있다. 또한, 각종 SNS, 트위터, 블로그, 인스타그램 등의 영향으로 인물 사진에 대한 니즈도 커져가고 있다. 따라서, 인물 사진을 촬영할 때, 인물이 잘나오도록 촬영하는 촬영 방식에 대한 관심이 높아지고 있다.
본 개시는 하나 이상의 실시 예에 따라 이미지를 획득하는 방법 및 카메라 모듈을 제공할 수 있다. 구체적으로 인물 이미지가 포함된 이미지를 획득하는 경우, 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 제어하는 방법이 개시된다. 해결하려는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 기술적 과제들이 더 포함될 수 있다.
제 1 측면에 따른 카메라 모듈은 하나 이상의 이미지 센서; 상기 하나 이상의 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 제어하는 구동부; 및 상기 구동부를 제어하는 프로세서;를 포함하고 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 이미지 센서를 통해 수신되는 이미지가 인물 이미지를 포함하는지 여부를 결정하고, 상기 이미지가 상기 인물 이미지를 포함하는 경우 상기 인물 이미지의 특성에 따라서 상기 광의 각도를 결정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 인물 이미지에 대응되는 프리셋 정보를 획득하고, 상기 프리셋 정보에 따라 상기 광의 각도를 결정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 인물 이미지의 전체 면적에서 인물의 얼굴이 차지하는 면적의 비율을 결정하고, 결정된 비율에 따라 상기 광의 각도를 결정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 인물 이미지의 전체 면적에서 상기 인물의 얼굴이 차지하는 상기 면적의 비율이 작아지도록 상기 광의 각도를 결정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 인물 이미지의 종류를 얼굴 이미지, 상반신 이미지, 전신 이미지 중 하나의 종류로 결정하고, 상기 결정된 종류에 따라 상기 광의 각도를 결정할 수 있다.
또한, 상기 하나 이상의 렌즈는 이미지 정보를 획득하는 제 1 이미지 센서와 깊이 정보를 획득하는 제 2 이미지 센서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 제 2 이미지 센서를 통해 획득된 상기 깊이 정보를 이용하여 상기 이미지에서 배경 이미지와 인물 이미지를 분리할 수 있다.
또한, 상기 하나 이상의 렌즈는 상기 인물 이미지를 획득하는 제 3 이미지 센서와 배경 이미지를 획득하는 제 4 이미지 센서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 인물 이미지와 상기 배경 이미지를 병합하여 상기 이미지를 획득할 수 있다.0
또한, 상기 프로세서는 상기 인물 이미지를 확대하고, 상기 배경 이미지를 축소하고, 상기 확대된 인물 이미지와 상기 축소된 배경 이미지를 병합하여 상기 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 상기 제 3 이미지 센서로 입사하는 광의 각도와 상기 제 4 이미지 센서로 입사하는 광의 각도는 서로 상이할 수 있다.
제 2 측면에 따른 이미지 획득 방법은 하나 이상의 이미지 센서를 통해서 이미지를 획득하는 단계; 상기 이미지가 인물 이미지를 포함하는지 여부를 결정하는 단계; 상기 이미지가 상기 인물 이미지를 포함하는 경우, 상기 인물 이미지의 특성에 따라서 상기 하나 이상의 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 각도에 따라 상기 이미지를 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.
제 3 측면은 제 2 측면에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
본 개시는 하나 이상의 실시 예에 따라 이미지를 획득하는 방법 및 카메라 모듈을 제공할 수 있다. 구체적으로 카메라 모듈은 인물 이미지가 포함된 이미지를 획득하는 경우, 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 제어할 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 카메라 모듈의 구성 및 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따라 7등신으로 인물 이미지가 획득된 경우의 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따라 8등신 이상으로 인물 이미지가 획득된 경우의 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 미러 또는 프리즘이 이미지 센서로 인가되는 광의 각도를 제어하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 이미지 센서가 광의 각도를 제어하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 렌즈가 이미지 센서로 인가되는 광의 각도를 제어하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 카메라 모듈이 이미지 센서로 인가되는 광의 각도를 제어하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따라 깊이 정보를 이용해서 이미지를 획득하는 카메라 모듈의 일 예를 도시한 블록도이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 카메라 모듈이 인물 이미지와 배경 이미지를 구별하여 이미지를 획득하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 카메라 모듈이 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 결정하고, 결정된 각도에 따라 이미지를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 카메라 모듈이 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 결정하고, 결정된 각도에 따라 이미지를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 카메라 모듈이 인물 이미지와 배경 이미지를 각각 획득하여 병합하는 방식으로 이미지를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다.
다만, 본 발명의 기술 사상은 설명되는 일부 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 기술 사상 범위 내에서라면, 실시 예들간 그 구성 요소들 중 하나 이상을 선택적으로 결합 또는 치환하여 사용할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에서 사용되는 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는, 명백하게 특별히 정의되어 기술되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해될 수 있는 의미로 해석될 수 있으며, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미를 고려하여 그 의미를 해석할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 실시 예에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함할 수 있고, “A 및(와) B, C 중 적어도 하나(또는 한 개 이상)”로 기재되는 경우 A, B, C로 조합할 수 있는 모든 조합 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등으로 한정되지 않는다.
그리고, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 ‘연결’, ‘결합’, 또는 ‘접속’된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 ‘연결’, ‘결합’, 또는 ‘접속’되는 경우뿐만 아니라, 그 구성 요소와 그 다른 구성 요소 사이에 있는 또 다른 구성 요소로 인해 ‘연결’, ‘결합’, 또는 ‘접속’되는 경우도 포함할 수 있다.
또한, 각 구성 요소의 “상(위)” 또는 “하(아래)”에 형성 또는 배치되는 것으로 기재되는 경우, “상(위)” 또는 “하(아래)”는 두 개의 구성 요소들이 서로 직접 접촉되는 경우뿐만 아니라, 하나 이상의 또 다른 구성 요소가 두 개의 구성 요소들 사이에 형성 또는 배치되는 경우도 포함한다. 또한, “상(위)” 또는 “하(아래)”로 표현되는 경우 하나의 구성 요소를 기준으로 위쪽 방향뿐만 아니라 아래쪽 방향의 의미도 포함될 수 있다.
또한, 이하에서 기재되는 수치는 오차에 따른 합리적인 범위 내의 수치로 해석될 수 있다. 예를 들면, “1”이라고 기재된 수치가 “1.01”로 해석될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다. 이하에서 '광'은 '광 신호'를 포함하는 개념으로 이해될 수 있으며, '신호'는 '광 신호'를 포함하는 개념으로 이해될 수 있으며, 혼용되어 사용될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)의 구성 및 동작을 나타내는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 카메라 모듈(100)은 구동부(120), 프로세서(110) 및 이미지 센서(130)를 포함할 수 있다.
그러나, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 카메라 모듈(100)에 더 포함될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들면, 카메라 모듈(100)는 프로세서(110)와 연결되는 메모리(미도시) 등을 더 포함할 수 있다. 용어 "메모리" 는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석될 수 있다. 용어 메모리는 임의 액세스 메모리 (RAM), 판독-전용 메모리 (ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리 (NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리 (PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리 (EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM (EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들, 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서(110)가 메모리에 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서(110)에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.
또한, 메모리는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
또는 다른 실시 예에 따를 경우, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부 구성요소는 생략될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)은 하나 이상의 이미지 센서(130)를 포함할 수 있다. 카메라 모듈(100)은 이미지 센서(130)를 통해 객체(140)에 대한 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)은 구동부(120)를 포함할 수 있다. 구동부(120)는 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도를 제어할 수 있다. 예를 들면, 구동부(120)는 이미지 센서(130)의 각도를 제어하여 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도를 제어할 수 있다. 다른 예로, 구동부(120)는 이미지 센서(130)로 광을 인가하는 미러, 프리즘, 렌즈 등의 각도를 제어하여 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도를 제어할 수 있다. 다른 예로, 구동부(120) 카메라 모듈(100) 자체의 각도를 제어하여 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도를 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)은 프로세서(110)를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 구동부(120), 이미지 센서(130) 등을 제어할 수 있다.
프로세서(110)는 하나 이상의 이미지 센서(130)를 통해 수신되는 이미지가 인물 이미지를 포함하는지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따른 인물 이미지는 사람의 얼굴이 포함된 이미지를 의미할 수 있다. 프로세서(110)는 얼굴 인식 알고리즘 등을 이용하여 이미지 센서(130)를 통해 수신되는 이미지가 인물 이미지를 포함하는지 여부를 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 이미지가 인물 이미지를 포함하는 경우 인물 이미지의 특성에 따라서 광의 각도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 이미지가 인물 이미지를 포함하는 경우, 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도를 갱신하여 이미지에서 얼굴의 크기가 차지하는 면적을 감소시킬 수 있다. 프로세서(110)는 인물 이미지의 전체 면적에서 인물의 얼굴이 차지하는 면적의 비율을 결정하고, 결정된 비율에 따라 광의 각도를 결정할 수 있다. 이 때, 프로세서(110)는 인물 이미지의 전체 면적에서 인물의 얼굴이 차지하는 면적의 비율이 작아지도록 광의 각도를 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 인물 이미지에 대응되는 프리셋 정보를 획득하고, 프리셋 정보에 따라 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도를 결정할 수 있다. 프리셋 정보는 미리 설정된 정보로, 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도를 결정할 때 필요한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 프리셋 정보는 인물 이미지의 전체 면적에서 인물의 얼굴이 차지하는 면적의 비율을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따라 프로세서(110)가 프리셋 정보를 획득하여 이미지를 획득하는 일 예에 대해 설명한다. 일 실시 예에 따를 때, 프로세서(110)는 이미지를 획득하고, 획득한 이미지에 인물 이미지가 포함되었는지 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 이미지에 인물 이미지가 포함된 경우, 인물 이미지에 대응되는 프리셋 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 인물 이미지가 홍길동인 경우, 프로세서(110)는 인물 이미지가 홍길동이라는 것을 인식하고, 홍길동이 기존에 입력해놓은 홍길동에 대한 프리셋 정보를 획득할 수 있다. 또한, 프리셋 정보에서 전신 대비 얼굴의 비율이 8등신 비율로 설정되어 있는 경우, 프로세서(110)는 전신 이미지가 획득된 경우, 8등신 비율이 되도록 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도를 결정하고, 결정된 각도로 광의 각도를 갱신한 후 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(110)는 상반신 이미지만 획득된 경우에도, 전신 길이를 예측하여 전신 대비 얼굴의 비율이 8등신 비율이 되도록 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서(110)는 획득한 이미지에 인물 이미지가 포함되는 경우, 인물 이미지의 특성에 따라 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 인물 이미지의 종류를 얼굴 이미지, 상반신 이미지, 전신 이미지 중 하나의 종류로 결정하고 결정된 종류에 따라 광의 각도를 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 얼굴 이미지가 획득된 경우, 얼굴 크기의 비율이 아닌 얼굴 자체가 잘 나오기 위한 방식으로 광의 각도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 프리셋 정보 또는 미리 결정된 설정 정보에 따라, 프로세서(110)는 얼굴 이미지가 획득된 경우, 턱보다는 이마가 더 가깝게 보이도록 광의 각도를 결정할 수 있다. 또는 프리셋 정보 또는 미리 결정된 설정 정보에 따라 이마보다는 턱이 더 가깝게 보이도록 광의 각도를 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 상반신 이미지가 획득된 경우, 전신 길이를 예측하여 전신 대비 얼굴의 비율이 기설정 비율(예: 8등신)이 되도록 프리셋 정보 또는 미리 결정된 설정 정보에 따라 광의 각도를 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 전신 이미지가 획득된 경우, 전신 대비 얼굴의 비율이 기설정 비율(예: 8등신)이 되도록 프리셋 정보 또는 미리 결정된 설정 정보에 따라 광의 각도를 결정할 수 있다.
카메라 모듈(100)은 하나의 이미지 센서(130)를 포함할 수 있다. 이 경우, 이미지 센서(130)는 복수회에 걸쳐서 이미지를 획득하여 병합할 수 있다. 예를 들면, 이미지 센서(130)는 제 1 시점에 상기 인물 이미지를 획득하고, 제 2 시점에 배경 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 제 1 시점에 획득한 인물 이미지와 제 2 시점에 획득한 배경 이미지를 병합하여 객체(140)에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 제 1 시점과 제 2 시점은 서로 상이한 시점이다. 제 1 시점이 제 2 시점보다 이전일 수도 있고, 제 2 시점이 제 1 시점보다 이전일 수도 있다.
이미지 센서(130)가 제 1 시점에 인물 이미지를 획득할 때 이미지 센서(130)로 입사하는 광의 각도와 이미지 센서(130)가 제 2 시점에 배경 이미지를 획득할 때 이미지 센서(130)로 입사하는 광의 각도는 상이할 수 있다. 예를 들면, 이미지 센서(130)가 제 1 시점에 인물 이미지를 획득할 때 이미지 센서(130)로 입사하는 광의 각도는 인물 이미지의 전체 면적에서 인물의 얼굴이 차지하는 면적의 비율이 기설정 비율이 되도록 갱신될 수 있다. 또한 이미지 센서(130)가 제 2 시점에 배경 이미지를 획득할 때 이미지 센서(130)로 입사하는 광의 각도는 기설정된 값일 수 있다. 여기서 기설정된 값은 이미지가 인물 이미지를 포함하지 않는 경우, 이미지 센서(130)로 입사하는 광의 각도일 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따라 7등신으로 인물 이미지가 획득된 경우의 예를 나타내는 도면이고, 도 3은 일 실시 예에 따라 8등신 이상으로 인물 이미지가 획득된 경우의 예를 나타내는 도면이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 이미지 센서(130)로 인가되는 광의 각도에 따라 동일한 인물에 대한 이미지가 서로 다르게 획득되는 것을 확인할 수 있다. 카메라 모듈(100)은 프리셋 정보 또는 미리 결정된 설정 정보 등에 따라 광의 각도를 결정하고, 결정된 광의 각도로 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들면, 도 3에 도시된 바와 같이, 카메라 모듈(100)은 인물 이미지의 전체 면적에서 인물의 얼굴이 차지하는 면적의 비율이 작아지도록 광의 각도를 결정할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 미러 또는 프리즘(400)이 이미지 센서로 인가되는 광의 각도를 제어하는 일 예를 나타내는 도면이다.
객체에서 반사된 광은 미러 또는 프리즘(400)을 통해 반사되어 이미지 센서로 인가될 수 있다. 미러 또는 프리즘(400)의 각도가 구동부 등에 의해 갱신되면, 미러 또는 프리즘(400)을 통해 이미지 센서로 인가되는 광의 각도가 갱신될 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 이미지 센서(500)가 광의 각도를 제어하는 일 예를 나타내는 도면이다. 이미지 센서(500) 자체의 각도가 갱신되는 경우, 이미지 센서(500)로 인가되는 광의 각도가 갱신될 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 렌즈(600)가 이미지 센서로 인가되는 광의 각도를 제어하는 일 예를 나타내는 도면이다.
객체에서 반사된 광은 렌즈(600)를 통해 이미지 센서로 인가될 수 있다. 렌즈(600)의 각도가 구동부 등에 의해 갱신되면, 렌즈(600)를 통해 이미지 센서로 인가되는 광의 각도가 갱신될 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(700)이 이미지 센서로 인가되는 광의 각도를 제어하는 일 예를 나타내는 도면이다. 카메라 모듈(700) 자체의 각도를 갱신함으로써, 이미지 센서로 인가되는 광의 각도가 갱신될 수 있다. 카메라 모듈(700)의 각도는 구동부 등에 의해 갱신될 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따라 깊이 정보를 이용해서 이미지를 획득하는 카메라 모듈(100)의 일 예를 도시한 블록도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 카메라 모듈(100)은 구동부(120), 프로세서(110), 제 1 이미지 센서(130-1), 제 2 이미지 센서(130-2) 및 광원(800)을 포함할 수 있다.
그러나, 도 8에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 카메라 모듈(100)에 더 포함될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들면, 카메라 모듈(100)은 프로세서(110)와 연결되는 메모리(미도시) 등을 더 포함할 수 있다
또는 다른 실시 예에 따를 경우, 도 8에 도시된 구성요소들 중 일부 구성요소는 생략될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
카메라 모듈(100)은 이미지 정보를 획득하는 제 1 이미지 센서(130-1)와 깊이 정보를 획득하는 제 2 이미지 센서(130-2)를 포함할 수 있다. 그러나 도 8에 도시된 바와 달리 하나의 이미지 센서에서 이미지 정보 및 깊이 정보를 모두 획득할 수도 있다.
일 실시 예에 따른 광원(800)은 광을 출력할 수 있다. 광원(800)에서 출력되는 광은 기설정된 범위 내의 파장일 수 있다.
광원(800)은, 예를 들어, 적외선 파장을 갖는 광, 안전을 위해 인간의 눈에는 보이지 않는 약 850nm의 근적외선(NIR) 파장을 갖는 광을 방출시킬 수 있는 발광 다이오드(LED) 또는 레이저 다이오드(LD)일 수 있지만, 파장의 대역과 광원의 종류는 제한을 받지 않는다. 예를 들면, 광원(800)에서 출력하는 광의 파장은 가시광선 영역에 포함될 수도 있으며, 자외선 영역에 포함될 수도 있다.
프로세서(110)로부터 수신된 제어 신호에 따라 광원(800)은 예를 들어 크기(amplitude) 변조 또는 위상(phase) 변조를 수행하여 광을 출력할 수 있다. 프로세서(110)의 제어 신호에 따라 광원(800)으로부터 객체(140)로 출력되는 광은 기설정 주기를 갖는 주기적인 연속 함수의 형태를 가질 수 있다. 예를 들어, 광은 사인파, 램프파, 사각파, 펄스파 등과 같이 특수하게 정의된 파형을 가질 수도 있지만, 정의되지 않은 일반적인 형태의 파형을 가질 수도 있다.
광원(800)에 포함된 복수의 발광 다이오드를 제어하기 위해서, 광원(800)은 광변조기를 포함할 수 있다.
광원(800)은 광을 생성할 수 있다. 광원(800)이 생성하는 광은 파장이 770 내지 3000nm인 적외선 일 수 있으며, 파장이 380 내지 770 nm인 가시광선 일 수도 있다. 광원(800)은 발광 다이오드(Light Emitting Diode, LED)를 이용할 수 있으며, 복수의 발광 다이오드가 일정한 패턴에 따라 배열된 형태를 가질 수 있다. 광원(800)은 유기 발광 다이오드(Organic light emitting diode, OLED)나 레이저 다이오드(Laser diode, LD)를 포함할 수도 있다. 또는, 광원(800)은 VCSEL(Vertical Cavity Surface Emitting Laser)일 수도 있다. VCSEL은 전기 신호를 광으로 바꾸어 주는 레이저 다이오드 중 하나이며, 약 800 내지 1000nm인 파장, 예를 들어 약 850nm 또는 약 940nm 파장을 사용할 수 있다.
광원(800)은 일정 시간 간격으로 점멸(on/off)을 반복하여 펄스파 형태나 지속파 형태의 광을 생성할 수 있다. 일정 시간 간격은 광의 주파수일 수 있다. 광원의 점멸은 광변조기에 의해 제어될 수 있다.
광변조기는 광원(800)의 점멸을 제어하여 광원(800)이 지속파나 펄스파 형태의 광을 생성하도록 제어할 수 있다. 광변조기는 주파수 변조(frequency modulation)나 펄스 변조(pulse modulation) 등을 통해 광원(800)이 지속파나 펄스파 형태의 광을 생성하도록 제어할 수 있다.
제 2 이미지 센서(130-2)는 객체(140)에서 반사된 광을 수신할 수 있다. 제 2 이미지 센서(130-2)가 수신하는 수신 광을 통해 카메라 모듈(100)는 여러 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)는 수신 광을 통해, 객체(140)에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 객체(140)의 형상, 크기, 색상, 깊이 등 객체에 대한 여러 정보를 획득할 수 있다.
제 2 이미지 센서(130-2)는 제 2 이미지 센서(130-2)로 유입되는 여러 광 중 광원(800)에서 출력된 광이 객체(140)에 반사되어 획득되는 수신 광을 구별하여 획득할 수 있다. 예를 들면, 광원(800)이 750nm~950nm 범위의 광을 출력하는 경우, 필터링을 통해 750nm~950nm 범위의 광이 제 2 이미지 센서(130-2)로 선별적으로 인가될 수 있다. 또한, 제 2 이미지 센서(130-2)는 광에 대응되는 수신 광을 선별적으로 획득함으로써, 객체(140)에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)은 ToF 기능을 이용하여 깊이 정보를 추출할 수 있기 때문에, 본 개시에서 ToF 카메라 모듈 또는 ToF 모듈과 혼용되어 이해될 수 있다.
광원(800)은 출력할 광을 생성하여 객체(140)에 조사할 수 있다. 이때, 광원(800)은 펄스파(pulse wave)의 형태나 지속파(continuous wave)의 형태로 광을 생성하여 출력할 수 있다. 지속파는 사인파(sinusoid wave)나 사각파(squared wave)의 형태일 수 있다. 광을 펄스파나 지속파 형태로 생성함으로써, 카메라 모듈(100)은 광원(800)로부터 출력된 광과 객체로부터 반사된 후 카메라 모듈(100)가 수신한 광 사이의 위상 차를 결정할 수 있다.
프로세서(110)는 제 2 이미지 센서(130-2)를 통해 획득된 깊이 정보를 이용하여 이미지에서 배경 이미지와 인물 이미지를 분리할 수 있다. 예를 들면 프로세서(110)는 제 1 거리(811)에 대응되는 이미지를 인물 이미지로 결정하고, 제 2 거리(821)에 대응되는 이미지를 배경 이미지로 결정할 수 있다. 여기서 제 1 거리(811)는 제 2 거리(821)보다 작을 수 있다. 제 1 거리(811)에 대응되는 거리에 인물(810)이 위치하고, 제 2 거리(821)에 대응되는 거리에 배경(820)이 위치하는 경우, 프로세서(110)는 깊이 정보를 이용해서 배경 이미지와 인물 이미지를 각각 별개의 이미지로 획득할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)이 인물 이미지와 배경 이미지를 구별하여 이미지를 획득하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 제 3 거리(911)에 인물(910)이 위치하고, 제 4 거리(921)에 배경(920)이 위치하는 경우, 카메라 모듈(100)이 이미지를 획득하는 방법이 개시된다.
카메라 모듈(100)은 하나 이상의 이미지 센서를 포함할 수 있다. 예를 들면, 카메라 모듈(100)은 제 3 이미지 센서(130-3) 및 제 4 이미지 센서(130-4)를 포함할 수 있다. 제 3 이미지 센서(130-3) 및 제 4 이미지 센서(130-4)는 각각 인물 이미지 및 배경 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들면, 제 3 이미지 센서(130-3)는 인물 이미지를 획득하고, 제 4 이미지 센서(130-4)는 배경 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 인물 이미지와 배경 이미지를 병합하여 병합된 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서(110)는 인물 이미지를 확대하고, 배경 이미지를 축소하고, 확대된 인물 이미지와 축소된 배경 이미지를 병합하여 이미지를 획득할 수 있다. 배경 이미지가 축소되고 인물 이미지가 확대되기 때문에 인물과 배경 사이의 영역이 일부 중첩될 수 있다. 이 경우, 인물 이미지가 우선적으로 표시될 수 있다.
제 3 이미지 센서(130-3)로 입사하는 광의 각도와 제 4 이미지 센서(130-4)로 입사하는 광의 각도는 서로 상이할 수 있다. 예를 들면, 제 3 이미지 센서(130-3)는 인물 이미지에서 얼굴의 크기가 작아지도록 광의 각도가 갱신된 상태에서 인물 이미지를 획득할 수 있다. 제 4 이미지 센서(130-4)는 특별한 각도 갱신 없이 배경 이미지를 획득할 수 있다. 인물 이미지에 대한 각도와 배경 이미지에 대한 각도가 상이한 경우, 인물 이미지와 배경 이미지 사이에 이미지 정보가 없는 영역이 생길 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 상술한 바와 같이, 인물 이미지를 확대하고, 배경 이미지를 축소하고, 확대된 인물 이미지와 축소된 배경 이미지를 병합하여 이미지를 획득함으로써, 정보가 없는 영역이 생기지 않도록 할 수 있다.
일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)은 디스플레이(미도시)를 포함할 수 있다. 디스플레이는 제 3 이미지 센서(130-3) 및/또는 제 4 이미지 센서(130-4)로부터 획득되는 이미지를 디스플레이할 수 있다. 촬영 요청이 있기 전에도 제 3 이미지 센서(130-3) 및/또는 제 4 이미지 센서(130-4)로부터 획득되는 이미지가 디스플레이에서 디스플레이될 수 있다. 따라서 사용자는 제 3 이미지 센서(130-3)로부터 획득된 인물 이미지와 제 4 이미지 센서(130-4)로부터 획득된 배경 이미지가 병합된 이미지를 실시간으로 확인하고, 원하는 시점에 촬영 버튼을 터치함으로써, 이미지를 획득할 수 있다. 카메라 모듈(100)은 제 3 이미지 센서(130-3)로부터 획득된 인물 이미지와 제 4 이미지 센서(130-4)로부터 획득된 배경 이미지를 실시간으로 획득하고, 병합하여 디스플레이에 디스플레이한다. 또한, 촬영 요청이 수신되는 경우, 촬영 요청이 수신되는 시점의 인물 이미지와 배경 이미지를 병합하여 이미지를 획득하고, 촬영 요청의 수신에 따라 획득된 이미지는 메모리(미도시)에 저장될 수 있다.
상술한 바와 같이 촬영 요청이 수신되기 전부터 이미지를 획득하여 디스플레이하는 동작은 도 1 및 도 8의 경우에도 수행될 수 있다. 예를 들면, 카메라 모듈(100)은 제 1 시점에 촬영한 이미지와 제 2 시점에 촬영한 이미지를 병합하여 디스플레이에 디스플레이하는 동작을 촬영 요청이 수신되기 전부터 실시간으로 반복적으로 수행할 수 있다. 다른 예로, 카메라 모듈(100)은 제 1 이미지 센서(130-1)로부터 획득한 이미지 정보와 제 2 이미지 센서(130-2)로부터 획득한 깊이 정보를 이용해서 획득한 이미지를 디스플레이에 디스플레이하는 동작을 촬영 요청이 수신되기 전부터 실시간으로 반복적으로 수행할 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)이 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 결정하고, 결정된 각도에 따라 이미지를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S1010에서 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)은 하나 이상의 이미지 센서를 통해서 이미지를 획득한다. 카메라 모듈(100)은 하나의 이미지 센서를 이용해서 이미지를 획득할 수도 있으며 복수개의 이미지 센서를 이용해서 이미지를 획득할 수 있다.
단계 S1020에서 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)은 이미지가 인물 이미지를 포함하는지 여부를 결정한다. 카메라 모듈(100)은 얼굴 인식 알고리즘 등을 이용하여 이미지 센서를 통해 수신되는 이미지가 인물 이미지를 포함하는지 여부를 결정할 수 있다.
단계 S1030에서 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)은 이미지가 인물 이미지를 포함하는 경우, 인물 이미지의 특성에 따라서 하나 이상의 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 결정한다. 예를 들면, 카메라 모듈(100)은 인물 이미지에서 얼굴의 크기가 작아지도록 광의 각도가 갱신된 상태에서 인물 이미지를 획득할 수 있다.
단계 S1040에서 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)은 결정된 각도에 따라 이미지를 획득한다.
카메라 모듈(100)은 하나의 이미지 센서를 이용해서 이미지를 획득할 수도 있으며 복수개의 이미지 센서를 이용해서 이미지를 획득할 수 있다.
예를 들면, 카메라 모듈(100)은 하나의 이미지 센서를 통해 복수회 이미지를 획득하여 병합하는 방식으로 객체에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 일 예로, 카메라 모듈(100)은 첫 번째는 인물 이미지를 획득하고, 두 번째는 배경 이미지를 획득하고, 인물 이미지와 배경 이미지를 병합하여 객체에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 이 때 인물 이미지를 획득할 때 입사하는 광의 각도와 배경 이미지를 획득할 때 입사하는 광의 각도는 상이할 수 있다.
다른 예로, 카메라 모듈(100)은 복수개의 이미지 센서를 이용해서 이미지를 획득할 수 있다. 일 예로, 카메라 모듈(100)은 제 1 이미지 센서를 이용해서 인물 이미지를 획득하고, 제 2 이미지 센서를 이용해서 배경 이미지를 획득할 수 있다. 이 때 제 1 이미지 센서로 입사하는 광의 각도와 제 2 이미지 센서로 입사하는 광의 각도는 상이할 수 있다.
도 11은 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)이 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 결정하고, 결정된 각도에 따라 이미지를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 상술된 내용을 참조하여 이해될 수 있다. 단계 S1110에서 카메라 모듈(100)은 이미지에 인물 이미지가 포함되는지 여부를 결정한다. 만약 인물 이미지가 포함된다면, 단계 S1120에서 카메라 모듈(100)에 포함된 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 기설정 방식에 따라 갱신한다. 또한, 단계, S1130에서 카메라 모듈(100)은 최적의 위치에서 이미지가 획득될 수 있는지 여부를 결정한다. 또한, 최적의 위치라고 결정된 경우, 카메라 모듈(100)은 단계 S1140에서 이미지를 획득한다. 그러나 최적의 위치가 아니라고 결정된 경우에 카메라 모듈(100)은 재차 단계 S1120부터 동작을 수행하고, 단계 S1130에서 획득한 정보를 이용해서 최적의 위치에서 이미지를 획득할 수 있도록 카메라 모듈(100)에 포함된 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 추가적으로 갱신할 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(100)이 인물 이미지와 배경 이미지를 각각 획득하여 병합하는 방식으로 이미지를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 12는 상술된 내용을 참조하여 이해될 수 있다. 단계 S1210에서 카메라 모듈(100)은 이미지에 인물 이미지가 포함되는지 여부를 결정한다. 만약 인물 이미지가 포함된다면, 단계 S1220 및 단계 S1250에서 카메라 모듈(100)에 포함된 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 기설정 방식에 따라 갱신한다. 단계 S1220에서 카메라 모듈은 제 1 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 제 1 각도로 갱신하고, 단계 S1250에서 카메라 모듈은 제 2 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 제 2 각도로 갱신한다.
또한, 단계, S1230 및 단계 S1260에서 카메라 모듈(100)은 최적의 위치에서 이미지가 획득될 수 있는지 여부를 결정한다. 또한, 최적의 위치라고 결정된 경우, 카메라 모듈(100)은 단계 S1240 및 단계 S1270에서 각각 인물 이미지 및 배경 이미지를 획득한다. 그러나 최적의 위치가 아니라고 결정된 경우에 카메라 모듈(100)은 재차 단계 S1220 또는 단계 S1250부터 동작을 수행하고, 단계 S1230 또는 단계 S1260에서 획득한 정보를 이용해서 최적의 위치에서 이미지를 획득할 수 있도록 카메라 모듈(100)에 포함된 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 추가적으로 갱신할 수 있다.
또한, 단계 S1280에서 카메라 모듈(100)은 단계 S1240에서 획득한 인물 이미지와 단계 S1270에서 획득한 배경 이미지를 병합하여 병합된 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 램, USB, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 카메라 모듈 110: 프로세서
120: 구동부 130: 이미지 센서
140: 객체
400: 미러 또는 프리즘 500: 이미지 센서
600: 렌즈 700: 카메라 모듈
810: 인물 820: 배경
811: 제 1 거리 821: 제 2 거리
910: 인물 920: 배경
911: 제 3 거리 921: 제 4 거리

Claims (12)

  1. 하나 이상의 이미지 센서;
    상기 하나 이상의 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 제어하는 구동부; 및
    상기 구동부를 제어하는 프로세서;를 포함하고
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 이미지 센서를 통해 수신되는 이미지가 인물 이미지를 포함하는지 여부를 결정하고, 상기 이미지가 상기 인물 이미지를 포함하는 경우 상기 인물 이미지의 특성에 따라서 상기 광의 각도를 결정하는, 카메라 모듈.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 인물 이미지에 대응되는 프리셋 정보를 획득하고, 상기 프리셋 정보에 따라 상기 광의 각도를 결정하는, 카메라 모듈.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 인물 이미지의 전체 면적에서 인물의 얼굴이 차지하는 면적의 비율을 결정하고, 결정된 비율에 따라 상기 광의 각도를 결정하는, 카메라 모듈.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 인물 이미지의 전체 면적에서 상기 인물의 얼굴이 차지하는 상기 면적의 비율이 작아지도록 상기 광의 각도를 결정하는, 카메라 모듈.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 인물 이미지의 종류를 얼굴 이미지, 상반신 이미지, 전신 이미지 중 하나의 종류로 결정하고, 상기 결정된 종류에 따라 상기 광의 각도를 결정하는, 카메라 모듈.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 이미지 센서는 이미지 정보를 획득하는 제 1 이미지 센서와 깊이 정보를 획득하는 제 2 이미지 센서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 제 2 이미지 센서를 통해 획득된 상기 깊이 정보를 이용하여 상기 이미지에서 배경 이미지와 인물 이미지를 분리하는, 카메라 모듈.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 이미지 센서는 상기 인물 이미지를 획득하는 제 3 이미지 센서와 배경 이미지를 획득하는 제 4 이미지 센서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 인물 이미지와 상기 배경 이미지를 병합하여 상기 이미지를 획득하는, 카메라 모듈.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 인물 이미지를 확대하고, 상기 배경 이미지를 축소하고, 상기 확대된 인물 이미지와 상기 축소된 배경 이미지를 병합하여 상기 이미지를 획득하는, 카메라 모듈.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 3 이미지 센서로 입사하는 광의 각도와 상기 제 4 이미지 센서로 입사하는 광의 각도는 서로 상이한, 카메라 모듈.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 이미지 센서는 제 1 시점에 상기 인물 이미지를 획득하고, 제 2 시점에 배경 이미지를 획득하고,
    상기 프로세서는 상기 인물 이미지와 상기 배경 이미지를 병합하여 상기 이미지를 획득하는, 카메라 모듈.
  11. 하나 이상의 이미지 센서를 통해서 이미지를 획득하는 단계;
    상기 이미지가 인물 이미지를 포함하는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 이미지가 상기 인물 이미지를 포함하는 경우, 상기 인물 이미지의 특성에 따라서 상기 하나 이상의 이미지 센서로 입사하는 광의 각도를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 각도에 따라 상기 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는, 이미지 획득 방법.
  12. 제 11 항의 방법을 구현하기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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