KR20210088960A

KR20210088960A - 전자 기기의 이미지 아티팩트 처리 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20210088960A
Application number: KR1020200002080A
Authority: KR
Inventors: 최우존; 최재성; 최지환
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2020-01-07
Filing date: 2020-01-07
Publication date: 2021-07-15
Also published as: WO2021141216A1

Abstract

다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라; 상기 카메라에 작동적으로 연결된 프로세서; 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가: 피사체에 초점이 맞춰진 제 1 상태에서 상기 피사체를 촬영하여 제 1 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고, 상기 피사체에 초점이 맞춰지지 않은 제 2 상태에서 상기 피사체를 촬영하여 제 2 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고, 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단하고, 및 상기 제 1 이미지에 상기 무늬가 존재하는 것으로 판단되고 상기 제 2 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않음으로 판단된 것에 기반하여, 상기 무늬를 상기 피사체에 존재하지 않는 아티팩트로 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 그 외에도, 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

전자 기기의 이미지 아티팩트 처리 방법 및 장치 {IMAGE ARTIFACTS PROCESSING METHOD AND APPARATUS}

다양한 실시예는 이미지에서 모아레 아티팩트(moire artifacts) 및/또는 픽셀화 아티팩트(pixelation artifacts)를 처리하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

카메라로 다른 전자 장치의 디스플레이로서 일명, EVD(electronic visual display)를 촬영하게 되면, 이미지 센서에 의해 EVD가 디지털 데이터로 샘플링 되기 전, 이미지 센서에 맺힌 EVD의 RGB 픽셀 패턴의 광학적 이미지가 갖는 공간 주파수(spatial frequency)가 이미지 센서의 베이어 패턴이 가지는 공간 주파수에 의해 정해지는 나이퀴스트 주파수(nyquist frequency) 보다 클 수 있다. 이에 따라 앨리어싱 현상(aliasing phenomenon)이 발생될 수 있다. 예를 들어, 피사체에는 실제 존재하지 않는 물결 무늬 일명, 모아레 아티팩트(moire artifacts) 또는 격자 무늬 일명, 픽셀화 아티팩트(pixelation artifacts)가 카메라로 촬영된 이미지에 존재할 수 있다.

이미지를 취득한 후 처리 과정에서 아티팩트를 제거하는 접근 방식이 있다. 예를 들어, 필터(예: LPF(low pass filter) or anti-aliasing filter)로 아티팩트를 처리(예: 제거)하는 방식은 종종, 유의미한 주파수를 갖는 픽셀 값이 제거되는 문제가 있을 수 있다. 기계 학습(예: deep learning) 기반에 기반하여 소프트웨어적으로 아티팩트를 처리(예: 제거)하는 방식이 있다. 이러한 방식은 아티팩트 처리(예: 제거)를 위해선 다수의 데이터(예: 훈련 예제)가 필요할 수 있다. 위에 언급된 필터나 기계학습 방식은 자동으로 아티팩트의 존재 유무를 알 수 없기 때문에 아티팩트가 없는 경우 불필요한 연산작업을 거치게 되며 또한 원본 사진에 포함된 정보를 일부 변형시킬 수 있다. 카메라 각도, 위치 및/또는 초점을 조정하여 아티팩트를 처리(예: 제거)하는 방식이 있다. 이러한 방식은 카메라에 대해 기술적 배경이 필요하기에, 일반인이 사용하기에 어려움이 발생할 수 있다.

다양한 실시예에서 전자 장치는 피사체를 촬영하여 저장하기 전에 아티팩트를 검출하고, 아티팩트의 발생을 처리(예: 방지, 억제, 또는 제거)함으로써 사용자에게 아티팩트가 처리된 이미지를 제공할 수 있다. 또한, 다양한 실시예에서, 예컨대, 이미지 아티팩트를 처리하는 방법 및 전자 장치를 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라; 상기 카메라에 작동적으로 연결된 프로세서; 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가: 피사체에 초점이 맞춰진 제 1 상태에서 상기 피사체를 촬영하여 제 1 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고, 상기 피사체에 초점이 맞춰지지 않은 제 2 상태에서 상기 피사체를 촬영하여 제 2 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고, 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단하고, 및 상기 제 1 이미지에 상기 무늬가 존재하는 것으로 판단되고 상기 제 2 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않음으로 판단된 것에 기반하여, 상기 무늬를 상기 피사체에 존재하지 않는 아티팩트로 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라; 상기 카메라에 작동적으로 연결된 프로세서; 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가: 피사체를 촬영하여 제 1 주파수 대역을 갖는 제 1 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고, 상기 피사체를 촬영하여 상기 제 1 주파수 대역보다 낮은 제 2 주파수 대역을 갖는 제 2 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고, 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단하고, 및 상기 제 1 이미지에 상기 무늬가 존재하는 것으로 판단되고 상기 제 2 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않음으로 판단된 것에 기반하여, 상기 무늬를 상기 피사체에 존재하지 않는 아티팩트로 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 이미지(예: 사진 또는 동영상)를 촬영하기 전 또는 후 아티팩트를 검출하고, 이미지를 저장하기 전 또는 후에, 아티팩트를 처리(예: 억제, 방지, 제거)할 수 있다. 이러한 전자 장치를 이용하여 사용자는 아티팩트가 처리된 선명하고 뚜렷한 이미지를 확인할 수 있다.

도 1은, 다양한 실시예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2 는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라를 예시하는 블럭도이다.
도 3은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트를 처리하도록 구성된 전자 장치의 블록도이다.
도 4a는 모아레 아티팩트를 예시한 도면이고, 도 4b는 픽셀화 아티팩트를 예시한 도면이다.
도 5a는 아티팩트를 갖는 이미지를 예시한 도면이고, 도 5b는 아티팩트가 없는 이미지를 예시한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 프로세서의 동작들을 도시한다.
도 7은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들을 도시한다.
도 8은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들을 도시한다.
도 9는, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들을 도시한다.
도 10은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들을 도시한다.
도 11은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들을 도시한다.
도 12는, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들을 도시한다.
도 13은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들을 도시한다.
도 14는, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들을 도시한다.
도 15는, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들을 도시한다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 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(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(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)를 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)는 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 구성요소(예: 카메라(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)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예:스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 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)는, 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.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 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.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라(180)는 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라(180)는 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 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 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 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))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일 실시예에 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. 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 기반하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

도 2 는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라(180)를 예시하는 블럭도(200)이다. 도 2를 참조하면, 카메라(180)는 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(180)는 복수의 렌즈 어셈블리(210)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라(180)는, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 및/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 속성과 다른 렌즈 속성을 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 제논 램프(xenon lamp)를 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(infrared) 센서, 또는 UV(ultraviolet) 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(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)은 카메라(180)의 내부 또는 외부에 배치된 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))(예: 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시))를 이용하여 카메라(180) 또는 전자 장치(101)의 움직임을 감지할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다.

이미지 센서(230) 및 이미지 스태빌라이저(240)은, 예를 들면, 하나의 모듈로 형성될 수 있다. 예를 들면, 이미지 센서(230)를 통해 획득된 이미지의 신속한 처리를 위하여, 이미지 센서(230)는 이미지 스태빌라이저(240)와 하나의 모듈로 형성될 수 있고, 각 모듈 간의 신호 전송에 소요되는 시간을 줄일 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 도 1의 메모리(130)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.

이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(250)에 저장된 이미지에 대하여 이미지 처리을 수행할 수 있다. 이미지 처리는, 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(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 저장되거나 카메라(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 도 1의 프로세서(120)의 적어도 일부로 구성되거나, 도 1의 프로세서(120)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)가 도 1의 프로세서(120)와 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 도 1의 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(180)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 상기 복수의 카메라(180)들은, 광각 카메라, 망원 카메라, 또는 IR 카메라(예: time of flight camera, structured light camera) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유사하게, 상기 복수의 카메라(180)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“A 또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 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 회로와 같은 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 스토어^TM)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 3은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트를 처리(예: 방지 및 제거)하도록 구성된 전자 장치(300)의 블록도이다. 도 4a는 모아레 아티팩트를 예시한 도면이고, 도 4b는 픽셀화 아티팩트를 예시한 도면이다. 도 5a는 아티팩트를 갖는 이미지를 예시한 도면이고, 도 5b는 아티팩트가 없는 이미지를 예시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 전자 장치(300)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 카메라(310), 카메라(310)와 작동적으로(operatively) 연결된 프로세서(320), 및 프로세서(320)와 작동적으로 연결된 메모리(330)를 포함할 수 있다.

카메라(310)는 복수의 카메라들(예: 도 1의 카메라(180)들)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서 카메라(310)는 제 1 카메라(311)와 제 2 카메라(312)를 포함할 수 있다. 카메라들(311, 312)는 동일한 면에 배치될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(300)의 하우징 구조는, 도시하지는 않지만, 제 1 방향으로 향하고 전자 장치(300)의 제 1 면을 형성하는 제 1 커버, 제 1 방향과 반대되는 제 2 방향으로 향하고 전자 장치(300)의 제 2 면을 형성하는 제 2 커버, 및 제 1 면과 제 2 면 사이의 공간을 둘러싸는 측면을 형성하는 측면 베젤 구조를 포함할 수 있다. 제 1 면의 적어도 일부를 통해 디스플레이가 시각적으로 노출될 수 있고 이에 따라 제 1 면은 전자 장치의 전면으로 지칭될 수 있다. 제 2 면은 전자 장치의 후면으로 지칭될 수 있다. 카메라들(311, 312)은 상기 공간에 위치하고, 제 2 면(또는, 후면)을 통해 각각의 렌즈가 시각적으로 노출될 수 있다. 카메라(310)는, 도시하지는 않지만, 제 1 카메라(311) 및 제 2 카메라(312) 외에 하나 이상의 카메라를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 카메라(310)는 제 2 면에 배치되는 하나 이상의 제 3 카메라와 제 1 면에 배치되는 하나 이상의 제 4 카메라를 더 포함할 수 있다.

제 1 카메라(311)는 피사체(예: 다른 전자 장치의 디스플레이로서 일명, EVD(electronic visual display))에 초점이 맞춰진 상태(이하, In focus 상태) 또는 맞춰지지 않은 상태(이하, Out of focus(또는, defocus) 상태)에서 피사체를 촬영할 수 있다. 예를 들어, 초점 거리는 피사체의 상(像)이 맺히는 카메라의 렌즈 어셈블리(예: 도 2의 렌즈 어셈블리(210))와 초점 면 사이의 거리를 의미할 수 있다. 렌즈 어셈블리는 복수의 렌즈들을 포함할 수 있다. 이러한 렌즈들의 간격 조절을 통해 초점 거리의 조절이 가능하다. 초점 면은 피사체에서 반사된 빛이 렌즈 어셈블리를 통과하여 초점이 형성되는 면을 의미할 수 있다. In focus 상태는 초점 면에 카메라의 이미지 센서가 위치하는 것일 수 있다. 이에 따라, In focus 상태에서 제 1 카메라(311)의 이미지 센서는 피사체의 선명한 이미지를 획득할 수 있다. Out of focus 상태는 초점 면에 이미지 센서가 위치하지 않는 상태를 의미할 수 있다. 이에 따라, Out of focus 상태에서 제 1 카메라(311)의 이미지 센서는 In focus 상태에 비해 비교적 선명하지 못한(또는, 광학적으로 흐릿한(blurred)) 이미지를 획득할 수 있다.

공간 주파수 대역(spatial frequency band)의 통과 특성이 초점 거리에 따라 광학적으로 다를 수 있다. In focus 상태에서 획득된 이미지는 제 1 주파수 대역을 가질 수 있고, Out of focus 상태에서 획득된 이미지는 제 2 주파수 대역을 가질 수 있다. 제 1 주파수 대역을 갖는 이미지의 해상도는 제 2 주파수 대역을 갖는 이미지의 해상도보다 높을 수 있다. 예를 들어, 제 1 카메라(311)의 이미지 센서는 In focus 상태에서 고 주파수 대역(예: 200 lines per millimeter (lpmm))을 갖는 이미지를 획득하고 Out of focus 상태에서는 상대적으로 저 주파수 대역(예: 80lpmm)을 갖는 이미지를 획득할 수 있다. 결과적으로, 초점 거리(또는 선명도)와 공간 주파수는 상관 관계일 수 있다. 즉, 한쪽(초점 거리 또는 선명도)가 변하면 다른 한쪽(주파수 대역)도 따라서 변할 수 있다.

이하 다양한 실시예에서, In focus 상태에서 획득된 이미지를 In focus 이미지로 그리고 Out of focus 상태에서 획득된 이미지를 Out of focus 이미지로 지칭될 수 있다. 상기의 상관 관계에 따라 In focus 상태는 고역 통과 상태로 지칭될 수 있고 Out of focus 상태는 저역 통과 상태로 지칭될 수도 있다.

일 실시예에서, 제 2 카메라(312) 또한, In focus 상태 또는 Out of focus 상태에서 피사체를 촬영하여 In focus 이미지 또는 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(320)(예: 도 1의 프로세서(120))는, 이미지 분석을 위해, In focus 이미지 및/또는 Out of focus 이미지를 획득하도록 카메라(310)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는, 카메라 어플리케이션이 실행되고 센서 모듈(예: 자이로 센서)로부터 수신된 전기 신호 또는 데이터 값에 기반하여 전자 장치(300)가 정지 상태인 것으로 인식할 수 있다. 이러한 인식에 따라 프로세서(320)는 카메라(310)를 제어하여 In focus 이미지 및/또는 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(320)는, 센서 모듈(예: 자이로 센서)로부터 수신된 전기 신호 또는 데이터 값에 기반하여 전자 장치(300)가 이동 상태인 것으로 인식할 수 있고, 이에 따라 카메라(310)를 제어하여 In focus 이미지 및 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(320)는, 카메라(310)로부터 획득된 이미지로부터 피사체가 움직이는 것을 인식할 수 있고, 이에 따라 카메라(310)를 제어하여 In focus 이미지 및/또는 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(320)는, 카메라(310)로부터 획득된 이미지를 메모리(330)에 저장된 참조 이미지와 비교할 수 있다. 프로세서(320)는, 비교 결과 획득된 이미지에 EVD가 존재하는 것으로 인식될 때, 카메라(310)를 제어하여 In focus 이미지 및/또는 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(320)는 획득된 이미지에 EVD가 존재할 때, 센서 모듈(예: IR 센서)를 이용하여 피사체(EVD)와 전자 장치(300)간의 거리를 측정할 수 있다. 프로세서(320)는, 측정된 거리가 지정된 기준치 이내일 경우, 카메라(310)를 제어하여 In focus 이미지 및/또는 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(320)는 카메라(310)로부터 In focus 이미지 및 Out of focus 이미지를 순차적으로 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 In focus 상태가 되도록 제 1 카메라(311)(또는, 제 2 카메라(312))를 제어하고 그런 상태의 카메라로부터 In focus 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(320)는 Out of focus 상태가 되도록 제 1 카메라(311) (또는, 제 2 카메라(312))를 제어하고 그런 상태의 카메라로부터 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(320)는 카메라들(311, 312) 중에 하나를 In focus 상태로 제어하고 다른 하나를 Out of focus 상태로 제어하고, 그러한 상태에서 In focus 이미지 및 Out of focus 이미지를 카메라들(311, 312)로부터 획득할 수 있다.

대부분의 아날로그 객체(다만, 잘 알려진 예외는 패브릭(fabric)임)는 원자 또는 분자 단위의 패턴으로 배열될 수 있다. 이러한 패턴은 카메라(310)로 분해될 수 없다. EVD는 일반적으로 RGB 픽셀로 구성될 수 있다. RGB 픽셀은 아날로그 객체에 비해 비교적 낮은 공간 주파수의 패턴으로 배열되므로 카메라(310)로 분해될 수 있다. 이러한 픽셀들은, 일반적인 시거리(viewing distance)에서 볼 때, 육안으로 보이지 않지만, 사용자는 종종, 개별 RGB 픽셀을 분해하기에 광학 해상도가 충분한 조건인 가까운 거리에서 EVD를 찍을 필요성을 경험할 수 있다. 이때, 이미지 센서(예: CCD(charge coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서)에 맺힌 상이 갖는 공간 주파수가 이미지 센서의 베이어 패턴이 갖는 나이퀴스트(nyquist) 주파수보다 크면, 앨리어싱(aliasing)으로 인해, 도 4a와 같은 모아레 아티팩트가 이미지에 발생될 수 있다. 나이퀴스트(nyquist) 주파수보다 작으면, 도 4b와 같은 픽셀화 아티팩트가 이미지에 발생될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(320)는 피사체에는 존재하지 않는 아티팩트가 카메라(310)를 통해 획득된 이미지에 발생하는 것을 처리(예: 억제, 방지 등)하도록 구성될 수 있다. 프로세서(320)는, 예를 들면, 이미지의 선명도를 최대한 저해하지 않으면서 이미지에 존재하는 아티팩트를 처리(예: 제거)하도록 구성될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(320)는, 획득된 이미지들(In focus 이미지 및/또는 Out of focus 이미지)로부터, 아티팩트(예: 모아레 아티팩트(moire artifact) 또는 픽셀화 아티팩트(pixilation artifact))를 검출하는 동작을 수행하도록 구성될 수 있다. 프로세서(320)는 이미지(예: In focus 이미지)를 저장하기 전에 아티팩트의 발생을 사전에 예방(proactively prevent)하는 동작 및/또는 이미지(예: In focus 이미지, Out of focus 이미지, 또는 이들의 합성 이미지)에서 아티팩트를 소급하여 제거(retroactively remove)하는 동작을 수행하도록 구성될 수 있다.

상기의 동작들의 수행을 위해, 프로세서(320)는, 도메인 변환 모듈(321), 이미지 분석 모듈 (322), 초점 조정 모듈 (323), 선명도(또는, 해상도) 조정 모듈 (324), 노치 필터 설계 모듈 (325), 아티팩트 제거 모듈 (326), 또는 이미지 합성 모듈 (327)을 포함할 수 있다. 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중에서 적어도 하나는 적어도 하나는 프로세서(320)와 다른 별도의 하드웨어(예: 보조 프로세서)로서 전자 장치(300)에 구성될 수도 있다. 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중에서 적어도 하나는 메모리(330)에 저장된 소프트웨어(예: 인스트럭션들(instructions))일 수도 있으며 프로세서(320)는 상기 소프트웨어를 실행할 수 있다. 메모리(330)는 도 1의 메모리(130)이거나 메모리(130)와 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.

일 실시예에서, 도메인 변환 모듈(321)은 이미지(예: In focus 이미지 및/또는 Out of focus 이미지)의 표현 방식을 공간 도메인(spatial domain)에서 주파수 도메인(frequency domain)으로 변환(예: 푸리에 변환)할 수 있다. 예를 들어, 공간 도메인은 이미지를 픽셀 값으로 표현한 방식일 수 있고, 주파수 도메인은 이미지를 공간 주파수(spatial frequency)(또는, 파수(wave number))로 표현한 방식일 수 있다.

In focus 이미지의 주파수 대역은, 예를 들면, Out of focus 이미지의 주파수 대역보다 높을 수 있다. 바꿔 말해, 동일한 피사체를 대상으로 얻은 이미지에 있어서, 고 주파수 대역을 갖는 이미지에는 아티팩트가 존재할 수 있고 상대적으로 저 주파수 대역을 갖는 이미지에는 아티팩트가 존재하지 않을 수 있다. 아티팩트와 같은 구조의 무늬(ripple or pattern)가 두 이미지 모두에 존재하는 경우, 해당 무늬는 아티팩트가 아니라 해당 피사체에 실제 존재하는 무늬일 수 있다.

일 실시예에서, 이미지 분석(또는, 이미지 분류(image classification)) 모듈(322)은 In focus 이미지 및/또는 Out of focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 이미지 분석 모듈(322)은, In focus 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않는 경우, In focus 이미지에 아티팩트가 없는 것으로 판단(이하, 제 1 판단)할 수 있다. 제 1 판단에 따라 프로세서(320)는 In focus 상태의 카메라로부터 이미지(또는, 동영상)을 획득하여 메모리(330)에 저장할 수 있다. 이미지 분석 모듈(322)은, In focus 이미지 및 Out of focus 이미지 모두에 상기 무늬가 존재하는 경우, 상기 무늬를 피사체에 실제 존재하는 무늬인 것으로 판단(이하, 제 2 판단)할 수 있다. 제 2 판단에 따라 프로세서(320)는 In focus 상태의 카메라로부터 이미지(또는, 동영상)을 획득하여 메모리(330)에 저장할 수 있다. 이미지 분석 모듈(322)은 In focus 이미지(예: 도 5a와 같은 이미지)에는 무늬가 존재하는 반면 Out of focus 이미지(예: 도 5b와 같은 이미지)에는 무늬가 존재하지 않는 경우 상기 무늬를 피사체에 실제 존재하지 않는 아티팩트(예: 모아레 및/또는 픽셀화 아티팩트)로 판단(이하, 제 3 판단)할 수 있다. 이미지 분석 모듈(322)는, 제 3 판단에 기반하여, 다른 모듈들을 활성화할 수 있다. 예를 들어, 제 3 판단에 따라 프로세서(320)는 후 처리 작업(예: 초점 조정, 선명도 조정, 노치 필터 설계, 아티팩트 제거, 또는 이미지 합성)을 수행할 수 있다. 이미지 분석 모듈(322)의 상기의 판단 결과(또는, 분류 결과)들은 다음 표 1과 같이 정리될 수 있다.

	In focus 이미지	Out of focus 이미지	판단 결과
지정된 무늬 존재 여부	No	Yes	(not physically possible)
	Yes	Yes	제 1 판단 (No artifacts)
	No	No	제 2 판단(No artifacts)
	Yes	No	제 3 판단(artifacts)

일 실시예에서, 이미지 분석 모듈(322)은 도메인 변환 모듈(321)을 이용하여 In focus 이미지에 아티팩트가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 이미지 분석 모듈(322)은 도메인 변환 모듈(321)로부터 주파수 도메인으로 변환된 In focus 이미지 및 Out of focus 이미지를 수신할 수 있다. 이미지 분석 모듈(322)은 주파수 도메인의 In focus 이미지 및 Out of focus 이미지에서 상기 지정된 무늬에 해당하는 공간 주파수가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 이미지 분석 모듈(322)은, 주파수 도메인의 In focus 이미지에 상기 공간 주파수가 존재하지 않는 경우, In focus 이미지에 아티팩트가 없는 것으로 판단(예: 상기 제 1 판단)할 수 있다. 이미지 분석 모듈(322)은, 주파수 도메인의 In focus 이미지 및 Out of focus 이미지에 상기 공간 주파수가 존재하는 경우, 상기 무늬를 피사체에 실제 존재하는 무늬인 것으로 판단(예: 상기 제 2 판단)할 수 있다. 이미지 분석 모듈(322)은, 주파수 도메인의 In focus 이미지에는 상기 공간 주파수가 존재하는 반면 Out of focus 이미지에는 상기 공간 주파수가 존재하지 않는 경우, 상기 무늬를 피사체에 실제 존재하지 않는 아티팩트로 판단(예: 상기 제 3 판단)할 수 있다.

일 실시예에서, 초점 조정 모듈(323)은, In focus 이미지 내 무늬가 아티팩트로 판단(또는, 분류)됨에 따라, 초점 거리를 조정(tuning)하도록 제 1 카메라(311) 또는 제 2 카메라(312)를 제어할 수 있다. 프로세서(320)는 초점 거리 조정된 카메라로부터 이미지를 획득하여 메모리(330)에 저장할 수 있다.

일 실시예에서 초점 조정 모듈(323) 는, 상기 제 3 판단에 기반하여, Out of focus 이미지를 획득한 카메라를 Out of focus 상태로 유지하되, 카메라가 갖는 초점 거리를 미세 조정(fine tune)할 수 있다. 예를 들어, 초점 조정 모듈(323)은 제 2 카메라(312)를 Out of focus 상태로 유지하되 제 2 카메라(312)가 갖는 초점 거리를 미세 조정할 수 있다. 이에 따라, 아티팩트의 발생은 광학적으로 처리(예: 억제)되면서 Out of focus 이미지의 선명도는 향상될 수 있다.아티팩트의 발생 정도와 이미지 선명도는 상충(trade-off) 관계일 수 있다. 예를 들어, 이미지가 선명해질수록 아티팩트의 발생 확률은 높아질 수 있다. 이미지에서 아티팩트의 양이 줄어들수록 선명도는 낮아질 수 있다. 일 실시예에서 초점 조정 모듈(323)은 이와 같은 상충 관계가 고려된 적절한 초점 면 이동 량(Δa)을 예컨대, 수학식 1을 이용하여 결정할 수 있다.

수학식 1에서 a는 피사체와 카메라(310)(예: 제 1 카메라(311) 또는 제 2 카메라(312)) 간의 거리일 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(320)는 거리 a를 예컨대, 센서 모듈(예: IR 센서)을 이용하여 측정할 수 있다. Tmx,y는 피사체인 EVD에 형성된 인접한 픽셀들 간의 거리일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는, EVD의 픽셀 밀도를 알 수 있고(예: 메모리(330)에 저장된 픽셀 밀도 값을 획득할 수 있고) 이러한 픽셀 밀도로부터 Tmx,y를 결정할 수 있다. 예를 들어, 모니터의 픽셀 밀도는 약 100ppi(pixel per inch)일 수 있고 스마트 폰이나 웨어러블 장치의 디스플레이의 픽셀 밀도는 약 200~400ppi일 수 있다. bfoc는 In focus 상태일 때 렌즈(예: 렌즈 어셈블리(210))와 이미지 센서(예: 이미지 센서(230)) 간의 거리일 수 있다. b는 렌즈와 이미지 센서 간의 거리 측정 시(예: 현재) 거리일 수 있다. D는 렌즈의 직경일 수 있다.일 실시예에서 초점 조정 모듈(323) 은, 상기 제 3 판단에 기반하여, In focus 이미지를 획득한 카메라(예: 제 1 카메라(311))의 상태를 In focus 상태에서 Out of focus 상태로 전환하되, 카메라가 갖는 초점 거리를 단계적으로 미세 조정(fine tune)할 수 있다. 예를 들어, 초점 조정 모듈(323)은, 이미지 분석 모듈(322)의 판단이 상기 제 1 판단 또는 제 2 판단으로 귀결될 때까지, 카메라(예: 미세 조정을 시작하기 전에 In focus 이미지를 획득한 제 1 카메라(311))가 갖는 초점 거리의 미세 조정을 계속할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(320)는, Out of focus 이미지의 선명도를 저해하지 않으면서(예: 최소로 희생되면서) 아티팩트의 발생을 광학적으로 처리(방지, 또는 억제 등)할 수 있다. 일 실시예에서, 미세 조정할 초점 면의 이동 량(Δa)은 상기 수학식 1에 기반하여 결정될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(320)는, 전자 장치(300)(예: 카메라(310)) 및 피사체와 관련된 설정 정보를 확인할 수 있고, 상기 설정 정보에 기반하여, 상기 초점 면 의 이동 량(Δa)을 결정할 수 있다. 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 초점 면의 이동 량(Δa)에 기반하여, 카메라(310)(예: 제 1 카메라(311), 또는 제 2 카메라(312))가 갖는 초점 거리를 조정(예: 미세 조정)할 수 있다.

일 실시예에서, 선명도 조정 모듈(324)은, 초점 조정 모듈(323)에 의해 초점 거리 조정된 카메라(예: 제 1 카메라(311) 또는 제 2 카메라(312))로부터 획득된 Out of focus 이미지에 대해 선명도 향상을 위한 처리를 수행할 수 있다. 프로세서(320)는 선명도 조정 모듈(324)를 이용하여 처리된 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

일 실시예에서, 주파수 도메인에서 In focus 이미지와 Out of focus 이미지 간의 차이는 아티팩트에 해당하는 공간 주파수(이하, 아티팩트 주파수)를 포함할 수 있다. 이에 따라 노치 필터 설계 모듈(325)은, 상기 제 3 판단에 기반하여, 아티팩트 주파수를 갖는 픽셀 값을 걸러내기 위한 노치(notch) 필터를 설계하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 노치 필터 설계 모듈(325)은, 도메인 변환 모듈(321)로부터 주파수 도메인으로 변환된 In focus 이미지 및 Out of focus 이미지를 수신할 수 있다. 노치 필터 설계 모듈(325)은, 수신된 In focus 이미지 및 Out of focus 이미지를 비교하고, 비교 결과로부터 아티팩트 주파수를 획득할 수 있다. 노치 필터 설계 모듈(325)은, 예를 들면, 아티팩트 주파수를 갖는 픽셀 값을 걸러내도록 노치 필터를 생성할 수 있다. 프로세서(320)은, 예를 들면, In focus 이미지에, 노치 필터 설계 모듈(325)을 이용하여 생성된 노치 필터를 이용하여, In focus 이미지에서 아티팩트를 처리(예: 억제)할 수 있다.

일 실시예에서, 아티팩트 제거 모듈(326)은 In focus 이미지에 대해, 세부 사항(fine details)을 유지하되, 아티팩트를 제거하기 위한 처리를 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 아티팩트 제거 모듈(326)은, 다양한 아티팩트 이미지들을 이용하여 기계학습(deep learning)된 아티팩트 제거 알고리즘을 이용하여, In focus 이미지에서 아티팩트를 제거할 수 있다. 일 실시예에서, 아피팩트 제거 모듈(326)은 노치 필터에 공간 도메인의 In focus 이미지를 적용함으로써 In focus 이미지에서 아티팩트를 제거할 수 있다. 프로세서(320)는 아티팩트 제거된 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

일 실시예에서, 이미지 합성 모듈(327)은 In focus 이미지와 Out of focus 이미지를 합성함으로써 메모리(330)에 저장할 이미지의 품질을 향상시킬 수 있다. 프로세서(320)는 이미지 합성 모듈(327)을 이용하여 향상된 품질의 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

예를 들어, 이미지 합성 모듈(327)은, 아티팩트 제거 모듈(326)에 의해 아티팩트 제거된 In focus이미지를 Out of focus 이미지와 합성할 수 있다.

다른 예로, 이미지 합성 모듈(327)은, 초점 조정 모듈(323)에 의해 초점 거리 조정된 카메라(예: 제 1 카메라(311) 또는 제 2 카메라(312)로부터 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 합성 모듈(327)은, 아티팩트 제거 모듈(326)으로부터 아티팩트 제거된 In focus이미지를 획득할 수 있다. 이미지 합성 모듈(327)은, 획득된 Out of focus 이미지에 아티팩트 제거 모듈(326)에 의해 아티팩트 제거된 In focus이미지를 합성할 수 있다.

또 다른 예로, 이미지 합성 모듈(327)은 초점 조정 모듈(323)에 의해 초점 거리 조정된 카메라(예: 제 1 카메라(311) 또는 제 2 카메라(312))로부터 획득되고 선명도 조정 모듈(324)에 의해 선명도 향상 처리된 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 합성 모듈(327)은, 아티팩트 제거 모듈(326)으로부터 아티팩트 제거된 In focus이미지를 획득할 수 있다. 이미지 합성 모듈(327)은, 선명도 향상 처리된 Out of focus 이미지에 아티팩트 제거 모듈(326)에 의해 아티팩트 제거된 In focus이미지를 합성할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(320)는, 아티팩트를 검출함에 있어서 전자 장치(101)의 외부로부터 사용자 입력 없이 수행될 수 있다. 예를 들면, 프로세서(320)는, 카메라(310)의 활성화에 기반하여 아티팩트를 검출하는 동작을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는, 카메라(310)으로부터 피사체에 대한 이미지를 획득하는 경우, 획득된 이미지에서 아티팩트를 검출하는 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(320)는, 예를 들면, 사용자 입력, 피드백, 또는 상호 작용 없이 자동으로 아티팩트를 검출하는 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(320)는, 카메라(310)으로부터 획득된 이미지를 메모리(330)(예: 도 1의 메모리(130))에 저장하기 전에 아티팩트를 검출할 수 있다. 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 획득된 이미지의 저장(예: 비휘발성 저장) 동작 전에 아티팩트를 검출할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(320)는, 카메라(310)으로부터 획득된 이미지를 휘발성 메모리(132) 또는 메모리(250)(예: 버퍼 메모리)에 저장하고, 상기 저장된 이미지에서 아티팩트를 검출할 수 있다. 이후, 프로세서(320)는, 검출된 아티팩트를 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나에 기반하여기빈하여, 획득된 이미지에서 아티팩트를 처리(예: 억제, 방지, 제거 등)할 수 있다. 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 아티팩트가 처리된 이미지를 메모리(330)(예: 비휘발성 메모리(134))에 저장할 수 있다.도 6은 다양한 실시예에 따른 프로세서(320)의 동작들(600)을 도시한다. 다양한 실시예에서, 프로세서(320)는 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(600)을 수행할 수 있다.

동작 610에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 카메라(310)로부터 획득된 In focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 610, 아니오), 동작 620에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 610, 예), 동작 630에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 카메라(310)로부터 획득된 Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

동작 610에서 이용되는 In focus 이미지 및 동작 630에서 이용되는 Out of focus 이미지는 동시에 또는 순차적으로 획득될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는, 동작 610의 수행에 앞서, 제 1 카메라(311) 및 제 2 카메라(312)를 각각 In focus 상태 및 Out of focus 상태로 제어하고 그러한 상태의 제 1 카메라(311) 및 제 2 카메라(312)로부터 In focus 이미지 및 Out of focus 이미지를 동시에 획득할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(320)는 제 1 카메라(311) 또는 제 2 카메라(312)를 In focus 상태로 제어하고 그러한 상태의 카메라로부터 In focus 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(320)는, In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 610, 예), 제 1 카메라(311) 또는 제 2 카메라(312)를 Out of focus 상태로 제어하고 그러한 상태의 카메라로부터 Out of focus 이미지를 획득할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 630, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 620을 수행할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 630, 아니오), 동작 640에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지 및/또는 Out of focus 이미지에 대하여, 선명도를 최소로 희생하면서 아티팩트의 발생을 억제 또는 이미지에 존재하는 아티팩트를 제거하기 위한 이미지 처리를 수행할 수 있다. 동작 640의 다양한 실시예에 대해 이하 도 7 내지 도 14를 참조하여 설명한다.

동작 650에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 이미지 처리 결과로서 획득된 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

어떠한 실시예에서 프로세서(320)는, Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 630, 아니오), 동작 640 및 650 대신에, 다른 동작을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는, 상기 판단(동작 630, 아니오)을 나타내는 정보(예: In focus 이미지에 아티팩트가 존재함을 나타내는 태그)와 함께 In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다. 이후 프로세서(320)는, 어플리케이션(예: 갤러리)를 통해 특정 이미지를 사용자가 호출할 때, 호출된 이미지에 아티팩트가 존재하는지 여부를 상기 정보의 유무를 통해 판단할 수 있다. 프로세서(320)는, 상기 정보가 존재함에 따라 상기 호출된 이미지에 아티팩트가 존재하는 것으로 결정할 수 있다. 이러한 결정에 따라 프로세서(320)는 상기 호출된 이미지에 존재하는 아티팩트를 제거하기 위한 이미지 처리를 수행할 지 여부를 사용자에게 문의하기 위한 메시지를 예컨대, 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160))를 통해 출력할 수 있다. 프로세서(320)는, 이미지 처리를 요구하는 사용자 입력을 입력 장치(예: 도 1의 입력 장치(150)) 또는 디스플레이로부터 수신할 수 있고, 사용자 입력의 수신에 반응하여, 아티팩트 제거를 위한 이미지 처리를 수행할 수 있다.

도 7 은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들(700)을 도시한다. 예를 들면, 동작들(700)은 아티팩트의 발생을 억제하고 이미지의 선명도를 향상시키는 것과 관련될 수 있다. 앞서 도 6을 참조하여 설명된 바와 같이, In focus 이미지 및 Out of focus 이미지는 카메라(310)를 이용하여 동시에 또는 순차적으로 획득될 수 있다. 도 7을 참조하면, 프로세서(320)가, 예를 들면, 이미지 분석 모듈(322) 및/또는 초점 조정 모듈(323)을 이용하여 동작들(700)을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(700)을 수행할 수 있다.

동작 710에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 710, 아니오), 동작 720에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 710, 예), 동작 730에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 730, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 720을 수행할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 730, 아니오), 동작 740에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지의 획득에 이용된 카메라를 Out of focus 상태로 유지하되, 카메라가 갖는 초점 거리를 조정할 수 있다.

동작 750에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

도 8 은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들(800)을 도시한다. 예를 들면, 동작들(800)은 아티팩트의 발생을 억제하고 이미지의 선명도를 향상시키는 것과 관련될 수 있다. 앞서 도 6을 참조하여 설명된 바와 같이, In focus 이미지 및 Out of focus 이미지는 카메라(310)를 이용하여 동시에 또는 순차적으로 획득될 수 있다. 도 8을 참조하면, 프로세서(320)가, 예를 들면, 이미지 분석 모듈(322), 초점 조정 모듈(323) 및/또는 선명도 조정 모듈(324)을 이용하여 동작들(800)을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(800)을 수행할 수 있다.

동작 810에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 810, 아니오), 동작 820에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 810, 예), 동작 830에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 830, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 820을 수행할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 830, 아니오), 동작 840에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지의 획득에 이용된 카메라를 Out of focus 상태로 유지하되, 카메라가 갖는 초점 거리를 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 수학식 1을 이용하여 초점 면 이동 량(Δa)을 을 결정하고, 이동 량(Δa)에 기반하여 초점 거리를 조정할 수 있다.

동작 850에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지에 대해 선명도 향상을 위한 처리를 수행할 수 있다.

동작 860에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 선명도 향상 처리된 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

도9 는, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들(900)을 도시한다. 예를 들면, 동작들(900)은 아티팩트의 발생을 억제하고 이미지의 선명도를 향상시키는 것과 관련될 수 있다. 앞서 도 6을 참조하여 설명된 바와 같이, In focus 이미지 및 Out of focus 이미지는 카메라(310)를 이용하여 동시에 또는 순차적으로 획득될 수 있다. 도 9를 참조하면, 프로세서(320)가, 예를 들면, 이미지 분석 모듈(322) 및/또는 초점 조정 모듈(323)을 이용하여 동작들(900)을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(900)을 수행할 수 있다.

동작 910에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 상태의 제 1 카메라(311)로부터 획득된 In focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 910, 아니오), 동작 920에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 910, 예), 동작 930에서 프로세서(320)는 Out of focus 상태의 제 2 카메라(312)로부터 획득된 Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 930, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 920을 수행할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 930, 아니오), 프로세서(320)는, 예를 들면, 제 1 카메라(311)로부터 획득된 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않을 때까지, 제 1 카메라(311)가 갖는 초점 거리를 단계적으로 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 아래의 동작 940 및 950을, 이미지에 지정된 무늬가 검출되지 않을 때까지, 반복적으로 수행할 수 있다.

동작 940에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 제 1 카메라(311)가 갖는 초점 거리를 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 수학식 1을 이용하여 초점 면 이동 량(Δa)을 을 결정하고, 이동 량(Δa)에 기반하여 초점 거리를 조정할 수 있다.

동작 950에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 초점 거리 조정된 제 1 카메라(311)로부터 획득된 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

초점 거리 조정된 제 1 카메라(311)로부터 획득된 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 950, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 940을 다시 수행할 수 있다.

초점 거리 조정된 제 1 카메라(311)로부터 획득된 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 950, 아니오), 동작 960에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 제 1 카메라(311)로부터 획득된 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

도 10 은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들(1000)을 도시한다. 예를 들면, 동작들(1000)은 아티팩트의 발생을 억제하고 이미지의 선명도를 향상시키는 것과 관련될 수 있다. 앞서 도 6을 참조하여 설명된 바와 같이, In focus 이미지 및 Out of focus 이미지는 카메라(310)를 이용하여 동시에 또는 순차적으로 획득될 수 있다. 도 10을 참조하면, 프로세서(320)가, 예를 들면, 도메인 변환 모듈(321), 이미지 분석 모듈(322) 및/또는 노치 필터 설계 모듈(325)을 이용하여 동작들(1000)을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(1000)을 수행할 수 있다.

동작 1010에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1010, 아니오), 동작 1020에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1010, 예), 동작 1030에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1030, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 1020을 수행할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1030, 아니오), 동작 1040에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 노치 필터 설계 모듈(325)를 이용하여 노치 필터를 생성할 수 있다.

동작 1050에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 노치 필터를 이용하여 In focus 이미지에서 아티팩트를 제거할 수 있다.

동작 1060에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 아티팩트 제거된 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

도 11 은, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들(1100)을 도시한다. 예를 들면, 동작들(1100)은 아티팩트를 제거하는 것과 관련될 수 있다. 앞서 도 6을 참조하여 설명된 바와 같이, In focus 이미지 및 Out of focus 이미지는 카메라(310)를 이용하여 동시에 또는 순차적으로 획득될 수 있다. 도 11을 참조하면, 프로세서(320)가, 예를 들면, 이미지 분석 모듈(322) 및/또는 아티팩트 제거 모듈(326)을 이용하여 동작들(1100)을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(1100)을 수행할 수 있다.

동작 1110에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1110, 아니오), 동작 1120에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1110, 예), 동작 1130에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1130, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 1120을 수행할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1130, 아니오), 동작 1140에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 기계 학습 기반의 알고리즘을 이용하여 In focus 이미지에서 아티팩트를 제거할 수 있다.

동작 1150에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 아티팩트 제거된 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

어떠한 실시예에서 프로세서(320)는, Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1130, 아니오), 동작 1140 및 1150 대신에, 다른 동작을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는, 상기 판단(동작 1130, 아니오)을 나타내는 정보(예: In focus 이미지에 아티팩트가 존재함을 나타내는 태그)와 함께 In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다. 이후 프로세서(320)는, 어플리케이션(예: 갤러리)를 통해 특정 이미지를 사용자가 호출할 때, 호출된 이미지에 아티팩트가 존재하는지 여부를 상기 정보의 유무를 통해 판단할 수 있다. 프로세서(320)는, 상기 정보가 존재함에 따라 상기 호출된 이미지에 아티팩트가 존재하는 것으로 결정할 수 있다. 이러한 결정에 따라 프로세서(320)는 상기 호출된 이미지에 존재하는 아티팩트를 제거하기 위한 이미지 처리를 수행할 지 여부를 사용자에게 문의하기 위한 메시지를 예컨대, 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160))를 통해 출력할 수 있다. 프로세서(320)는, 이미지 처리를 요구하는 사용자 입력을 입력 장치(예: 도 1의 입력 장치(150)) 또는 디스플레이로부터 수신할 수 있고, 사용자 입력의 수신에 반응하여, 아티팩트 제거를 위한 이미지 처리를 수행할 수 있다.

도 12 는, 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들(1200)을 도시한다. 예를 들면, 동작들(1200)은 아티팩트를 제거하고 이미지의 선명도를 향상시키는 것과 관련될 수 있다. 앞서 도 6을 참조하여 설명된 바와 같이, In focus 이미지 및 Out of focus 이미지는 카메라(310)를 이용하여 동시에 또는 순차적으로 획득될 수 있다. 도 12를 참조하면, 프로세서(320)가, 예를 들면, 이미지 분석 모듈(322), 노치 필터 설계 모듈(325), 아티팩트 제거 모듈(326), 및/또는 이미지 합성 모듈(327)을 이용하여 동작들(1200)을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(1200)을 수행할 수 있다.

동작 1210에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1210, 아니오), 동작 1220에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1210, 예), 동작 1230에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1230, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 1220을 수행할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1230, 아니오), 동작 1240에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 기계 학습 기반의 알고리즘 또는 노치 필터를 이용하여 In focus 이미지에서 아티팩트를 제거할 수 있다.

동작 1250에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지에 아티팩트 제거된 In focus 이미지를 합성할 수 있다.

동작 1260에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 합성 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

도 13은 , 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들(1300)을 도시한다. 예를 들면, 동작들(1300)은 아티팩트를 제거하고 이미지의 선명도를 향상시키는 것과 관련될 수 있다. 앞서 도 6을 참조하여 설명된 바와 같이, In focus 이미지 및 Out of focus 이미지는 카메라(310)를 이용하여 동시에 또는 순차적으로 획득될 수 있다. 도 13을 참조하면, 프로세서(320)가, 예를 들면, 이미지 분석 모듈(322), 초점 조정 모듈(323), 노치 필터 설계 모듈(325), 아티팩트 제거 모듈(326), 및/또는 이미지 합성 모듈(327)을 이용하여 동작들(1300)을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(1300)을 수행할 수 있다.

동작 1310에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1310, 아니오), 동작 1320에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1310, 예), 동작 1330에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1330, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 1320을 수행할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1330, 아니오), 동작 1340에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 기계 학습 기반의 알고리즘 또는 노치 필터를 이용하여 In focus 이미지에서 아티팩트를 제거하고, Out of focus 이미지를 획득한 카메라의 초점 거리를 조정할 수 있다.

동작 1350에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지에 아티팩트가 제거된 In focus 이미지를 합성할 수 있다.

동작 1360에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 합성 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

도 14는 , 다양한 실시예에 따른, 아티팩트의 처리와 관련된 동작들(1400)을 도시한다. 예를 들면, 동작들(1400)은 아티팩트를 제거하고 이미지의 선명도를 향상시키는 것과 관련될 수 있다. 앞서 도 6을 참조하여 설명된 바와 같이, In focus 이미지 및 Out of focus 이미지는 카메라(310)를 이용하여 동시에 또는 순차적으로 획득될 수 있다. 도 14를 참조하면, 프로세서(320)가 이미지 분석 모듈(322), 초점 조정 모듈(323), 선명도 조정 모듈(324), 노치 필터 설계 모듈(325), 아티팩트 제거 모듈(326), 및/또는 이미지 합성 모듈(327)을 이용하여 동작들(1400)을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는, 예를 들면, 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(1400)을 수행할 수 있다.

동작 1410에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지에 아티팩트와 같은 구조의 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1410, 아니오), 동작 1420에서 프로세서(320)는, 예를 들면, In focus 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

In focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1410, 예), 동작 1430에서 프로세서(320)는, 예를 들면, Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 경우(동작 1430, 예), 프로세서(320)는, 예를 들면, 동작 1420을 수행할 수 있다.

Out of focus 이미지에 지정된 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우(동작 1430, 아니오), 동작 1440에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 기계 학습 기반의 알고리즘 또는 노치 필터를 이용하여 In focus 이미지에서 아티팩트를 제거하고, Out of focus 이미지를 획득한 카메라의 초점 거리를 조정할 수 있다. 프로세서(320)는 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지에 대해 선명도 향상을 위한 처리를 수행할 수 있다.

동작 1450에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지를 선명도 향상 처리한 이미지에, 아티팩트 제거된 In focus 이미지를 합성할 수 있다.

동작 1460에서 프로세서(320)는, 예를 들면, 합성 이미지를 메모리(330)에 저장할 수 있다.

도 15는 다양한 실시예에 따른 프로세서(320)의 동작들(1500)을 도시한다. 다양한 실시예에서, 프로세서(320)는 상기 모듈들(321, 322, 323, 324, 325, 326, 327) 중 적어도 하나를 이용하여 동작들(1500)을 수행할 수 있다.

동작 1510에서 프로세서(320)는 피사체에 초점이 맞춰진 상태에서 피사체를 촬영하여 제 1 이미지를 획득하도록 카메라(310)(예: 제 1 카메라(311) 또는 제 2 카메라(312))를 제어할 수 있다.

동작 1520에서 프로세서(320)는 피사체에 초점이 맞춰지지 않은 상태에서 피사체를 촬영하여 제 2 이미지를 획득하도록 카메라(310)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 제 1 이미지를 획득한 카메라 또는 다른 카메라를 제 2 이미지를 획득할 카메라로 결정할 수 있다. 즉, 프로세서(320)는 제 1 이미지와 제 2 이미지를 획득하도록 하나의 카메라(예: 제 1 카메라(311) 또는 제 2 카메라(312))를 제어할 수 있다. 또는, 프로세서(320)는 제 1 이미지를 획득하도록 제 1 카메라(311) 및 제 2 카메라(312) 중 하나를 제어하고, 제 2 이미지를 획득하도록 다른 하나를 제어할 수 있다. 동작 1520은 동작 1510보다 선행될 수도 있다. 제 1 이미지와 제 2 이미지를 획득하기 위해 복수의 카메라가 이용될 경우, 동작 1520은 동작 1510과 함께 수행될 수도 있다.

동작 1530에서 프로세서(320)는 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

제 1 이미지에 상기 무늬가 존재하고 제 2 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않음으로 판단된 것에 기반하여, 동작 1540에서 프로세서(320)는 무늬를 피사체에 존재하지 않는 아티팩트로 결정할 수 있다.

상기 카메라는 상기 전자 장치의 일 면에 배치된 제 1 카메라와 제 2 카메라를 포함하되, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가: 상기 제 1 상태에서 상기 피사체를 촬영하도록 상기 제 1 카메라를 제어하고, 상기 제 2 상태에서 상기 피사체를 촬영하도록 상기 제 2 카메라를 제어하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여, 초점 거리를 조정하도록 상기 제 1 카메라 또는 상기 제 2 카메라를 제어하고, 및 상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지를 저장하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가: 상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지에 대해 선명도 향상을 위한 처리를 수행하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가: 상기 전자 장치 및 상기 피사체와 관련된 설정 정보를 확인하고, 상기 설정 정보에 기반하여, 초점 면 이동 량을 결정하고, 및 상기 이동 량에 기반하여 상기 초점 거리를 조정하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 피사체인 EVD(electronic visual display)와 상기 카메라 간의 거리, 상기 EVD에 형성된 인접한 픽셀들 간의 거리, 피사체에 초점이 맞춰진 상태일 때 렌즈와 이미지 센서 간의 거리, 상기 렌즈와 상기 이미지 센서 간의 현재 거리, 및 상기 렌즈의 직경 중 적어도 하나가 상기 설정 정보에 포함하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여, 초점 거리를 조정하도록 상기 제 1 카메라를 제어한 후, 상기 제 1 카메라를 이용하여 획득된 이미지에 상기 무늬가 존재하는지 여부를 판단하는 동작을, 상기 제 1 카메라를 이용하여 획득된 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단될 때까지, 반복적으로 수행하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여, 상기 제 1 이미지와 상기 제 2 이미지를 주파수 도메인으로 변환하고, 상기 주파수 도메인의 상기 제 1 이미지와 상기 제 2 이미지를 비교함으로써 상기 아티팩트에 해당하는 주파수를 인식하고, 상기 인식된 주파수와 관련된 픽셀 값을 상기 제 1 이미지에서 제거하고, 및 상기 픽셀 값 제거된 이미지를 저장하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여, 상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하고, 및 상기 아티팩트 제거된 이미지를 저장하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여, 상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하고, 상기 제 2 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하고, 및 상기 합성된 이미지를 저장하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여, 초점 거리를 조정하도록 상기 카메라를 제어하고, 상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하고, 상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하고, 및 상기 합성된 이미지를 저장하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여, 초점 거리 조정하도록 상기 카메라를 제어하고, 상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지에 대해 선명도 향상을 위한 처리를 수행하고, 상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하고, 상기 선명도 향상 처리된 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하고, 및 상기 합성된 이미지를 저장하도록 할 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가: 상기 카메라의 초점 거리를 조정하여 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를 획득하도록 할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치를 동작시키는 방법은, 상기 전자 장치와 작동적으로 연결된 카메라를 이용하여, 상기 전자 장치 외부의 피사체에 초점이 맞춰진 제 1 상태에서, 상기 피사체를 촬영하여 획득한 제 1 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단하는 동작; 상기 제 1 이미지에 상기 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 것에 기반하여, 상기 카메라를 이용하여, 상기 피사체에 초점이 맞춰지지 않은 제 2 상태에서, 상기 피사체를 촬영하여 획득한 제 2 이미지에 상기 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단하는 동작; 상기 제 2 이미지에 상기 지정된 무늬가 존재하지 않은 것으로 판단된 것에 기반하여, 상기 지정된 무늬를 상기 피사체에 존재하지 않는 아티팩트로 결정하는 동작; 상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하는 동작; 및 상기 아티팩트 제거된 이미지를 저장하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 저장하는 동작은, 상기 제 2 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하는 동작; 및 상기 합성된 이미지를 저장하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 저장하는 동작은, 초점 거리 조정하도록 상기 카메라를 제어하는 동작; 상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하는 동작; 및 상기 합성된 이미지를 저장하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 저장하는 동작은, 초점 거리 조정하도록 상기 카메라를 제어하는 동작; 상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지에 대해 선명도 향상을 위한 처리를 수행하는 동작; 상기 선명도 향상 처리된 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하는 동작; 및 상기 합성된 이미지를 저장하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 아티팩트를 제거하는 동작은, 상기 제 1 이미지와 상기 제 2 이미지를 주파수 도메인으로 변환하는 동작; 상기 주파수 도메인의 상기 제 1 이미지와 상기 제 2 이미지를 비교함으로써 상기 아티팩트에 해당하는 주파수를 인식하는 동작; 및 상기 인식된 주파수와 관련된 픽셀 값을 상기 제 1 이미지에서 제거하는 동작을 포함할 수 있다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 다양한 실시예의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

300: 전자 장치
310: 카메라
311: 제 1 카메라
312: 제 2 카메라
320: 프로세서
321: 도메인 변환 모듈
322: 이미지 분석 모듈
323: 초점 조정 모듈
324: 선명도 조정 모듈
325: 노치 필터 설계 모듈
326: 아티팩트 제거 모듈
327: 이미지 합성 모듈
330: 메모리

Claims

전자 장치에 있어서,
카메라;
상기 카메라에 작동적으로 연결된 프로세서; 및
상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가:
피사체에 초점이 맞춰진 제 1 상태에서 상기 피사체를 촬영하여 제 1 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고,
상기 피사체에 초점이 맞춰지지 않은 제 2 상태에서 상기 피사체를 촬영하여 제 2 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고,
상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단하고, 및
상기 제 1 이미지에 상기 무늬가 존재하는 것으로 판단되고 상기 제 2 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않음으로 판단된 것에 기반하여, 상기 무늬를 상기 피사체에 존재하지 않는 아티팩트로 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 카메라는 상기 전자 장치의 일 면에 배치된 제 1 카메라와 제 2 카메라를 포함하되,
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
상기 제 1 상태에서 상기 피사체를 촬영하도록 상기 제 1 카메라를 제어하고,
상기 제 2 상태에서 상기 피사체를 촬영하도록 상기 제 2 카메라를 제어하도록 하는 전자 장치.
제 2 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여,
초점 거리를 조정하도록 상기 제 1 카메라 또는 상기 제 2 카메라를 제어하고, 및
상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지를 저장하도록 하는 전자 장치.
제 3 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지에 대해 선명도 향상을 위한 처리를 수행하도록 하는 전자 장치.
제 3 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
상기 전자 장치 및 상기 피사체와 관련된 설정 정보를 확인하고,
상기 설정 정보에 기반하여, 초점 면 이동 량을 결정하고, 및
상기 이동 량에 기반하여 상기 초점 거리를 조정하도록 하는 전자 장치.
제 5항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
상기 피사체인 EVD(electronic visual display)와 상기 카메라 간의 거리, 상기 EVD에 형성된 인접한 픽셀들 간의 거리, 피사체에 초점이 맞춰진 상태일 때 렌즈와 이미지 센서 간의 거리, 상기 렌즈와 상기 이미지 센서 간의 현재 거리, 및 상기 렌즈의 직경 중 적어도 하나가 상기 설정 정보에 포함하도록 하는 전자 장치.
제 2 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여,
초점 거리를 조정하도록 상기 제 1 카메라를 제어한 후, 상기 제 1 카메라를 이용하여 획득된 이미지에 상기 무늬가 존재하는지 여부를 판단하는 동작을, 상기 제 1 카메라를 이용하여 획득된 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않는 것으로 판단될 때까지, 반복적으로 수행하도록 하는 전자 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여,
상기 제 1 이미지와 상기 제 2 이미지를 주파수 도메인으로 변환하고,
상기 주파수 도메인의 상기 제 1 이미지와 상기 제 2 이미지를 비교함으로써 상기 아티팩트에 해당하는 주파수를 인식하고,
상기 인식된 주파수와 관련된 픽셀 값을 상기 제 1 이미지에서 제거하고, 및
상기 픽셀 값 제거된 이미지를 저장하도록 하는 전자 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여,
상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하고, 및
상기 아티팩트 제거된 이미지를 저장하도록 하는 전자 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여,
상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하고,
상기 제 2 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하고, 및
상기 합성된 이미지를 저장하도록 하는 전자 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여,
초점 거리를 조정하도록 상기 카메라를 제어하고,
상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하고,
상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하고, 및
상기 합성된 이미지를 저장하도록 하는 전자 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 무늬가 상기 아티팩트로 결정된 것에 기반하여,
초점 거리 조정하도록 상기 카메라를 제어하고,
상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지에 대해 선명도 향상을 위한 처리를 수행하고,
상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하고,
상기 선명도 향상 처리된 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하고, 및
상기 합성된 이미지를 저장하도록 하는 전자 장치.
전자 장치에 있어서,
카메라;
상기 카메라에 작동적으로 연결된 프로세서; 및
상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가:
피사체를 촬영하여 제 1 주파수 대역을 갖는 제 1 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고,
상기 피사체를 촬영하여 상기 제 1 주파수 대역보다 낮은 제 2 주파수 대역을 갖는 제 2 이미지를 획득하도록 상기 카메라를 제어하고,
상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단하고, 및
상기 제 1 이미지에 상기 무늬가 존재하는 것으로 판단되고 상기 제 2 이미지에 상기 무늬가 존재하지 않음으로 판단된 것에 기반하여, 상기 무늬를 상기 피사체에 존재하지 않는 아티팩트로 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
제 13 항에 있어서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가:
상기 카메라의 초점 거리를 조정하여 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를 획득하도록 하는 전자 장치.
제 13 항에 있어서, 상기 카메라는 상기 전자 장치의 일 면에 배치된 제 1 카메라와 제 2 카메라를 포함하되,
인스트럭션들은 상기 프로세서가:
상기 제 1 카메라의 초점 거리를 조정하여 상기 제 1 이미지를 획득하고, 및
상기 제 2 카메라의 초점 거리를 조정하여 상기 제 2 이미지를 획득하도록 하는 전자 장치.
전자 장치를 동작시키는 방법에 있어서,
상기 전자 장치와 작동적으로 연결된 카메라를 이용하여, 상기 전자 장치 외부의 피사체에 초점이 맞춰진 제 1 상태에서, 상기 피사체를 촬영하여 획득한 제 1 이미지에 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단하는 동작;
상기 제 1 이미지에 상기 지정된 무늬가 존재하는 것으로 판단된 것에 기반하여, 상기 카메라를 이용하여, 상기 피사체에 초점이 맞춰지지 않은 제 2 상태에서, 상기 피사체를 촬영하여 획득한 제 2 이미지에 상기 지정된 무늬가 존재하는지 여부를 판단하는 동작;
상기 제 2 이미지에 상기 지정된 무늬가 존재하지 않은 것으로 판단된 것에 기반하여, 상기 지정된 무늬를 상기 피사체에 존재하지 않는 아티팩트로 결정하는 동작;
상기 제 1 이미지에서 상기 아티팩트를 제거하는 동작; 및
상기 아티팩트 제거된 이미지를 저장하는 동작을 포함하는 방법.
제 16 항에 있어서, 상기 저장하는 동작은,
상기 제 2 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하는 동작; 및
상기 합성된 이미지를 저장하는 동작을 포함하는 방법.
제 16 항에 있어서, 상기 저장하는 동작은,
초점 거리 조정하도록 상기 카메라를 제어하는 동작;
상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하는 동작; 및
상기 합성된 이미지를 저장하는 동작을 포함하는 방법.
제 16 항에 있어서, 상기 저장하는 동작은,
초점 거리 조정하도록 상기 카메라를 제어하는 동작;
상기 초점 거리 조정된 카메라로부터 획득된 이미지에 대해 선명도 향상을 위한 처리를 수행하는 동작;
상기 선명도 향상 처리된 이미지와 상기 아티팩트 제거된 이미지를 합성하는 동작; 및
상기 합성된 이미지를 저장하는 동작을 포함하는 방법.
제 16 항에 있어서, 상기 아티팩트를 제거하는 동작은,
상기 제 1 이미지와 상기 제 2 이미지를 주파수 도메인으로 변환하는 동작;
상기 주파수 도메인의 상기 제 1 이미지와 상기 제 2 이미지를 비교함으로써 상기 아티팩트에 해당하는 주파수를 인식하는 동작; 및
상기 인식된 주파수와 관련된 픽셀 값을 상기 제 1 이미지에서 제거하는 동작을 포함하는 방법.