KR20210101416A - Image sensor controlling method and apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
본 문서에 개시된 다양한 실시예들은, 전자 장치에서의 이미지 센서를 제어하는 방법 및 장치에 관한 것이다.Various embodiments disclosed in this document relate to a method and apparatus for controlling an image sensor in an electronic device.
최근 기술의 발달과 함께, 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(personal computer) 등과 같이 다양한 사용자 기능을 지원하는 전자 장치들이 출시되고 있다. 한편, 이러한 전자 장치들은 카메라를 포함함으로써 카메라와 관련된 다양한 기능을 사용자에게 제공할 수 있다.With the recent development of technology, electronic devices supporting various user functions, such as a smart phone and a personal computer (PC), have been released. Meanwhile, since these electronic devices include a camera, various functions related to the camera may be provided to the user.
이미지 센서를 포함하는 전자 장치에서 이미지 센서는 전자 장치의 프로세서가 제어하는 값으로 구동하는 경우, 이미지 센서 구동에 따른 전력 소모가 크게 발생할 수 있다.In an electronic device including an image sensor, when the image sensor is driven with a value controlled by the processor of the electronic device, power consumption due to driving the image sensor may be large.
전자 장치의 프로세서로부터 제어 신호를 수신하여 동작하는 이미지 센서의 경우, 기 지정된 정해진 영역에 대한 밝기 값을 출력하므로 조도 값 판단에 영향을 주는 데이터를 포함할 수 있기에, 판단한 조도 값의 신뢰도가 낮아질 수 있다.In the case of an image sensor operating by receiving a control signal from a processor of an electronic device, since it outputs a brightness value for a predetermined area, data affecting the determination of the illuminance value may be included, so the reliability of the determined illuminance value may be lowered. have.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 이미지 센서, 및 상기 이미지 센서와 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 이미지 센서는 외부 객체와 관련된 이미지 데이터를 획득하고, 상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 객체를 식별하고, 상기 식별한 객체에 기초하여, 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분하고, 상기 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정하고, 상기 복수의 영역들 각각에 대하여 밝기 값을 측정하고, 상기 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 결정된 가중치에 기초하여, 상기 이미지 데이터의 조도 값을 계산하고, 및 상기 계산한 조도 값을 상기 프로세서로 전송하도록 구성될 수 있다.According to various embodiments disclosed herein, an electronic device includes an image sensor and a processor operatively connected to the image sensor, wherein the image sensor acquires image data related to an external object, and based on the image data Identifies an object, divides the image data into a plurality of regions based on the identified object, determines a weight for each of the divided regions, and a brightness value for each of the plurality of regions , calculates an illuminance value of the image data based on a brightness value and a determined weight for each of the plurality of regions, and transmits the calculated illuminance value to the processor.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서는 메모리, 및 상기 메모리와 기능적으로 연결된 컨트롤러를 포함하고, 상기 컨트롤러는 이미지 데이터를 획득하고, 상기 이미지 데이터에 포함된 객체를 식별하고, 상기 식별된 객체에 기초하여 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분하고, 상기 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정하고, 상기 복수의 영역들 각각에 대하여 밝기 값을 측정하고, 및 상기 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 결정된 가중치에 기초하여, 상기 이미지 데이터의 조도 값을 계산하도록 구성될 수 있다.According to various embodiments disclosed in this document, an image sensor includes a memory, and a controller operatively connected to the memory, wherein the controller acquires image data, identifies an object included in the image data, and Classifying the image data into a plurality of regions based on an object, determining a weight for each of the divided regions, measuring a brightness value for each of the plurality of regions, and the plurality of regions Based on the brightness value and the determined weight for each of the illuminance values of the image data may be configured to be calculated.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따르면, 명령들을 저장하는 저장 매체는, 상기 명령들은 적어도 하나의 컨트롤러에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 컨트롤러에 의해 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 적어도 하나의 컨트롤러와 기능적으로 연결된 이미지 센서를 이용하여, 외부 객체와 관련된 이미지 데이터를 획득하는 동작, 상기 이미지 데이터에 기초하여, 상기 객체를 식별하는 동작, 상기 식별한 객체에 기초하여, 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분하는 동작, 상기 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정하는 동작, 상기 복수의 영역들 각각에 대하여 밝기 값을 측정하는 동작, 및 상기 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 결정된 가중치에 기초하여, 상기 이미지 데이터의 조도 값을 계산하는 동작을 포함할 수 있다.According to various embodiments disclosed in this document, a storage medium storing instructions is configured to perform at least one operation by the at least one controller when the instructions are executed by the at least one controller, The operation may include obtaining image data related to an external object by using an image sensor functionally connected to the at least one controller, identifying the object based on the image data, and based on the identified object , dividing the image data into a plurality of regions, determining a weight for each of the divided regions, measuring a brightness value for each of the plurality of regions, and the plurality of regions The method may include calculating an illuminance value of the image data based on the brightness value and the determined weight for each of the illuminance values.
본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 이미지 센서가 저전력으로 구동하면서 전자 장치 주변의 조도 값을 측정할 수 있다. The electronic device according to various embodiments of the present disclosure may measure an illuminance value around the electronic device while the image sensor is driven with low power.
본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서가 전자 장치의 프로세서의 제어와 구분되어 조도 값을 측정할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the image sensor may be separated from the control of the processor of the electronic device to measure the illuminance value.
본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 이미지 센서를 이용하여 조도 값의 정확성을 향상시킬 수 있고, 이미지 센서를 저전력으로 구동할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the electronic device may improve the accuracy of the illuminance value by using the image sensor, and may drive the image sensor with low power.
본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 센서를 통해 조도 값을 측정할 수 있으므로, 이미지 센서가 조도 센서의 기능도 수행하여, 별도의 조도 센서를 구비할 필요성이 낮아질 수 있다. 별도의 조도 센서를 구비할 필요성이 낮아짐에 따라 재료비를 절감할 수 있고, 디자인적 자유도를 확보할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, since the illuminance value can be measured through the image sensor, the image sensor also functions as the illuminance sensor, thereby reducing the need for a separate illuminance sensor. As the need for a separate illuminance sensor is reduced, material costs can be reduced and design freedom can be secured.
도 1은 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서의 동작 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 프로세서 및 이미지 센서의 동작 흐름도이다.
도 5a 및 5b는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서가 이미지 데이터의 조도 값을 측정하는 방법을 도시한 도면이다.
도 6a 및 6b는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서가 이미지 데이터의 조도 값을 측정하는 방법을 도시한 도면이다.1 is a block diagram of an
2 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;
3 is an operation flowchart of an image sensor according to various embodiments of the present disclosure;
4 is an operation flowchart of a processor and an image sensor of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;
5A and 5B are diagrams illustrating a method for an image sensor to measure an illuminance value of image data according to various embodiments of the present disclosure;
6A and 6B are diagrams illustrating a method in which an image sensor measures an illuminance value of image data according to various embodiments of the present disclosure;
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. 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 있다1 is a block diagram of an
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)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.The
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. The
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. The
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. The
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. The
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.The
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. 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. The
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.The
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. The
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. 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. The
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)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.The
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.The
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.The
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각 다른 속성(예: 화각) 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 상기 복수의 카메라 모듈(180)들은, 광각 카메라, 망원 카메라, 또는 IR 카메라(예: time of flight camera, structured light camera) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 서로 다른 화각을 갖는 렌즈를 포함하는 카메라 모듈(180)이 복수로 구성되어 있고, 전자 장치는 사용자의 선택에 따라 화각을 변경하도록 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 카메라 모듈(180)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다.According to various embodiments, the
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.The
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.The
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. The communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 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.The
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.At least some of the components are connected to each other through a communication method between peripheral devices (eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)) and a signal ( e.g. commands or data) can be exchanged with each other.
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. 외부 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, 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 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. According to an embodiment, the command or data may be transmitted or received between the
도 2는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.2 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;
도 2를 참조하면, 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 이미지 센서(210), 프로세서(220)(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 디스플레이(230)(예: 도 1의 표시 장치(160))를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 구성 중 일부가 생략 또는 치환되더라도 본 문서에 개시된 다양한 실시예를 구현함에는 지장이 없을 것이다. Referring to FIG. 2 , an
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 전자 장치(101)에 구비된 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))의 구성 요소일 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(210)는 전력 관리 모듈(예: 도 1의 전력 관리 모듈(188))로부터 전력을 공급받아 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 이미지 센서(210)는 생성된 이미지 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성 요소(예: 프로세서(220))에게 전송할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는, 센서 어레이(211), 컨트롤러(213) 또는 메모리(215)를 포함할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 센서 어레이(211)(sensor array)는 카메라의 렌즈를 통해 수광된 빛을 전기 신호로 변환하여 이미지 데이터를 생성하는 픽셀 센서일 수 있다. 센서 어레이(211)는, 예를 들어, 수광 소자의 광전 효과로 인하여 발생된 전류를 증폭시킬 수 있다. 센서 어레이(211)는, 예를 들어, 2차원으로 배열된 복수의 픽셀들(P(i, j); 여기서, i 및 j는 픽셀의 위치를 나타내는 것으로써, i는 행 번호이고, j는 열 번호일 수 있음)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부의 픽셀들은 각각, 광전 변환 소자(photoelectric transformation element)(또는 광 감지 소자; position sensitive detector(PSD))와 복수의 트랜지스터들(예: 리셋 트랜지스터, 전송 트랜지스터, 선택 트랜지스터, 드라이버 트랜지스터)을 포함할 수 있다. 또한, 센서 어레이(211)는 복수의 컬럼 라인(column line)들을 포함할 수 있다. 컬럼 라인들은 각각, 열 방향으로 배열된 픽셀들과 전기적으로 연결될 수 있다. 센서 어레이(211)는, 예를 들어, CMOS(complementary metal-oxide-semiconductor) 기술로 생산된 CMOS 센서일수 있다. 또는, 센서 어레이(211)는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서를 포함할 수 있다.다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 이미지 센서(210)의 각 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 수행할 수 있는 구성으로써, 이미지 센서(210)의 각 구성 요소들과 작동적으로 연결될 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 메모리(215)는, 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 이미지 센서(210)에서 생성한 이미지 데이터를 포함할 수 있다. 또한 데이터는, 예를 들어, 이미지 데이터와 관련된 제어 정보(예: 가중치, 밝기 값, 조도 값 등)를 포함할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 메모리(215)는, 예를 들어, 버퍼(buffer)일 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 메모리(215)는, 센서 어레이(211)를 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(215)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 디스플레이(230)를 통하여 프리뷰(pre-view)될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(215)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 컨트롤러(213)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(215)는 도 1의 메모리(130)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다. 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)는 전자 장치(101)의 각 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 수행할 수 있는 구성으로써, 도 1의 프로세서(120)의 구성 및/또는 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 프로세서(220)는, 컨트롤러(213)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 프로세서(220)가 컨트롤러(213)와 독립적으로 운영되는 경우, 프로세서(220)는, 컨트롤러(213)에 의해 처리된 적어도 하나의 제어 정보를 이용하여, 센서 어레이(211)를 통하여 획득된 이미지를 그대로 또는 추가로 처리한 후 디스플레이(230)를 통해 나타낼 수 있다. 또한 프로세서(220)는, 컨트롤러(213)에 의해 처리된 적어도 하나의 제어 정보를 이용하여, 디스플레이(230)의 밝기를 조절할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 컨트롤러(213)로부터 획득한 제어 정보에 기초하여 전자 장치 주변의 조도 값을 확인(예: 판단)할 수 있고, 확인된 조도 값에 기초하여 디스플레이(230)의 밝기를 조절할 수 있다. The
프로세서(220)는, 예를 들어, 전자 장치(101)의 구성 요소들과 작동적으로 연결될 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 디스플레이(230)는, 프로세서(220)의 제어에 기반하여 다양한 화면을 표시할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 디스플레이(230)는 다양한 외부 객체의 접촉 또는 근접 (예를 들면, 호버링)을 인식할 수 있는 터치 센서 패널(touch sensor panel, TSP)의 형태로 구현될 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 외부 객체(예: 피사체)로부터 방출 또는 반사된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 외부 객체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 센서(210)는, 예를 들면, RGB(red-green-blue) 센서, BW(black and white) 센서, IR(infrared) 센서, 또는 UV(ultraviolet) 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 저전력 모드로 구동이 가능한 이미지 센서(210)일 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(210)는 카메라가 동작하지 않는 경우(예: 백그라운드에서 동작하는 경우)에도, 소프트웨어 대기 모드(software standby mode)로 동작할 수 있다. 이미지 센서(210)는, 예를 들어, 입력되는 이미지 데이터들의 초당 프레임 수(frame per second, FPS)를 줄이는 방식, 서브 샘플링(sub sampling)을 이용하는 방식 또는 데이터 비트(data bit)를 줄이는 방식 중 적어도 하나의 방식을 통하여 저전력 모드로 구동할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 저전력 모드로 동작하면서 상시 구동(always on)이 가능할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 주변 광 센서(ambient light sensor, ALS) 기능을 수행할 수 있다. 주변 광 센서 기능은, 예를 들어, 획득되는 이미지 데이터의 밝기 값을 통해 센서 주변의 조도 값을 획득하는 기능일 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 이미지 센서(210)로부터 조도 값을 획득하여, 디스플레이(230)의 밝기를 조절할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는, 프로세서(220)의 제어 하에 구동될 수도 있고, 프로세서(220)의 제어 없이 자체적으로 구동될 수도 있다. 예를 들어, 이미지 센서(210)는, 프로세서(220)의 제어 없이도 저전력 모드로 상시 구동될 수 있고, 저전력 모드에서 획득된 이미지 데이터를 분석하여 이미지 데이터에 포함된 객체를 검출할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 구성 요소들과 작동적으로 또는 기능적으로 연결될 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 센서 어레이(211)를 통해 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 획득한 이미지 데이터에 포함된 객체를 식별할 수 있다. 식별되는 객체는, 예를 들어, 광원(light source), 물체(물건), 및/또는 사람(예: 얼굴 또는 몸)일 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 이미지 데이터에 포함된 광원을 식별할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 연속되는 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값을 측정할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 연속되는 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값, 밝기 값의 차이, 및/또는 밝기 값 차이의 주기성 중 적어도 하나를 이용하여 지정된 현상(예: 플리커(flicker))의 발생 여부를 판단할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 연속되는 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값이 특정 주기를 가지고 변하는 경우, 플리커가 발생하였다고 판단할 수 있다. 컨트롤러(213)는 플리커가 발생하는 경우, 이미지 데이터 내에 광원(예: 형광등)이 포함되어 있다고 판단할 수 있다. 컨트롤러(213)는 이미지 데이터에서 플리커가 발생한 위치에 존재하는 객체를 광원으로 식별할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 이미지에서 객체가 차지하는 면적의 비율(예: 이미지의 포화도), 및/또는 밝기 값이 지정된 수치(예: 60)보다 큰 객체의 수에 기초하여 광원을 식별할 수 있다. 또한 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 이미지의 포화, 및/또는 밝기 값이 지정된 범위(예: 60 내지 80)에 포함되는지 판단하여 광원을 식별할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 획득한 이미지 데이터를 분석하여 전자 장치(101)의 위치가 실내인지 실외인지 여부를 판단할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 명암비(contrast)를 측정할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 측정한 명암비가 기 설정된 임계 값 이상인 경우(예: 높은 명암비를 갖는 경우) 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 실외에 위치한다고 판단할 수 있고, 기 설정된 임계 값 미만인 경우(예: 낮은 명암비를 갖는 경우) 전자 장치(101)가 실내에 위치한다고 판단할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 상기 판단한 전자 장치(101)의 위치에 기초하여 이미지 센서(210)의 샘플링 레이트(sampling rate)를 결정할 수 있다.The
하기의 [표 1]은 예를 들어 이미지 센서(210)가 다양한 상황에서 장면 및/또는 광원을 인식한 결과를 도시한 표이다.[Table 1] below is, for example, a table showing the results of the
[표 1]에 따르면, 밝기는 high, medium, low로 구별될 수 있으며, 밝기를 0 ~ 100으로 나타낼 때, 80이상이면 high, 60이상 ~ 80미만이면 medium, 60미만이면 low로 표시할 수 있다. 명암비는 high, medium, low로 구별될 수 있으며, 밝기와 마찬가지로 0 ~ 100으로 나타낼 때, 60이상이면 high, 30이상 ~ 60미만이면 medium, 0이상 ~ 30미만이면 low로 표시할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 밝기, 명암비, 플리커 발생 여부, 및/또는 광원 존재 여부는 이미지 센서(210)를 구성하는 센서 어레이(211)의 성능, 컨트롤러(213)의 성능(예: 초당 프레임 수, 서브 샘플링 수, 표시하는 데이터 비트 수) 중 적어도 어느 하나를 고려하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 가격이 낮은 센서 어레이(211)가 사용되어 성능이 좋지 않은 경우, 밝기에 대한 기준이 낮아질 수 있다. [표 1]에서는 밝기를 3단계, 명암비를 3단계로 구별하였으나, 더 세분화하여 구별할 수 있다.According to [Table 1], brightness can be divided into high, medium, and low. When brightness is expressed as 0 to 100, it can be expressed as high if it is 80 or more, medium if it is 60 or more and less than 80, and low if it is less than 60. have. Contrast ratio can be divided into high, medium, and low. Like brightness, when expressed as 0 to 100, it can be expressed as high if it is 60 or more, medium if it is 30 or more and less than 60, and low if it is 0 or more and less than 30. According to various embodiments, the performance of the
(brightness)
(0~100)brightness
(brightness)
(0-100)
(contrast)
(0~100)contrast ratio
(contrast)
(0-100)
(flicker)Whether flicker occurs
(flicker)
(light source)presence of light source
(light source)
(예: 85)High
(Example: 85)
(예: 67)High
(Example: 67)
(예: 70)Medium
(Example: 70)
(예: 25)Low
(Example: 25)
(예: 65)Medium
(Example: 65)
(예: 15)Low
(Example: 15)
상기 [표 1]을 참조하면, Case A는 이미지 센서(210)를 포함하는 전자 장치(101)가 실외에 위치한 경우이다. Case A의 경우, 컨트롤러(213)가 이미지 데이터의 밝기 값 및 명암비를 측정한 결과, high로 지정된 범위의 밝기 값(예: 85) 및 high로 지정된 범위의 명암비(예: 67)가 측정되었음을 확인할 수 있다. Case A의 경우, 컨트롤러(213)가 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값의 차이 및 차이의 주기성을 식별한 결과, 플리커가 발생하지 않았음을 확인할 수 있다. 상기의 데이터들을 이용하여, 컨트롤러(213)는 전자 장치(101)가 실외에 위치해 있으며, 이미지 데이터에 광원이 존재하지 않는다고 판단할 수 있다. 상기의 경우 컨트롤러(213)는 주변 환경이 높은 조도의 실외 환경으로 판단하였으므로, 이미지 센서(210)의 샘플링 레이트를 최소화할 수 있다.Referring to Table 1, Case A is a case in which the
Case B는 이미지 센서(210)를 포함하는 전자 장치(101)가 실내에 위치한 경우이다. Case B의 경우, 컨트롤러(213)가 이미지 데이터의 밝기 값 및 명암비를 측정한 결과, medium으로 지정된 범위의 밝기 값(예: 70) 및 low로 지정된 범위값의 명암비(예: 25)가 측정되었음을 확인할 수 있다. Case B의 경우, 컨트롤러(213)가 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값의 차이 및 차이의 주기성을 식별한 결과, 플리커가 발생하지 않았음을 확인할 수 있다. 상기의 데이터들을 이용하여, 컨트롤러(213)는 전자 장치(101)가 실내에 위치해 있으며, 광원이 문제되지 않는 상황으로 판단할 수 있다. 상기의 경우 컨트롤러(213)는 주변 환경이 플리커가 발생하지 않는 낮은 조도의 실내 환경으로 판단하였으므로, 이미지 센서(210)의 샘플링 레이트(sampling rate)를 높일 수 있다.Case B is a case in which the
Case C는 이미지 센서(210)를 포함하는 전자 장치(101)가 실내에 위치한 경우이다. Case C의 경우, 컨트롤러(213)가 이미지 데이터의 밝기 값 및 명암비를 측정한 결과, medium으로 지정된 범위의 밝기 값(예: 65) 및 low로 지정된 범위의 명암비(예: 15)가 측정되었음을 확인할 수 있다. Case C의 경우, 컨트롤러(213)가 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값의 차이 및 차이의 주기성을 식별한 결과, 플리커가 발생하였음을 확인할 수 있다. 상기의 데이터들을 이용하여, 컨트롤러(213)는 전자 장치(101)가 실내에 위치해 있으며, 이미지 데이터에 광원이 존재하는 상황으로 판단할 수 있다. 상기의 경우 컨트롤러(213)는 주변 환경이 광원이 존재하는 낮은 조도의 실내 환경으로 판단하였으므로, 이미지 센서(210)의 샘플링 레이트(sampling rate)를 높일 수 있고, 플리커로 인한 이미지 데이터의 밝기 변동을 보정할 수 있다.Case C is a case in which the
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 이미지 데이터에 포함된 객체 중 지정된 객체(예: 사람)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(213)는, 이미지 데이터에 포함된 사람을 식별할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 얼굴 인식(face recognition)을 통해 이미지 데이터에 포함된 사람의 얼굴을 인식할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 이미지 데이터 내의 얼굴의 위치 및/또는 얼굴의 각도를 검출할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 오메가(Ω) 형상 인식을 통해 이미지 데이터에 포함된 사람의 상반신을 인식할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 획득한 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 이미지 데이터를 식별한 객체가 포함된 영역 및 식별한 객체가 포함되지 않은 영역으로 구분할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 이미지 데이터 상에서 식별한 객체가 차지하는 면적에 기초하여, 구분할 복수의 영역들의 개수를 결정할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 식별한 객체가 차지하는 면적에 기초하여, 기 지정된 분할 방식들 중 하나를 선택할 수 있다. 기 지정된 분할 방식은, 예를 들어, 2*2, 3*3, 4*4, 16*16 분할 방식을 포함할 수 있으며, 이외에도 다양한 분할 방식을 적용할 수 있음은 물론이다. 예를 들어, 식별한 객체가 1개이고, 식별한 객체의 크기가 이미지 데이터 전체 면적의 25%를 차지하는 경우, 컨트롤러(213)는 2*2 분할 방식을 선택하여, 이미지 데이터를 지정된 분할 형상(예: 사각 분할 형상)으로 이루어진 총 4개의 영역으로 구분할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 이미지 데이터 상에서 식별한 객체의 형상에 기초하여, 구분할 복수의 영역들의 개수를 결정할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 식별한 객체의 형상이 다각형(예: 사각형, 오각형)인 경우, 컨트롤러(213)는, 식별된 객체의 형상을 중심으로 동일 또는 유사한 형태의 분할 형상(예: 사각 분할 형상, 오각 분할 형상)으로 이루어진 복수개의 영역들(미도시)로 구분할 수 있다.The
다양한 실시예에 따르면, 컨트롤러(213)는, 이미지 센서(예: 이미지 센서(210))의 저전력 단계에 기반하여 조도 값의 신뢰도를 변경할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(213)는, 이미지 센서(210)에서 소모되는 전력을 더 줄이기 위해서 저전력 단계를 변경할 수 있고, 변경된 저전력 단계에 기반하여 조도 값에 대한 신뢰도를 변경할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(213)는, 제1 저전력 단계에서는 제1 신뢰도(예: 90% 이상)로 설정하고, 제2 저전력 단계에서는 제2 신뢰도(예: 50% 내지 90% 미만)로 설정할 수 있다. 일 실시예에서, 컨트롤러(213)는, 변경된 신뢰도에 기반하여, 구분할 복수의 영역들의 개수를 결정할 수 있다. 예를 들면, 컨트롤러(213)는, 제1 신뢰도인 경우, 16*16 분할 방식으로 설정할 수 있고, 제2 신뢰도인 경우, 4*4 분할 방식으로 설정할 수 있다.According to various embodiments, the
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치(weight)를 결정할 수 있다. 상기 가중치는, 예를 들면, 정확한 조도 값 측정을 위하여, 영역 밝기 값에 적용하는 가중치일 수 있다. 컨트롤러(213)는 복수의 영역들 중 식별한 객체가 위치한 적어도 하나의 영역의 가중치를 제1 값으로 결정하고, 복수의 영역들 중 상기 적어도 하나의 영역을 제외한 나머지 영역들(예: 식별한 객체가 위치하지 않은 영역들)의 가중치를 상기 제1 값보다 큰 제2 값으로 결정할 수 있다. 컨트롤러(213)는 조도 값 판단에 영향(예: 오류)을 주는 영역의 가중치는 작은 값으로 설정하여, 신뢰도 높은(예: 90% 이상) 조도 값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(213)는 복수의 영역들 중 식별한 객체가 위치하는 영역의 가중치는 지정된 값보다 작은 값으로 설정할 수 있고, 복수의 영역들 중 식별한 객체가 위치하지 않는 영역의 가중치를 지정된 값보다 큰 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(213)는 복수의 영역들 중 식별한 객체가 위치하는 영역의 가중치를 0으로 설정하여, 복수의 영역들 중 식별한 객체가 위치하는 영역을 제외하고 이미지 데이터의 조도 값을 계산할 수도 있다. 다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 모든 영역의 가중치를 0으로 설정하여 가중치를 고려하지 않고 이미지 데이터의 조도 값을 계산할 수도 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값을 측정할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 주변 광 센서 기능을 수행함에 있어서, 조도 값을 판단하기 위한 데이터(예: 이미지 데이터)의 획득 범위를 제어할 수 있다. 예를 들면, 이미지 센서(210)는, 높은 신뢰도(예: 90% 이상)의 조도 값을 산출하기 위해서 획득하는 이미지 데이터들의 초당 프레임 수(FPS)를 높일 수 있고, 다수의 데이터들에 기반하여 조도 값을 판단할 수 있다. 일 실시예에 따라, 이미지 센서(210)가 주변 광 센서 기능과 관련된 데이터를 획득하는 범위는 서술된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 다양한 알고리즘에 따라 데이터의 획득 범위가 변경될 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및/또는 결정한 가중치에 기초하여, 이미지 데이터의 조도 값을 계산할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 복수의 영역들 각각에 대해 측정한 밝기 값에 결정한 가중치를 적용하여, 조도 값으로 출력할 수 있다. 계산한 조도 값은 간단한 숫자 데이터로 출력될 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(213)는 저전력 모드에서 조도 값을 출력할 수 있도록, 조도 값을 byte 단위의 숫자로 계산할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 계산한 조도 값을 전자 장치(101)의 프로세서(220)로 전송할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)의 프로세서(220)는, 이미지 센서(210)를 통해 수신한 조도 값에 기초하여, 디스플레이(230) 밝기를 제어할 수 있다. 예를 들어, 수신한 조도 값이 기 설정된 임계 조도 값 미만인 경우, 디스플레이(230) 밝기를 낮게 설정할 수 있고, 기 설정된 임계 조도 값 이상인 경우, 디스플레이(230) 밝기를 높게 설정할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 식별한 객체의 위치 변화에 따라 샘플링 레이트를 조절할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 복수의 이미지 데이터들에 포함된 객체를 식별할 수 있다. 컨트롤러(213)는 상기 복수의 이미지 데이터들 중 연속되는 2개의 이미지 데이터 상의 상기 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 이상으로 변화하였는지 여부를 판단할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 상기 판단한 결과에 기초하여 샘플링 레이트를 결정할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 이상으로 변화한 것에 응답하여 샘플링 레이트를 상대적으로 높은 값으로 결정할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 이상으로 변화한 경우, 움직임이 큰 상황으로 판단하여, 조도 환경이 변화할 수 있는 상황으로 판단할 수 있다. 상기의 경우 컨트롤러(213)는 샘플링 레이트를 높일 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 미만으로 변화한 것에 응답하여, 샘플링 레이트를 상대적으로 낮은 값으로 결정할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 미만으로 변화한 경우, 움직임이 작은 상황으로 판단하여, 조도 환경이 변화하지 않는 상황으로 판단할 수 있다. 상기의 경우 컨트롤러(213)는 샘플링 레이트를 낮출 수 있다.The
도 3은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서의 동작 흐름도이다.3 is an operation flowchart of an image sensor according to various embodiments of the present disclosure;
동작흐름도 300을 참조하면, 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(예: 도 2의 이미지 센서(210))의 컨트롤러(213)는, 동작 301에서, 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 컨트롤러(예: 도 2의 컨트롤러(213))는, 예를 들어, 센서 어레이(예: 도 2의 센서 어레이(211))를 통해 이미지 데이터를 획득할 수 있다.Referring to the
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 동작 303에서, 이미지 데이터에 포함된 객체를 식별할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 이미지 데이터에 포함된 사람 또는 광원을 식별할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값을 측정하여 플리커 발생 여부를 판단하고, 플리커가 발생한 것으로 판단한 것에 응답하여 플리커가 발생한 위치의 객체를 광원으로 식별할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 얼굴 인식 또는 오메가 형상 인식을 통해 사람의 얼굴 또는 상반신을 식별할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 동작 305에서, 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(213)는 이미지 데이터를 식별한 객체가 포함된 영역 및 식별한 객체가 포함되지 않은 영역으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(213)는 이미지 데이터 상에서 식별한 객체가 차지하는 면적에 기초하여 기 지정된 분할 방식 중 하나를 선택하여 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 동작 307에서, 식별한 객체에 기초하여, 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정할 수 있다. 컨트롤러(213)는 식별한 객체의 위치에 기초하여 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정할 수 있다. 가중치는, 정확한 조도 값 측정을 위하여, 영역 밝기 값에 적용하는 가중치일 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(213)는 복수의 영역들 중 식별한 객체가 위치하는 영역의 가중치는 작은 값으로 설정할 수 있고, 복수의 영역들 중 식별한 객체가 위치하지 않는 영역의 가중치를 큰 값으로 설정할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 동작 309에서, 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값을 측정할 수 있다.In
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 동작 311에서, 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 복수의 영역들 각각에 대하여 결정한 가중치에 기초하여, 이미지 데이터의 조도 값을 계산할 수 있다. In
다양한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 동작 313에서, 계산한 조도 값을 출력할 수 있다. 예를 들어 컨트롤러(213)는 계산한 조도 값을 전자 장치(101)의 프로세서(220)로 전송할 수 있다.The
다앙한 실시예에 따른 컨트롤러(213)는, 동작 303 내지 동작 311에서 일부 동작을 제외하고 이미지 데이터의 조도 값을 계산할 수 있다. 예를 들면, 컨트롤러(213)는, 동작 305 이후, 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 이용하지 않고, 동작 309에서 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값에 기초하여, 이미지 데이터의 조도 값을 계산할 수 있다.The
도 4는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 프로세서 및 이미지 센서의 동작 흐름도이다.4 is an operation flowchart of a processor and an image sensor of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;
동작 흐름도 400을 참조하면, 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 전원이 켜지는 경우, 동작 401 및 동작 403에서, 프로세서(예: 도 2의 프로세서(220)) 및 이미지 센서(예: 도 2의 이미지 센서(210))에 전력이 공급되어 전원이 켜질 수 있다.Referring to the
다양한 실시예에 따른 프로세서(220)는, 동작 405에서, 시스템 구동을 시작할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는, 동작 407에서, 카메라의 구동을 시작하고 저전력 모드로 구동할 수 있다. 이미지 센서(210)는, 예를 들어, 소프트웨어 대기 모드 상태를 포함하는 저전력 모드로 동작할 수 있다. 상기의 경우, 이미지 센서(210)를 포함하는 카메라는 백그라운드에서 동작하면서도 이미지 센서(210)는 상시 구동(always on) 상태일 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는, 동작 409에서, 저전력 모드로 동작하면서 이미지 데이터를 획득할 수 있다. In
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는, 동작 411에서, 이미지 데이터를 이용하여 최적화된 조도 값을 계산할 수 있다. 최적화된 조도 값은 예를 들어 상기 도 3에서 설명한 방식일 수 있다. 이미지 센서(210)는, 예를 들어, 이미지 데이터에 포함된 객체를 식별할 수 있고, 식별한 객체에 기초하여 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분할 수 있고, 복수의 영역들 각각의 가중치를 결정할 수 있고, 복수의 영역들 각각의 밝기 값을 측정할 수 있으며, 복수의 영역들 각각의 밝기 값 및 가중치 값에 기초하여, 이미지 데이터의 최적화된 조도 값을 계산할 수 있다.The
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는, 동작 413에서, 계산한 조도 값을 프로세서(220)로 전송할 수 있다. The
다양한 실시예에 따른 프로세서(220)는, 동작 415에서, 수신한 조도 값에 기초하여, 디스플레이(예: 도 2의 디스플레이(230)) 밝기를 조절할 수 있다. 예를 들어, 수신한 조도 값이 기 설정된 임계 조도 값 미만인 경우, 디스플레이(230) 밝기를 낮게 설정할 수 있고, 기 설정된 임계 조도 값 이상인 경우, 디스플레이(230) 밝기를 높게 설정할 수 있다.The
다양한 실시예에 따라, 도 3, 및 도 4에 도시된 과정 내지 방법에 기재된 동작(예: 301 내지 313, 401 내지 425)들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱(heuristic)한 방법으로 실행될 수 있다. 예를 들면, 다른 순서로 실행되거나, 일부 동작이 생략되거나, 다른 동작이 추가될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 센서(210)는, 최적화된 조도 값(예: 제1 조도 값)을 계산 한 후, 추가적인 이미지 데이터를 더 획득할 수 있고, 추가적인 이미지 데이터에 기초하여 추가적인 조도 값(예: 제2 조도 값)을 계산할 수 있다. 이미지 센서(210)는, 예를 들면, 제1 조도 값 및 제2 조도 값을 이용하여 제3 조도 값을 계산할 수 있고, 제3 조도 값을 프로세서(220)로 전송할 수 있다.According to various embodiments, the operations (eg, 301 to 313 , 401 to 425 ) described in the process or method shown in FIGS. 3 and 4 may be performed sequentially, in parallel, iteratively, or in a heuristic manner. . For example, they may be executed in a different order, some operations may be omitted, or other operations may be added. According to an embodiment, after calculating the optimized illuminance value (eg, the first illuminance value), the
도 5a 및 5b는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서가 이미지 데이터의 조도 값을 측정하는 방법을 도시한 도면이다.5A and 5B are diagrams illustrating a method for an image sensor to measure an illuminance value of image data according to various embodiments of the present disclosure;
도 5a를 참조하면, 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(예: 도 2의 이미지 센서(210))는 이미지 데이터를 획득할 수 있고, 이미지 데이터에 포함된 객체를 식별할 수 있다. 이미지 센서(210)는, 예를 들어, 얼굴 인식을 통해 이미지 데이터 내의 사람 얼굴(510)을 식별할 수 있다. Referring to FIG. 5A , an image sensor (eg, the
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 식별한 사람 얼굴(510)에 기초하여, 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분할 수 있다. 이미지 센서(210)는, 예를 들어, 사람 얼굴(510)을 포함하는 영역(520) 및 사람 얼굴(510)을 포함하지 않는 영역(530)으로 구분할 수 있다. 사람 얼굴(510)을 포함하지 않는 영역(530)은, 예를 들어, 이미지 데이터 중 사람 얼굴(510)을 포함하는 영역(520)을 제외한 영역을 의미할 수 있다. 사람 얼굴을 포함하는 영역(520)은, 예를 들어, 식별한 사람 얼굴의 테두리와 일치하게 설정될 수도 있고, 식별한 사람 얼굴 크기에 대응하는 도형(예: 사각형, 원형) 영역으로 설정될 수도 있다. 식별한 객체 크기에 대응하는 도형 영역으로 구분하는 경우, 데이터 처리량을 감소시켜 이미지 센서(210)의 전력 소모를 감소시킬 수 있다.The
도 5b를 참조하면, 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는, 사람 얼굴을 포함하는 영역(520)의 가중치를 작은 값으로 설정하고, 사람 얼굴을 포함하지 않는 영역(530)의 가중치를 큰 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(210)는 사람 얼굴을 포함하는 영역(520)의 가중치를 0으로 설정하여, 사람 얼굴을 포함하는 영역(520)(예: 제1 영역)을 제외하고, 사람 얼굴을 포함하지 않는 영역(530)(예: 제2 영역)의 밝기 값만을 이용하여 이미지 데이터의 조도 값을 계산할 수도 있다.Referring to FIG. 5B , the
도 6a 및 6b는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서가 이미지 데이터의 조도 값을 측정하는 방법을 도시한 도면이다.6A and 6B are diagrams illustrating a method in which an image sensor measures an illuminance value of image data according to various embodiments of the present disclosure;
도 6a를 참조하면, 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(예: 도 2의 이미지 센서(210))는 이미지 데이터를 획득할 수 있고, 이미지 데이터에 포함된 복수의 객체를 식별할 수 있다. 이미지 센서(210)는, 예를 들어, 얼굴 인식을 통해 이미지 데이터 내의 사람 얼굴(710)을 식별할 수 있다. 이미지 센서(210)는, 예를 들어, 연속되는 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값, 밝기 값의 차이, 또는 밝기 값 차이의 주기성 중 적어도 하나를 이용하여, 이미지 데이터 내의 광원들(720a 내지 720i)을 식별할 수 있다.Referring to FIG. 6A , an image sensor (eg, the
도 6b를 참조하면, 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는, 식별한 객체에 기초하여, 획득한 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분할 수 있다. 컨트롤러(213)는, 예를 들어, 식별한 객체가 차지하는 면적에 기초하여, 기 지정된 분할 방식들 중 하나를 선택할 수 있다. 도 6b는 4*4 분할 방식을 이용하여 이미지 데이터를 총 16개의 영역(731a, 731b, 731c, 731d, 733a, 733b, 733c, 733d, 735a, 735b, 735c, 735d, 737a, 737b, 737c, 737d)으로 구분한 실시 예를 도시한 도면이다.Referring to FIG. 6B , the
다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정할 수 있다. 예를 들어 이미지 센서(210)는 사람 얼굴(710) 및 광원(720a 내지 720i)들이 위치하는 영역인, 영역 733a, 영역 733b, 영역 733c, 영역 733d, 영역 735a, 영역 735b, 영역 735c, 영역 735d의 가중치는 작은 값으로 설정할 수 있다. 이미지 센서(210)는, 사람 얼굴(710) 및 광원(720a 내지 720i)이 위치하지 않는 영역인, 영역 731a, 영역 731b, 영역 731c, 영역 731d, 영역 737a, 영역 737b, 영역 737c, 영역 737d의 가중치는 큰 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(210)는 사람 얼굴(710) 및 광원(720a 내지 720i)을 포함하는 영역(733a, 733b, 733c, 733d, 735a, 735b, 735c, 735d)의 가중치를 0으로 설정하여, 사람 얼굴(710) 및 광원(720a 내지 720i)을 포함하지 않는 영역(731a, 731b, 731c, 731d, 737a, 737b, 737c, 737d)의 밝기 값만을 이용하여 이미지 데이터의 조도 값을 계산할 수도 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 이미지 센서(210), 및 상기 이미지 센서와 기능적으로 연결된 프로세서(220)를 포함하고, 상기 이미지 센서(210)는 외부 객체와 관련된 이미지 데이터를 획득하고(301), 상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 객체를 식별하고(303), 상기 식별한 객체에 기초하여, 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분하고(305), 상기 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정하고(307), 상기 복수의 영역들 각각에 대하여 밝기 값을 측정하고(309), 상기 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 결정된 가중치에 기초하여, 상기 이미지 데이터의 조도 값을 계산하고(311), 및 상기 계산한 조도 값을 상기 프로세서로 전송(313)하도록 구성될 수 있다. The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 상기 이미지 센서(210)는 상기 복수의 영역들 중 상기 식별한 객체가 위치한 적어도 하나의 영역(520)의 가중치를 제1 값으로 결정하고, 상기 복수의 영역들 중 상기 적어도 하나의 영역을 제외한 나머지 영역들(530)의 가중치를 상기 제1 값보다 큰 제2 값으로 결정하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 상기 이미지 센서(210)는 상기 이미지 데이터 상에서 상기 식별한 객체가 차지하는 면적에 기초하여, 상기 복수의 영역들의 개수를 결정하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 상기 이미지 센서(210)는 저전력 모드로 동작할 수 있으며, 상기 저전력 모드는 초당 프레임 수를 낮추는 방식, 서브 샘플링을 이용하는 방식 또는 데이터 비트를 줄이는 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용하는 모드일 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 상기 이미지 센서(210)는 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값을 측정하고, 상기 측정한 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값에 기초하여, 플리커 발생 여부를 판단하고, 및 상기 플리커가 발생한 것으로 판단한 것에 응답하여, 상기 플리커가 발생한 위치의 객체를 광원으로 식별하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 상기 이미지 센서(210)는 상기 측정한 복수의 이미지 데이터의 밝기 값, 밝기 값의 차이, 또는 밝기 값 차이의 주기성 중 적어도 하나에 기초하여 상기 플리커 발생 여부를 판단하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 상기 이미지 센서(210)는 상기 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 명암비를 측정하고, 상기 측정한 명암비에 기초하여, 상기 전자 장치의 위치를 판단하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 상기 이미지 센서(210)는 상기 판단한 전자 장치의 위치에 기초하여 상기 이미지 센서의 샘플링 레이트를 결정하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 상기 이미지 센서(210)는 복수의 이미지 데이터들에 포함된 객체를 식별하고, 상기 복수의 이미지 데이터들 중 연속되는 2개의 이미지 데이터 상에서, 상기 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 이상으로 변화하였는지 여부를 판단하고, 및 상기 판단한 결과에 기초하여, 샘플링 레이트를 결정하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 상기 이미지 센서(210)는 상기 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 이상으로 변화한 것에 응답하여, 상기 샘플링 레이트를 상대적으로 높은 값으로 결정하고, 및 상기 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 미만으로 변화한 것에 응답하여, 상기 샘플링 레이트를 상대적으로 낮은 값으로 결정하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 디스플레이(160)를 더 포함하고, 상기 프로세서(220)는, 상기 이미지 센서(210)를 통해 획득한 상기 조도 값에 기초하여, 상기 디스플레이의 밝기를 조절하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 메모리(215), 및 상기 메모리와 기능적으로 연결된 컨트롤러(213)를 포함하고, 상기 컨트롤러(213)는 이미지 데이터를 획득하고(301), 상기 이미지 데이터에 포함된 객체를 식별하고(303), 상기 식별된 객체에 기초하여 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분하고(305), 상기 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정하고(307), 상기 복수의 영역들 각각에 대하여 밝기 값을 측정하고(309), 및 상기 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 결정된 가중치에 기초하여, 상기 이미지 데이터의 조도 값을 계산(311)하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서의 상기 컨트롤러(213)는 상기 계산한 조도 값을 전자 장치의 프로세서(220)로 전송하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서의 상기 컨트롤러(213)는 상기 복수의 영역들 중 상기 식별한 객체가 위치한 적어도 하나의 영역(520)의 가중치를 제1 값으로 결정하고, 상기 복수의 영역들 중 상기 적어도 하나의 영역을 제외한 나머지 영역들(530)의 가중치를 상기 제1 값보다 큰 제2 값으로 결정하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서의 상기 컨트롤러(213)는 상기 이미지 데이터 상에서 상기 식별한 객체가 차지하는 면적에 기초하여, 상기 복수의 영역들의 개수를 결정하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(210)는 저전력 모드로 동작할 수 있으며, 상기 저전력 모드는 초당 프레임 수를 낮추는 방식, 서브 샘플링을 이용하는 방식, 또는 데이터 비트를 줄이는 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용하는 모드일 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서의 상기 컨트롤러(213)는 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값을 측정하고, 상기 측정한 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값에 기초하여, 플리커 발생 여부를 판단하고, 및 상기 플리커가 발생한 것으로 판단한 것에 응답하여, 상기 플리커가 발생한 위치의 객체를 광원으로 식별하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서의 상기 컨트롤러(213)는 상기 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 명암비를 측정하고, 상기 측정한 명암비에 기초하여, 상기 전자 장치의 위치를 판단하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서의 상기 컨트롤러(213)는 상기 판단한 전자 장치의 위치에 기초하여 샘플링 레이트를 결정하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서의 상기 컨트롤러(213)는 복수의 이미지 데이터들에 포함된 객체를 식별하고, 상기 복수의 이미지 데이터들 중 연속되는 2개의 이미지 데이터 상에서, 상기 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 이상으로 변화하였는지 여부를 판단하고, 및 상기 판단한 결과에 기초하여, 샘플링 레이트를 결정하도록 구성될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시예에 따른 명령들을 저장하는 저장 매체(215)에 있어서, 상기 명령들은 적어도 하나의 컨트롤러에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 컨트롤러(213)에 의해 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은, 상기 적어도 하나의 컨트롤러와 기능적으로 연결된 이미지 센서(210)를 이용하여, 외부 객체와 관련된 이미지 데이터를 획득하는 동작(301), 상기 이미지 데이터에 기초하여, 상기 객체를 식별하는 동작(303), 상기 식별한 객체에 기초하여, 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분하는 동작(305), 상기 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정하는 동작(307), 상기 복수의 영역들 각각에 대하여 밝기 값을 측정하는 동작(309), 및 상기 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 결정된 가중치에 기초하여, 상기 이미지 데이터의 조도 값을 계산하는 동작(311)을 포함할 수 있다.In the
본 발명의 다양한 실시예에 따른 저장 매체(215)의 적어도 하나의 동작은, 상기 계산한 조도 값을 상기 적어도 하나의 컨트롤러(213)와 기능적으로 연결된 프로세서(220)로 전송하는 동작을 더 포함할 수 있다.At least one operation of the
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.The electronic device according to various embodiments disclosed in this document may have various types of devices. The electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device. The electronic device according to the embodiment of the present document is not limited to the above-described devices.
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.It should be understood that the various embodiments of this document and the terms used therein are not intended to limit the technical features described in this document to specific embodiments, and include various modifications, equivalents, or substitutions of the embodiments. In connection with the description of the drawings, like reference numerals may be used for similar or related components. The singular form of the noun corresponding to the item may include one or more of the item, unless the relevant context clearly dictates otherwise. As used herein, "A or B", "at least one of A and B", "at least one of A or B", "A, B or C", "at least one of A, B and C" and "A; Each of the phrases "at least one of B, or C" may include any one of, or all possible combinations of, items listed together in the corresponding one of the phrases. Terms such as “first”, “second”, or “first” or “second” may simply be used to distinguish the component from other such components, and refer to those components in other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said that one (eg, first) component is "coupled" or "connected" to another (eg, second) component, with or without the terms "functionally" or "communicatively". When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
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.As used herein, the term “module” may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit. A module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions. For example, according to an embodiment, the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
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 저장매체는, 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.Various embodiments of the present document include one or more instructions stored in a storage medium (eg,
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.According to one embodiment, the method according to various embodiments disclosed in this document may be provided as included in a computer program product. Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities. The computer program product is distributed in the form of a machine-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or via an application store (eg Play Store TM ) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly, online between smartphones (eg: smartphones). In the case of online distribution, at least a part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a memory of a relay server.
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.According to various embodiments, each component (eg, a module or a program) of the above-described components may include a singular or a plurality of entities. According to various embodiments, one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added. Alternatively or additionally, a plurality of components (eg, a module or a program) may be integrated into one component. In this case, the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. . According to various embodiments, operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, or omitted. or one or more other operations may be added.
Claims (20)
이미지 센서; 및
상기 이미지 센서와 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
상기 이미지 센서는
외부 객체와 관련된 이미지 데이터를 획득하고,
상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 객체를 식별하고,
상기 식별한 객체에 기초하여, 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분하고,
상기 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정하고,
상기 복수의 영역들 각각에 대하여 밝기 값을 측정하고,
상기 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 결정된 가중치에 기초하여, 상기 이미지 데이터의 조도 값을 계산하고, 및
상기 계산한 조도 값을 상기 프로세서로 전송하도록 구성된, 전자 장치.In an electronic device,
image sensor; and
A processor functionally connected to the image sensor,
the image sensor
Acquire image data related to an external object,
identify the object based on the image data;
Based on the identified object, the image data is divided into a plurality of regions,
Determining a weight for each of the plurality of divided regions,
Measuring a brightness value for each of the plurality of areas,
calculating an illuminance value of the image data based on a brightness value and a determined weight for each of the plurality of regions, and
and transmit the calculated illuminance value to the processor.
상기 이미지 센서는
상기 복수의 영역들 중 상기 식별한 객체가 위치한 적어도 하나의 영역의 가중치를 제1 값으로 결정하고, 상기 복수의 영역들 중 상기 적어도 하나의 영역을 제외한 나머지 영역들의 가중치를 상기 제1 값보다 큰 제2 값으로 결정하도록 구성된, 전자 장치.According to claim 1,
the image sensor
A weight of at least one area in which the identified object is located among the plurality of areas is determined as a first value, and weights of areas other than the at least one area among the plurality of areas are greater than the first value. an electronic device configured to determine the second value.
상기 이미지 센서는
상기 이미지 데이터 상에서 상기 식별한 객체가 차지하는 면적에 기초하여, 상기 복수의 영역들의 개수를 결정하도록 구성된, 전자 장치.According to claim 1,
the image sensor
and determine the number of the plurality of regions based on an area occupied by the identified object on the image data.
상기 이미지 센서는 저전력 모드로 동작하며,
상기 저전력 모드는 초당 프레임 수를 낮추는 방식, 서브 샘플링을 이용하는 방식 또는 데이터 비트를 줄이는 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용하는 모드인, 전자 장치.According to claim 1,
The image sensor operates in a low power mode,
The low power mode is a mode using at least one of a method of lowering the number of frames per second, a method of using sub-sampling, and a method of reducing data bits.
상기 이미지 센서는
연속적인 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값을 측정하고,
상기 측정한 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값에 기초하여, 플리커 발생 여부를 판단하고, 및
상기 플리커가 발생한 것으로 판단한 것에 응답하여, 상기 플리커가 발생한 위치의 객체를 광원으로 식별하도록 구성된, 전자 장치.According to claim 1,
the image sensor
Measuring the brightness values of a plurality of consecutive image data,
Based on the brightness values of the measured plurality of image data, it is determined whether flicker occurs, and
and in response to determining that the flicker has occurred, identify an object at a location where the flicker occurs as a light source.
상기 이미지 센서는
상기 측정한 복수의 이미지 데이터의 밝기 값, 밝기 값의 차이, 또는 밝기 값 차이의 주기성 중 적어도 하나에 기초하여 상기 플리커 발생 여부를 판단하도록 구성된, 전자 장치.6. The method of claim 5,
the image sensor
and determine whether the flicker occurs based on at least one of a brightness value of the plurality of measured image data, a difference in brightness values, or a periodicity of a difference in brightness values.
상기 이미지 센서는
상기 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 명암비를 측정하고, 및
상기 측정한 명암비에 기초하여, 상기 전자 장치의 위치를 판단하도록 구성된, 전자 장치.6. The method of claim 5,
the image sensor
Measuring the contrast ratio of the plurality of consecutive image data, and
and determine a position of the electronic device based on the measured contrast ratio.
상기 이미지 센서는
상기 판단한 전자 장치의 위치에 기초하여 상기 이미지 센서의 샘플링 레이트를 결정하도록 구성된, 전자 장치.8. The method of claim 7,
the image sensor
and determine a sampling rate of the image sensor based on the determined position of the electronic device.
상기 이미지 센서는
복수의 이미지 데이터들에 포함된 객체를 식별하고,
상기 복수의 이미지 데이터들 중 연속되는 2개의 이미지 데이터 상에서, 상기 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 이상으로 변화하였는지 여부를 판단하고, 및
상기 판단한 결과에 기초하여, 샘플링 레이트를 결정하도록 구성된, 전자 장치.According to claim 1,
the image sensor
Identifies an object included in a plurality of image data,
It is determined whether the position of the identified object has changed by more than a preset threshold value on two consecutive image data among the plurality of image data, and
and determine a sampling rate based on a result of the determination.
상기 이미지 센서는
상기 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 이상으로 변화한 것에 응답하여, 상기 샘플링 레이트를 상대적으로 높은 값으로 결정하고, 및
상기 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 미만으로 변화한 것에 응답하여, 상기 샘플링 레이트를 상대적으로 낮은 값으로 결정하도록 구성된, 전자 장치.10. The method of claim 9,
the image sensor
In response to a change in the position of the identified object by more than a preset threshold, determining the sampling rate as a relatively high value, and
and determine the sampling rate as a relatively low value in response to a change in the position of the identified object to be less than a preset threshold value.
디스플레이를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 이미지 센서를 통해 획득한 상기 조도 값에 기초하여, 상기 디스플레이의 밝기를 조절하도록 구성된, 전자 장치.According to claim 1,
further comprising a display,
The processor is
and to adjust the brightness of the display based on the illuminance value obtained through the image sensor.
메모리; 및
상기 메모리와 기능적으로 연결된 컨트롤러를 포함하고,
상기 컨트롤러는
이미지 데이터를 획득하고,
상기 이미지 데이터에 포함된 객체를 식별하고,
상기 식별된 객체에 기초하여 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분하고,
상기 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정하고,
상기 복수의 영역들 각각에 대하여 밝기 값을 측정하고, 및
상기 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 결정된 가중치에 기초하여, 상기 이미지 데이터의 조도 값을 계산하도록 구성된, 이미지 센서.In the image sensor,
Memory; and
a controller operatively connected to the memory;
the controller is
acquiring image data;
Identifies an object included in the image data,
dividing the image data into a plurality of regions based on the identified object,
Determining a weight for each of the plurality of divided regions,
measuring a brightness value for each of the plurality of regions, and
and calculate an illuminance value of the image data based on the determined weight and the brightness value for each of the plurality of regions.
상기 컨트롤러는
상기 계산한 조도 값을 전자 장치의 프로세서로 전송하도록 구성된, 이미지 센서.13. The method of claim 12,
the controller is
an image sensor configured to transmit the calculated illuminance value to a processor of an electronic device.
상기 컨트롤러는
상기 복수의 영역들 중 상기 식별한 객체가 위치한 적어도 하나의 영역의 가중치를 제1 값으로 결정하고, 상기 복수의 영역들 중 상기 적어도 하나의 영역을 제외한 나머지 영역들의 가중치를 상기 제1 값보다 큰 제2 값으로 결정하도록 구성된, 이미지 센서.13. The method of claim 12,
the controller is
A weight of at least one area in which the identified object is located among the plurality of areas is determined as a first value, and weights of areas other than the at least one area among the plurality of areas are greater than the first value. an image sensor configured to determine with the second value.
상기 컨트롤러는
상기 이미지 데이터 상에서 상기 식별한 객체가 차지하는 면적에 기초하여, 상기 복수의 영역들의 개수를 결정하도록 구성된, 이미지 센서.13. The method of claim 12,
the controller is
and determine the number of the plurality of regions based on an area occupied by the identified object on the image data.
상기 컨트롤러는
연속적인 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값을 측정하고,
상기 측정한 복수의 이미지 데이터들의 밝기 값에 기초하여, 플리커 발생 여부를 판단하고, 및
상기 플리커가 발생한 것으로 판단한 것에 응답하여, 상기 플리커가 발생한 위치의 객체를 광원으로 식별하도록 구성된, 이미지 센서.13. The method of claim 12,
the controller is
Measuring the brightness values of a plurality of consecutive image data,
Based on the brightness values of the measured plurality of image data, it is determined whether flicker occurs, and
and in response to determining that the flicker has occurred, identify an object at a location where the flicker occurred as a light source.
상기 컨트롤러는
상기 연속적인 복수의 이미지 데이터들의 명암비를 측정하고,
상기 측정한 명암비에 기초하여, 상기 전자 장치의 위치를 판단하도록 구성된, 이미지 센서.13. The method of claim 12,
the controller is
Measuring the contrast ratio of the plurality of consecutive image data,
an image sensor configured to determine a position of the electronic device based on the measured contrast ratio.
상기 컨트롤러는
복수의 이미지 데이터들에 포함된 객체를 식별하고,
상기 복수의 이미지 데이터들 중 연속되는 2개의 이미지 데이터 상에서, 상기 식별한 객체의 위치가 기 설정된 임계 값 이상으로 변화하였는지 여부를 판단하고, 및
상기 판단한 결과에 기초하여, 샘플링 레이트를 결정하도록 구성된, 이미지 센서.13. The method of claim 12,
the controller is
Identifies an object included in a plurality of image data,
It is determined whether the position of the identified object has changed by more than a preset threshold value on two consecutive image data among the plurality of image data, and
and determine a sampling rate based on a result of the determination.
상기 적어도 하나의 컨트롤러와 기능적으로 연결된 이미지 센서를 이용하여, 외부 객체와 관련된 이미지 데이터를 획득하는 동작,
상기 이미지 데이터에 기초하여, 상기 객체를 식별하는 동작,
상기 식별한 객체에 기초하여, 상기 이미지 데이터를 복수의 영역들로 구분하는 동작,
상기 구분한 복수의 영역들 각각에 대한 가중치를 결정하는 동작,
상기 복수의 영역들 각각에 대하여 밝기 값을 측정하는 동작, 및
상기 복수의 영역들 각각에 대한 밝기 값 및 결정된 가중치에 기초하여, 상기 이미지 데이터의 조도 값을 계산하는 동작을 포함하는, 저장 매체.A storage medium storing instructions, wherein the instructions are configured to perform at least one operation by the at least one controller when executed by the at least one controller, the at least one operation comprising:
acquiring image data related to an external object by using an image sensor functionally connected to the at least one controller;
identifying the object based on the image data;
dividing the image data into a plurality of regions based on the identified object;
determining a weight for each of the divided regions;
measuring a brightness value for each of the plurality of regions; and
and calculating an illuminance value of the image data based on a brightness value and a determined weight for each of the plurality of regions.
상기 계산한 조도 값을 상기 적어도 하나의 컨트롤러와 기능적으로 연결된 프로세서로 전송하는 동작을 더 포함하는, 저장 매체.
The method of claim 19, wherein the at least one operation comprises:
and transmitting the calculated illuminance value to a processor functionally connected to the at least one controller.
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