KR20220133637A

KR20220133637A - 전자 장치의 촬영 방법 및 그 전자 장치

Info

Publication number: KR20220133637A
Application number: KR1020210038984A
Authority: KR
Inventors: 신종근
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-03-25
Filing date: 2021-03-25
Publication date: 2022-10-05
Also published as: CN117083870A; US20230396889A1; EP4319136A1; WO2022203169A1

Abstract

본 개시에 따른 일 실시 예에서는, 카메라, 상기 전자 장치와 객체 간 거리를 감지할 수 있는 센서, 디스플레이, 상기 카메라를 이용한 촬영 시 제1 발광 및/또는 제2 발광에 해당하는 플래시를 발생시키는 발광 모듈 및 상기 카메라, 상기 센서, 상기 발광 모듈, 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 상기 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 상기 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행하는 전자 장치가 개시된다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

전자 장치의 촬영 방법 및 그 전자 장치{PHOTOGRAPHING METHOD OF ELECTRONIC APPARATUS AND ELECTRONIC APPARATUS THEREOF}

본 개시에 따른 다양한 실시 예들은 프리뷰 이미지 분석에 기반하여 촬영 방법을 선택하는 기술에 관한 것이다.

카메라 등을 이용하여 피사체를 촬영할 경우 주위 환경의 휘도 상태에 따라 촬영 상태가 결정된다. 실내나 야간에 사진을 촬영할 때에는 주변 휘도가 매우 낮기 때문에 임의로 광량이 크고 색온도가 높은 태양 광선과 거의 같은 성질을 가지는 섬광을 극히 짧은 시간 동안 만들어 내는 플래시 장치를 이용하여, 사진 촬영시의 주변 휘도를 개선시켜 적정 노출의 사진을 촬영할 수 있도록 하고 있다.

이 때 카메라는 보조발광 및/또는 본발광을 이용하여 촬영을 수행하는데 보조발광은 본발광에 비하여 낮은 전류를 이용하여 낮은 밝기로 촬영하고, 본발광은 강한 전류를 이용하여 높은 밝기로 짧은 시간동안 촬영한다. 보조발광과 본발광을 나누어 촬영하는 이유는 본발광의 경우 강한 전류를 이용하므로 플래시를 오랫동안 킬 수 없고 눈부심이 심해 짧은 시간 동안만 발광이 지속되기 때문이다.

한편, 카메라의 플래시 촬영 시 매우 짧은 발광 시간 동안에는 노출 정도와 포커스를 예측할 수 없으므로 보조발광으로 본발광의 노출 정도와 포커스를 미리 예측할 수 있다. 이 때, 항상 보조발광 및 본발광을 모두 이용하면 두번의 플래시 촬영으로 인해 플래쉬 촬영시간이 길어지고, 눈부심 현상이 발생할 수 있다. 또한 본발광은 매우 짧은 시간동안 발광하므로 사용자의 눈의 적응시간이 부족하여 적목 현상(red-eye phenomenon)이 나타날 수 있다.

본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일 실시 예에 따른 전자 장치는, 카메라, 상기 전자 장치와 객체 간 거리를 감지할 수 있는 센서, 디스플레이, 상기 카메라를 이용한 촬영 시 제1 발광 및/또는 제2 발광에 해당하는 플래시를 발생시키는 발광 모듈 및 상기 카메라, 상기 센서, 상기 발광 모듈, 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 상기 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 상기 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하는 동작, 상기 프리뷰 이미지에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하는 동작, 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하는 동작, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치는, 카메라, 상기 전자 장치와 객체 간 거리를 감지할 수 있는 센서, 디스플레이, 상기 카메라를 이용한 촬영 시 제1 발광 및/또는 제2 발광에 해당하는 플래시를 발생시키는 발광 모듈 및 상기 카메라, 상기 센서, 상기 발광 모듈, 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지를 복수 개의 영역들로 구분하고, 상기 센서를 통해 획득된 외부 객체와 상기 전자 장치와의 거리 정보에 기반하여 상기 복수개의 영역들 중 적어도 일부를 전경 영역으로 결정하고, 상기 전경 영역에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 상기 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 상기 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행할 수 있다.

본 개시에 따른 다양한 실시 예에서의 전자 장치 및 방법은, 프리뷰 이미지를 분석하여 촬영방법을 선택함으로써 촬영 시간을 줄이고 적목 현상을 완화시킬 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른, 카메라 모듈을 예시하는 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 피사체와의 거리에 기반하여 촬영 방법을 결정하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 거리 정보에 따라 프리뷰 이미지에 포함된 객체를 식별하는 것을 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 거리 정보에 따라 프리뷰 이미지를 복수의 영역들로 나누는 것을 나타낸 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 프리뷰 이미지의 거리 정보 및 밝기 정보에 기반하여 촬영 모드 및 합성 방식을 결정하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 HDR 이미지를 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

도 1은, 다양한 실시 예들에 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) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 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 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 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 실시 예에 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 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 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: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(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 모듈(150)은, 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 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(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 실시 예에 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 실시 예에 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 실시 예에 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 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

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

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 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 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 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 실시 예에 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(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(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 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 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 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 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 실시 예에 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. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 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 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 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, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시 예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 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 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 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 문서의 다양한 실시 예들에서 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 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시 예들은 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 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 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 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 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.

도 2는, 다양한 실시 예들에 따른, 카메라 모듈(180)을 예시하는 블록도(200)이다. 도 2를 참조하면, 카메라 모듈(180)은 렌즈 어셈블리(210), 플래쉬(220), 이미지 센서(230), 이미지 스태빌라이저(240), 메모리(250)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(260)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 복수의 렌즈 어셈블리(210)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(180)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(210)들 중 일부는 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 어셈블리의 렌즈 속성들과 다른 하나 이상의 렌즈 속성들을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다.

플래쉬(220)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래쉬(220)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)는 피사체로부터 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(210)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.

이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(180) 또는 이를 포함하는 전자 장치(101)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(210)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(230)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(230)의 동작 특성을 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 이는 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향의 적어도 일부를 보상하게 해 준다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(180)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 카메라 모듈(180) 또는 전자 장치(101)의 그런 움직임을 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(250)는 이미지 센서(230)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(250)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 디스플레이 모듈(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 실시 예에 따르면, 메모리(250)는 메모리(130)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.

이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지 센서(230)를 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(250)에 저장된 이미지에 대하여 하나 이상의 이미지 처리들을 수행할 수 있다. 상기 하나 이상의 이미지 처리들은, 예를 들면, 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening)을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(260)는 카메라 모듈(180)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(230))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(250)에 다시 저장되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(130), 디스플레이 모듈(160), 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))로 제공될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(260)는 프로세서(120)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(120)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)가 프로세서(120)와 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 프로세서(120)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 상기 복수의 카메라 모듈(180)들 중 적어도 하나는 광각 카메라이고, 적어도 다른 하나는 망원 카메라일 수 있다. 유사하게, 상기 복수의 카메라 모듈(180)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다.

도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.

도 3을 참조하면, 전자 장치(101)는, 프로세서(310), 카메라(320), 센서(330), 디스플레이(340), 및 메모리(350)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치(101)는 도 3에 도시된 구성요소 외에 추가적인 구성요소를 포함하거나, 도 3에 도시된 구성요소 중 적어도 하나를 생략할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 메모리(350)에 저장된 인스트럭션들을 이용하여 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), MCU(micro controller unit), 센서허브, 보조프로세서(supplementary processor), 통신프로세서(communication processor), 애플리케이션 프로세서(application processor), ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate arrays) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는, 메모리(350)에 저장된 어플리케이션(예: 카메라 어플리케이션)을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 카메라 어플리케이션이 실행된 상태에서, 카메라(320)를 이용하여 이미지를 획득할 수 있다. 본 명세서에서 기술되는 어플리케이션은, 카메라(320)를 이용하는 임의의 어플리케이션일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 카메라(320)를 이용하여 획득한 이미지를 디스플레이(340)에 프리뷰 이미지로 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 센서(330)를 이용하여 프리뷰 이미지에 포함된 객체와의 거리 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지의 깊이 맵에 기반하여 프리뷰 이미지를 다수 개의 영역들로 분리하고 영역별로 이미지 처리를 수행할 수 있다. 프로세서(310)의 동작과 관련된 구체적인 내용은 도 4를 참조하여 후술한다.

일 실시 예에 따르면, 카메라(320)는 영상(예: 정지 영상 및/또는 동영상)을 획득(acquire)(또는 촬영)할 수 있다. 예를 들면, 카메라(320)와 전기적으로 연결되는 이미지 시그널 프로세서(미도시)는, 영상(예: 프리뷰 영상 또는 메모리(350)에 저장된 영상)에 포함된 객체(예: 사람)와 배경을 구분할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서는 카메라(320)로부터 분리되거나, 프로세서(310)의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라(320)는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서는 색상 정보를 획득 및 처리할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 센서(330)는 깊이 센서(depth sensor), ToF 센서 및 이미지 센서(예: 듀얼 픽셀 이미지) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 깊이 센서는 외부 객체에 대한 깊이를 측정하고, 측정된 깊이를 이용하여 외부 객체에 대응하는 깊이 정보를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서(330)는 프로세서(310) 카메라(320), 및 메모리(350) 중 적어도 하나와 작동적으로 연결되어 색상 정보, 3D 정보, 거리 정보, 위치 정보 등에 관한 처리를 할 수 있다.

일 실시 예에 따른 디스플레이(340)는 카메라(320)를 통해 획득되는 영상을 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(340)는, 카메라(320)를 통해 획득되는 영상을 프리뷰 이미지로 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 디스플레이(340)를 통해 사용자의 입력을 획득할 수 있고, 사용자의 입력을 프로세서(310)에 전달할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 메모리(350)는, 하나 이상의 메모리 집합을 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(350)는, 다른 구성 요소들(예: 프로세서(310), 카메라(320), 센서(330), 디스플레이(340))로부터 수신되거나 다른 구성요소들에 의해 생성된 데이터 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 다양한 실시 예들에서, 메모리(350)는, 카메라를 이용하는 어플리케이션을 저장할 수 있다.

도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 피사체와의 거리에 기반하여 촬영 방법을 결정하는 동작을 도시하는 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(310)는 동작 410에서 카메라(320)를 구동하여 획득한 이미지를 디스플레이(340)에 프리뷰 이미지로 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 메모리(350)에 저장된 카메라 어플리케이션이 실행된 상태에서 카메라(320)를 통해 획득한 이미지를 디스플레이(340)에 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 동작 420에서 프리뷰 이미지에 포함된 주요 객체를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 센서(330)(예: 깊이 센서, ToF 센서)를 이용하여 프리뷰 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체에 대한 깊이 정보 및/또는 거리 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 AI(artificial intelligence) 및/또는 듀얼 픽셀 이미지 센서를 이용하여 프리뷰 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체에 대한 거리 정보를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 획득한 깊이 정보 및/또는 거리 정보에 기반하여 프리뷰 이미지를 복수 개의 영역들로 분할할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 거리 정보에 기반하여 전자 장치(101)와 가장 가까운 객체를 배경 이미지에서 분리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 가장 가까운 객체를 주요 객체로 결정할 수 있다. 다만, 주요 객체로 결정되는 객체는 이에 한정되지 않는다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 동작 430에서 센서(330)를 통해 감지된 주요 객체와 전자 장치(101)와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 제1 발광(예: 보조발광)을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지에 포함된 전자 장치(101)와 가장 가까운 객체와 전자 장치(101)의 거리가 지정된 거리 미만인 경우 제1 발광만을 이용하여 촬영할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 발광을 이용하여 촬영하는 경우 AF(auto focus), AWB(auto white balance) 및 AE(auto exposure) 중 적어도 하나의 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 상기 연산을 수행하여 초점 조절을 위한 AF 데이터, 화이트 밸런스 조절을 위한 AWB 데이터 및 노출 조절을 위한 AE 데이터를 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 발광을 이용하여 촬영하는 경우, 피사체(또는 주요 객체)에 대해 초점을 조절할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 센서(330)(예: ToF 센서)를 이용하여 획득한 거리 정보를 이용하여 주요 객체에 대해 초점을 조절할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 주요 객체와 전자 장치(101)의 거리가 임계 값 미만인 경우 액추에이터(actuator)를 이용하여 주요 객체에 대한 초점의 위치를 조정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 발광을 이용한 촬영이 완료되는 것에 응답하여 제1 발광을 비활성화할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 동작 440에서 센서(330)를 통해 감지된 주요 객체와 전자 장치(101)의 거리가 임계 값 이상인 경우 제1 발광 및 제1 발광에 후속하는 제2 발광(예: 본발광)을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지에 포함된 전자 장치(101)와 가장 가까운 객체와 전자 장치(101)의 거리가 지정된 거리 이상인 경우 제1 발광 및 제2 발광을 이용하여 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제2 발광은 제1 발광보다 광량이 많을 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 발광을 이용하여 촬영하는 경우, 초점 조절을 위한 AF 데이터, 화이트 밸런스 조절을 위한 AWB 데이터 또는 노출 조절을 위한 AE 데이터를 이용하여 AF 동작, AWB 동작 및 AE 동작 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 발광을 이용한 촬영이 완료되는 것에 응답하여 제1 발광을 비활성화할 수 있다.

도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 거리 정보에 따라 프리뷰 이미지에 포함된 객체를 식별하는 것을 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(310)는 카메라(320)를 통해 획득한 이미지를 복수 개의 영역으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 이미지에 포함된 객체의 깊이 정보 및/또는 거리 정보에 기반하여 이미지를 복수 개의 영역으로 구분할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 디스플레이(340)에 표시되는 프리뷰 이미지(510)에는 복수 개의 객체가 포함될 수 있다. 예를 들어, 프리뷰 이미지(510)에는 제1 객체(501a), 제2 객체(502a) 및 제3 객체(503a)가 포함될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지(510)에 대응하는 깊이 맵(depth map)(520)을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 생성된 깊이 맵을 이용하여 프리뷰 이미지(510)를 복수 개의 영역들로 분리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프리뷰 이미지(510)의 제1 객체(501a), 제2 객체(501b) 및 제3 객체(501c)는 각각 깊이 맵(520)에 포함된 제1 영역(501b), 제2 영역(502b) 및 제3 영역(503b)에 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지(510)에 포함된 적어도 하나의 객체에 대하여 획득한 깊이 값에 기반하여 상기 복수 개의 영역들에 숫자를 맵핑할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 깊이 맵(520)에 포함된 제1 영역(501b), 제2 영역(502b) 및 제3 영역(503b)에 서로 다른 숫자를 맵핑할 수 있다. 구체적으로 예를 들면, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 가장 거리가 가까운 제1 객체(501a)에 대응하는 제1 영역(501b)에 제1 숫자를 맵핑하고, 전자 장치(101)와의 거리가 가장 먼 제3 객체(503a)에 대응하는 제3 영역(503b)에 제1 숫자보다 큰 제3 숫자를 맵핑할 수 있다. 또한 예를 들어, 전자 장치(101)와 거리가 제1 객체(501a)보다 멀고 제3 객체(503a)보다 가까운 제2 객체(502a)에 대응하는 제2 영역(502b)에는, 제1 숫자보다 크고 제3 숫자보다 작은 제2 숫자를 맵핑할 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 거리 정보에 따라 프리뷰 이미지를 복수의 영역들로 나누는 것을 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 센서(330)(예: 깊이 센서, ToF 센서)에 의해 감지된 깊이 정보 및/또는 거리 정보에 기반하여 프리뷰 이미지(예: 도 5의 프리뷰 이미지(510))를 전경 영역 및 후경 영역으로 구분할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 거리 정보에 기반하여 프리뷰 이미지(510)를 제1 영역(601)(예: 전경 영역 또는 관심 영역), 제2 영역(602)(예: 후경 영역 또는 배경 영역), 및 제3 영역(603)(예: 후경 영역 또는 배경 영역)으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 거리가 가장 가까운 객체(예: 도 4의 주요 객체 또는 도 5의 제1 객체(501a))에 대응되는 영역을 제1 영역(601)으로 결정할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(310)는 전자 장치(101)와 거리가 가장 먼 객체에 대응되는 영역을 제3 영역(603)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지(510) 중 제1 영역(610)과 제3 영역(603)을 제외한 영역을 제2 영역(602)로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 센서(330)(예: 이미지 센서)를 이용하여 제1 영역(601), 제2 영역(602), 및 제3 영역(603)에 대응하는 밝기 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역 및 후경 영역의 밝기 차이 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 영역(601) 및 제2 영역(602)의 밝기 차이 정보를 획득할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 영역(601) 및 제2 영역(602)의 밝기 차이 정보를 획득할 수 있다.

도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 프리뷰 이미지의 거리 정보 및 밝기 정보에 기반하여 촬영 모드 및 합성 방식을 결정하는 동작을 도시하는 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(310)는 동작 701에서 주요 객체와 전자 장치(101)의 거리가 임계 값 미만인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지에 포함된 객체 중 전자 장치(101)와 가장 가까운 객체와 전자 장치(101)의 거리 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 상기 획득한 거리 정보에 기반하여, 촬영 모드를 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 상기 획득한 거리 정보에 기반하여 보조발광 만을 이용하여 촬영을 수행할 것인지 여부를 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 동작 703에서 주요 객체와 전자 장치(101)의 거리가 임계 값 미만인 것으로 판단되는 경우 보조발광을 이용하여 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지에 포함된 객체 중 전자 장치(101)와 가장 가까운 객체와 전자 장치(101)의 거리가 지정된 거리 미만인 것으로 판단되는 경우 보조발광만을 이용하여 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 보조발광을 이용하여 촬영하는 경우 AF 동작, AWB 동작 및 AE 동작 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 보조발광을 이용한 촬영이 종료되는 것에 응답하여 보조발광을 비활성화할 수 있다.

상술한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 피사체와의 거리가 가까운 것으로 판단되는 경우 약한 발광으로 긴 노출 시간동안 촬영함으로써 전체 이미지의 밝기 시인성을 개선시킬 수 있다.

또한 상술한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 피사체와의 거리가 가까운 것으로 판단되는 경우, 본발광 없이 보조발광을 이용하여 촬영함으로써 촬영 시간을 줄이고 적목 현상을 완화시킬 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 주요 객체와 전자 장치(101)와의 거리가 임계 값 이상인 것으로 판단되는 경우 동작 705에서 보조발광 및 본발광을 모두 이용하여 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지에 포함된 객체 중 전자 장치(101)와 가장 가까운 객체와 전자 장치(101)의 거리가 지정된 거리 이상인 것으로 판단되는 경우 보조발광 및 본발광을 모두 이용하여 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 보조발광을 이용하여 촬영을 완료한 후 본발광을 이용하여 촬영을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 동작 707에서 주요 객체와 나머지 영역의 밝기 차이가 임계 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 이미지 센서를 이용하여 프리뷰 이미지에서 주요 객체에 대응되는 영역(또는 전경 영역) 및 나머지 영역(또는 후경 영역)의 밝기 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역의 밝기와 후경 영역의 밝기의 차이가 지정된 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 프리뷰 이미지에서 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이 정보에 기반하여 노출 시간을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 임계 값 이상인 것으로 판단되는 경우 동작 709에서 제1 방식으로 이미지들을 합성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역 및/또는 후경 영역의 밝기 정보에 기반하여 이미지 합성 방식을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 전경 영역 또는 후경 영역 중 한 영역의 밝기를 기준으로 노출 시간을 설정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 임계 값 이상인 것으로 판단되는 경우 이미지 센서로부터 상이한 밝기의 복수의 이미지들을 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 임계 값 이상이고, 전경 영역이 밝거나 포화된 것으로 판단되는 경우, 이미지 센서로부터 획득한 복수의 이미지들 중 전경 영역이 적정 노출된 이미지를 합성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 임계 값 이상이고, 후경 영역이 밝거나 포화된 것으로 판단되는 경우, 이미지 센서로부터 획득한 복수의 이미지 중 후경 영역이 적정 노출된 이미지를 합성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 임계 값 이상이고, 전경 영역이 어두운 것으로 판단되는 경우, 이미지 센서로부터 획득한 복수의 이미지들 중 전경 영역이 적정 노출된 이미지를 합성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 임계 값 이상이고, 후경 영역이 어두운 것으로 판단되는 경우, 이미지 센서로부터 획득한 복수의 이미지들 중 후경 영역이 적정 노출된 이미지를 합성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 임계 값 이상이고, 전경 영역이 어둡고 후경 영역이 밝은 것으로 판단되는 경우, 프로세서(310)는 전경 영역이 적정 노출된 이미지 및 후경 영역이 적정 노출된 이미지를 합성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 임계 값 이상이고, 전경 영역이 밝고 후경 영역이 어두운 것으로 판단되는 경우, 프로세서(310)는 전경 영역이 적정 노출된 이미지 및 후경 영역이 적정 노출된 이미지를 합성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 주요 객체와 나머지 영역의 밝기 차이가 임계 값 미만인 것으로 판단되는 경우 동작 711에서 제2 방식으로 이미지들을 합성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 지정된 값보다 작은 것으로 판단되는 경우 이미지 센서로부터 동일한 밝기의 이미지들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 전경 영역과 후경 영역의 밝기 차이가 임계 값보다 작은 것으로 판단되는 경우 복수의 이미지 중 과대 노출되거나 과소 노출된 이미지를 합성하지 않을 수 있다.

상술한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프리뷰 이미지로부터 획득한 거리 정보 및/또는 밝기 정보에 기반하여 적합한 합성방식을 결정함으로써 이미지 화질을 개선시킬 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 HDR 이미지를 획득하는 것을 나타낸 도면이다.

도 8을 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(310)는 이미지 센서로부터 획득한 복수 개의 이미지들 중 적어도 일부 영상들을 이용하여 합성 이미지(또는 HDR 이미지)를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 노출 값(exposure value)이 상이한 복수 개의 이미지들을 이용하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 이미지(801) 및 제2 이미지(802)를 이용하여 제3 이미지(803)(예: HDR 이미지)를 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 이미지 센서로부터 노출 값이 상이한 복수 개의 이미지들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 이미지 센서로부터 제1 이미지(801) 및 제2 이미지(802)를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 이미지(801) 및 제2 이미지(802)의 HDR 히스토그램을 분석할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 밝기에 대한 히스토그램은 노출량을 계급으로 픽셀수를 도수로 나타낸 것으로서, 그 역도 가능하며, 픽셀 당 색 분포를 알 수 있는 컬러 히스토그램(color)과 같은 이미지 히스토그램(image histogram)의 일종일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 이미지 밝기에 대한 히스토그램을 분석하여 획득한 이미지의 노출량을 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 획득한 이미지가 과소 노출(underexposure) 또는 과대 노출(overexposure)되었는지 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 HDR 히스토그램을 분석하여 제1 이미지(801) 또는 제2 이미지(802)가 과소 노출(underexposure) 및 과대 노출(overexposure) 중 적어도 하나에 해당되는지 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 HDR 히스토그램을 분석하여 정해진 노출량보다 노출량이 작은 픽셀들의 수가 많으면 과소 노출로 판단하고, 정해진 노출량보다 노출량이 많은 픽셀들의 수가 많으면 과대 노출로 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 이미지의 픽셀은 이미지 센서의 픽셀에 대응할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지에 과대 노출 영역이 포함된 경우, 프로세서(310)는 이미지에서 과대 노출 영역에 해당하는 이미지 센서에 포함된 적어도 하나의 단노출 픽셀의 노출 시간을 짧게 설정하여 과대 노출을 완화한 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는, 제1 이미지(801)의 후경 영역이 과대 노출되었다고 판단되는 경우, 노출 시간을 짧게 설정하여 획득된 제2 이미지(802)를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 이미지에 과소 노출 영역이 포함된 경우, 프로세서(310)는 이미지에서 과소 노출 영역에 해당하는 이미지 센서에 포함된 적어도 하나의 장노출 픽셀의 노출 시간을 길게 설정하여 과소 노출을 완화한 이미지를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 이미지에 과대 노출 영역 및 과소 노출 영역이 모두 포함된 경우, 프로세서(310)는 과대 노출 영역에 해당하는 이미지 센서에 포함된 적어도 하나의 과대 노출을 완화한 이미지 및 과소 노출 영역에 해당하는 이미지 센서에 포함된 적어도 하나의 과소 노출을 완화한 이미지를 모두 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 과대 노출 영역을 포함하는 이미지 및 과대 노출을 완화한 이미지를 이용하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 과소 노출 영역을 포함하는 이미지 및 과소 노출을 완화한 이미지를 이용하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 과대 노출 영역 및 과소 노출 영역을 모두 포함하는 이미지, 과대 노출을 완화한 이미지 및 과소 노출을 완화한 이미지를 모두 이용하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 이미지(801)는 과대 노출 영역이 있는 이미지를 포함할 수 있고, 제2 이미지(802)는 과대 노출을 완화한 이미지를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 이미지(801)는 전경 영역(또는 관심 영역, 또는 주요 객체에 대응되는 영역)이 적정 노출이 되도록 촬영한 이미지를 포함할 수 있고, 제2 이미지(802)는 전경 영역을 제외한 영역이 적정 노출이 되도록 촬영한 이미지를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 이미지(801) 및 제2 이미지(802)를 이용하여 제3 이미지(803)(예: HDR 이미지)를 생성할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 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.

상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 카메라(예: 도 3의 카메라(320)), 상기 전자 장치와 객체 간 거리를 감지할 수 있는 센서(예: 도 3의 센서(330)), 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(340)), 상기 카메라를 이용한 촬영 시 제1 발광 및/또는 제2 발광에 해당하는 플래시를 발생시키는 발광 모듈, 및 상기 카메라, 상기 센서, 상기 발광 모듈, 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 상기 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 상기 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 발광을 이용한 촬영이 완료되는 것에 응답하여 상기 제1 발광을 비활성화할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제2 발광은 상기 제1 발광보다 광량이 많을 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 발광을 이용하여 촬영하는 경우, AF(auto focus) 동작, AWB(auto white balance) 동작 및 AE(auto exposure) 동작 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 주요 객체에 대응되는 영역을 제1 영역으로 결정하고, 상기 프리뷰 이미지 중 상기 제1 영역을 제외한 영역을 제2 영역으로 결정하고, 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 밝기 차이 정보를 획득하고, 상기 획득한 밝기 차이 정보에 기반하여 노출 시간을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는 이미지 센서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 획득한 밝기 차이가 임계 값 이상인 경우 상기 이미지 센서로부터 상이한 밝기의 복수의 이미지들을 획득하여 HDR(high dynamic range) 이미지를 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 영역 또는 상기 제2 영역에 과대 노출이 있는 것으로 판단되는 경우 노출이 작은 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 프리뷰 이미지를 복수의 영역들로 나누고 상기 복수의 영역들 각각의 거리 정보에 기반하여 영역을 구분하고, 상기 구분된 영역들 사이의 상기 밝기 차이 정보를 획득할 수 있다.

상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 동작 방법은, 카메라(예: 도 3의 카메라(320))를 구동하여 획득된 이미지를 디스플레이(예: 도 3의 디스플레이(340))에 프리뷰 이미지로 표시(display)하는 동작, 상기 프리뷰 이미지에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하는 동작, 센서(예: 도 3의 센서(330))를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하는 동작, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 발광을 이용한 촬영이 완료되는 것에 응답하여 상기 제1 발광을 비활성화 하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 모드를 실행하는 동작은, AF 동작, AWB 동작 및 AE 동작 중 적어도 하나를 수행하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 주요 객체에 대응되는 영역을 제1 영역으로 결정하는 동작, 상기 프리뷰 이미지 중 상기 제1 영역을 제외한 영역을 제2 영역으로 결정하는 동작, 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 밝기 차이 정보를 획득하는 동작 및 상기 획득한 밝기 차이 정보에 기반하여 노출 시간을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 획득한 밝기 차이가 임계 값 이상인 경우 이미지 센서로부터 상이한 밝기의 복수의 이미지들을 획득하여 HDR 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 제1 영역 또는 상기 제2 영역에 과대 노출이 있는 것으로 판단되는 경우 노출이 작은 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 프리뷰 이미지를 복수의 영역들로 나누고 상기 복수의 영역들 각각의 거리 정보에 기반하여 영역을 구분하는 동작 및 상기 구분된 영역들 사이의 상기 획득한 밝기 차이 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 카메라, 상기 전자 장치와 객체 간 거리를 감지할 수 있는 센서, 디스플레이, 상기 카메라를 이용한 촬영 시 제1 발광 및/또는 제2 발광에 해당하는 플래시를 발생시키는 발광 모듈 및 상기 카메라, 상기 센서, 상기 발광 모듈, 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지를 복수 개의 영역들로 구분하고, 상기 센서를 통해 획득된 외부 객체와 상기 전자 장치와의 거리 정보에 기반하여 상기 복수개의 영역들 중 적어도 일부를 전경 영역으로 결정하고, 상기 전경 영역에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 상기 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하고, 상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 상기 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 프로세서는 AI(artificial intelligence), 듀얼 픽셀 이미지 센서 및 TOF(time of flight) 센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 거리 정보를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 복수 개의 영역 중 전경 영역 및 상기 전경 영역을 제외한 영역에 각 영역의 거리 정보에 대응되는 숫자를 맵핑할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 전경 영역 및 상기 전경 영역을 제외한 영역의 밝기 차이 정보를 획득하고, 상기 획득한 밝기 차이 정보에 기반하여 노출 시간을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치는 이미지 센서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 획득한 밝기 차이가 임계 값 이상인 경우 상기 이미지 센서로부터 상이한 밝기의 복수의 이미지들을 획득하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
카메라;
상기 전자 장치와 객체 간 거리를 감지할 수 있는 센서;
디스플레이;
상기 카메라를 이용한 촬영 시 제1 발광 및/또는 제2 발광에 해당하는 플래시를 발생시키는 발광 모듈; 및
상기 카메라, 상기 센서, 상기 발광 모듈, 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고,
상기 프리뷰 이미지에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하고,
상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 상기 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하고,
상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 상기 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 발광을 이용한 촬영이 완료되는 것에 응답하여 상기 제1 발광을 비활성화 하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 제2 발광은 상기 제1 발광보다 광량이 많은, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 발광을 이용하여 촬영하는 경우, AF(auto focus) 동작, AWB(auto white balance) 동작 및 AE(auto exposure) 동작 중 적어도 하나를 수행하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
상기 주요 객체에 대응되는 영역을 제1 영역으로 결정하고,
상기 프리뷰 이미지 중 상기 제1 영역을 제외한 영역을 제2 영역으로 결정하고,
상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 밝기 차이 정보를 획득하고,
상기 획득한 밝기 차이 정보에 기반하여 노출 시간을 결정하는, 전자 장치.
청구항 5에 있어서,
이미지 센서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 획득한 밝기 차이가 임계 값 이상인 경우 상기 이미지 센서로부터 상이한 밝기의 복수의 이미지들을 획득하여 HDR(high dynamic range) 이미지를 생성하는, 전자 장치.
청구항 6에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 영역 또는 상기 제2 영역에 과대 노출이 있는 것으로 판단되는 경우 노출이 작은 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성하는, 전자 장치.
청구항 5에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 프리뷰 이미지를 복수의 영역들로 나누고 상기 복수의 영역들 각각의 거리 정보에 기반하여 영역을 구분하고, 상기 구분된 영역들 사이의 상기 밝기 차이 정보를 획득하는, 전자 장치.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
카메라를 구동하여 획득된 이미지를 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하는 동작;
상기 프리뷰 이미지에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하는 동작;
센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하는 동작;
상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 제1 발광을 이용한 촬영이 완료되는 것에 응답하여 상기 제1 발광을 비활성화 하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 제1 모드를 실행하는 동작은, AF 동작, AWB 동작 및 AE 동작 중 적어도 하나를 수행하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 주요 객체에 대응되는 영역을 제1 영역으로 결정하는 동작;
상기 프리뷰 이미지 중 상기 제1 영역을 제외한 영역을 제2 영역으로 결정하는 동작;
상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 밝기 차이 정보를 획득하는 동작; 및
상기 획득한 밝기 차이 정보에 기반하여 노출 시간을 결정하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 획득한 밝기 차이가 임계 값 이상인 경우 이미지 센서로부터 상이한 밝기의 복수의 이미지들을 획득하여 HDR 이미지를 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 제1 영역 또는 상기 제2 영역에 과대 노출이 있는 것으로 판단되는 경우 노출이 작은 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항12에 있어서,
상기 프리뷰 이미지를 복수의 영역들로 나누고 상기 복수의 영역들 각각의 거리 정보에 기반하여 영역을 구분하는 동작 및 상기 구분된 영역들 사이의 상기 획득한 밝기 차이 정보를 획득하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
전자 장치에 있어서,
카메라;
상기 전자 장치와 객체 간 거리를 감지할 수 있는 센서;
디스플레이;
상기 카메라를 이용한 촬영 시 제1 발광 및/또는 제2 발광에 해당하는 플래시를 발생시키는 발광 모듈; 및
상기 카메라, 상기 센서, 상기 발광 모듈, 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고,
상기 프리뷰 이미지를 복수 개의 영역들로 구분하고,
상기 센서를 통해 획득된 외부 객체와 상기 전자 장치와의 거리 정보에 기반하여 상기 복수개의 영역들 중 적어도 일부를 전경 영역으로 결정하고,
상기 전경 영역에 포함된 주요 객체(main object)를 결정하고,
상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 임계 값 미만인 경우, 상기 제1 발광을 이용하여 촬영하는 제1 모드를 실행하고,
상기 센서를 통해 감지된 상기 주요 객체와 상기 전자 장치와의 거리가 상기 임계 값 이상인 경우 상기 제1 발광 및 상기 제1 발광에 후속하는 상기 제2 발광을 이용하여 촬영하는 제2 모드를 실행하는, 전자 장치.
청구항 16에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 AI(artificial intelligence), 듀얼 픽셀 이미지 센서 및 TOF(time of flight) 센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 거리 정보를 획득하는, 전자 장치.
청구항 16에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 복수 개의 영역 중 전경 영역 및 상기 전경 영역을 제외한 영역에 각 영역의 거리 정보에 대응되는 숫자를 맵핑하는, 전자 장치.
청구항 16에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 전경 영역 및 상기 전경 영역을 제외한 영역의 밝기 차이 정보를 획득하고, 상기 획득한 밝기 차이 정보에 기반하여 노출 시간을 결정하는, 전자 장치.
청구항 19에 있어서,
이미지 센서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 획득한 밝기 차이가 임계 값 이상인 경우 상기 이미지 센서로부터 상이한 밝기의 복수의 이미지들을 획득하여 HDR 이미지를 생성하는, 전자 장치.