KR20220147949A - 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

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KR20220147949A
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양경동
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Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치는, 디스플레이, 메모리, 프로세서 및 폴디드 카메라 모듈을 포함하고, 상기 폴디드 카메라 모듈은 렌즈부, 제1 방향 또는 제2 방향으로 회전이 가능한 프리즘, 상기 프리즘을 이동시키는 구동부, 상기 프리즘에 결합되는 자성체, 상기 프리즘의 상기 제1 방향의 제1 회전량 또는 상기 제2 방향의 제2 회전량을 감지하는 센서부, 및 상기 렌즈부 및 상기 프리즘을 통과한 빛을 이용하여 전기적 신호를 생성하는 이미지 센서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 폴디드 카메라 모듈을 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하고, 상기 센서부의 센싱값을 이용하여 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하고, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시예가 가능하다.

Description

영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치{METHOD FOR PROCESSING IMAGE AND ELECTRONIC DEVICE SUPPORTING THE SAME}
본 문서에서 개시되는 다양한 실시예들은, 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치와 관련된다.
전자 장치는 카메라(또는 카메라 모듈)을 장착할 수 있고, 사진 또는 동영상을 촬영할 수 있다. 최근에는 피사체를 스캔하기 위해 방향 전환이 가능한 카메라를 장착한 전자 장치가 출시되고 있다. 예를 들어, 폴디드 카메라의 경우, 폴디드 구조를 통해 카메라의 두께를 줄일 수 있고, 내부 프리즘의 이동에 의해 객체의 스캔이 가능할 수 있다. 다른 예를 들어, 전자 장치의 카메라는 피사체를 스캔하기 위해 광학계 전체 또는 일부가 이동 또는 회전하여 객체를 스캔할 수 있다.
카메라 모듈은 내부에 빛의 진행 방향을 변경하기 위한 반사 미러 또는 프리즘을 포함할 수 있다. 렌즈부를 통과한 빛은 반사 미러 또는 프리즘을 통해 방향이 전환되어 이미지 센서에 전달될 수 있다. 반사 미러 또는 프리즘은 복수의 방향들(예: yaw 방향 또는 pitch 방향)으로 회전(또는 이동)할 수 있고, 카메라 모듈은 피사체에 대한 스캔을 할 수 있다.
또는, 카메라 모듈은, 구동부를 통해 광학계 전체 또는 일부가 복수의 방향들(예: yaw 방향 또는 pitch 방향)으로 회전(또는 이동)할 수 있고, 이를 통해 객체를 스캔할 수 있다.
전자 장치는 폴디드 카메라 모듈(또는 폴디드 카메라 구조)을 포함할 수 있다. 폴디드 카메라 모듈은 내부에 빛의 진행 방향을 변경하기 위한 반사 미러 또는 프리즘을 포함할 수 있다. 반사 미러 또는 프리즘의 이동이 상대적으로 작은 범위 이내(예: pitch 방향 또는 yaw방향으로 +/-1도 미만)인 경우, 이미지에서 발생하는 피사체의 왜곡과 회전이 작아 보정이 필요하지 않을 수 있다. 또는 구도 설정을 위한 회전에 의해 피사체의 왜곡과 기울어짐이 발생하는 경우, 관심 영역의 크기를 줄여 배경 영역을 줄이고, 이에 따라 3A(automatic focus (AF), automatic exposure (AE), automatic white-balance (AWB)) 에러를 줄이는 방법이 적용되고 있다.
폴디드 카메라 모듈이 스캔 기능을 지원하여, 프리즘의 회전량(또는 이동량)이 지정된 범위를 초과(예: pitch 방향(+9도 ~ -9도), yaw방향(+21 ~ - 21도))하는 경우, 회전량(또는 이동량)에 의해 이미지에서 발생하는 피사체의 왜곡과 회전이 클 수 있다. 피사체의 왜곡과 회전이 반영되지 않은 관심 영역(region of interest; ROI)에서 지정된 기능(예: 3A)을 수행하기 위한 데이터를 추출하게 되는 경우, 피사체가 아닌 배경의 데이터가 섞일 수 있다.
예를 들어, 피사체의 실제 형태와 카메라 이미지 센서에서 획득되는 피사체의 형태가 달라 3A(AE, AF, AWB) 처리에 에러가 발생할 수 있다. 피사체인 얼굴이 기울어지게 되면, 얼굴이 아닌 배경이 관심 영역에 포함되어, 적정 노출에 실패하거나 얼굴 인식(face detection; FD)에 기반한 WB(white balance)가 부정확해 질 수 있다. 또는, 배경에 AF가 수행되는 상 흐림이 발생하게 된다.
또는, 전자 장치는 광학계 전체 또는 일부가 복수의 방향들(예: yaw 방향 또는 pitch 방향)으로 회전(또는 이동)할 수 있는 카메라 모듈을 포함할 수 있다. 광학계의 회전량(또는 이동량)이 지정된 범위를 초과(예: pitch 방향(+9도 ~ -9도), yaw방향(+21 ~ - 21도))하는 경우, 회전량(또는 이동량)에 의해 이미지에서 발생하는 피사체의 왜곡과 회전이 커질 수 있다.
다양한 실시예는 카메라 모듈의 회전량(또는 이동량)을 감지하고, 감지된 이동량을 기반으로 관심 영역을 보정하여 지정된 기능(예: 3A, 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB)을 수행하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 디스플레이, 메모리, 프로세서 및 폴디드 카메라 모듈을 포함하고, 상기 폴디드 카메라 모듈은 렌즈부, 제1 방향 또는 제2 방향으로 회전이 가능한 프리즘, 상기 프리즘을 이동시키는 구동부, 상기 프리즘에 결합되는 자성체, 상기 프리즘의 상기 제1 방향의 제1 회전량 또는 상기 제2 방향의 제2 회전량을 감지하는 센서부, 및 상기 렌즈부 및 상기 프리즘을 통과한 빛을 이용하여 전기적 신호를 생성하는 이미지 센서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 폴디드 카메라 모듈을 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하고, 상기 센서부의 센싱값을 이용하여 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하고, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 카메라 모듈의 회전량(또는 이동량)을 감지하고, 감지된 회전량(또는 이동량)을 기반으로 관심 영역을 보정할 수 있다. 전자 장치는 보정된 관심 영역을 통해 지정된 기능(예: 3A, 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB)의 성능을 향상시킬 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 홀센서의 센싱 값을 미리 저장된 테이블과 비교하여, 프리즘의 Yaw 방향의 회전량 또는 Pitch 방향의 회전량을 결정할 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도 이다.
도 2는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈을 예시하는 블럭도이다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치를 나타낸다.
도 4a 및 도 4b는 다양한 실시예에 따른 폴디드 카메라 모듈의 구조를 나타낸다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 프리즘의 제1 방향으로의 회전량을 감지하는 구성을 나타낸다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 프리즘의 제2 방향으로의 회전량을 감지하는 구성을 나타낸다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 센서부의 센싱값에 따른 프리즘의 회전 각도를 매칭한 테이블이다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 관심 영역의 보정 방법을 나타내는 순서도이다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 관심 영역을 복수의 섹션들로 구분하여 스탯 데이터를 획득하는 예시도이다.
도 11 및 도 12는 다양한 실시예에 따른 관심 영역의 보정 예시도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
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 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 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 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. 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 저장하고, 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) 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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, 인공지능이 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)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.
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.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(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. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(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. 일실시예에 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. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 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 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 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.
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. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 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 실시예에 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. 일실시예에 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.
도 2는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈(180)을 예시하는 블럭도(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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 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. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)은 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. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(250)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: bayer-patterned 이미지 또는 높은 해상도의 이미지)는 메모리(250)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(160)을 통하여 프리뷰(pre-view)될 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. 일실시예에 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)을 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 저장 되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(130), 표시 장치(160), 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))로 제공될 수 있다. 일실시예에 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)이 프로세서(120)과 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 표시 장치(160)를 통해 표시될 수 있다.
일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 서로 다른 화각을 갖는 렌즈(예: 렌즈 어셈블리(210))를 포함하는 카메라 모듈(180)이 복수로 구성될 수 있고, 전자 장치(101)는 사용자의 선택에 기반하여, 전자 장치(101)에서 수행되는 카메라 모듈(180)의 화각을 변경하도록 제어할 수 있다. 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. 또한, 복수의 카메라 모듈(180)들은, 광각 카메라, 망원 카메라, 컬러 카메라, 흑백(monochrome) 카메라, 또는 IR(infrared) 카메라(예: TOF(time of flight) camera, structured light camera) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, IR 카메라는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))의 적어도 일부로 동작될 수 있다. 예를 들어, TOF 카메라는 피사체와의 거리를 감지하기 위한 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))의 적어도 일부로 동작될 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치를 나타낸다. 이하에서는, 카메라 모듈이 폴디드 카메라 모듈이고, 프리즘이 이동 또는 회전하여 객체를 스캔하는 경우를 중심으로 논의하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 카메라 모듈은 광학계 전체 또는 일부가 복수의 방향들(예: yaw 방향 또는 pitch 방향)로 회전할 수 있는 구조일 수 있다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(301)는 본체부(또는 하우징)(305), 디스플레이(310)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)) 및 폴디드 카메라 모듈(350)(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180))을 포함할 수 있다.
본체부(또는 하우징)(305)는 디스플레이(310) 및 폴디드 카메라 모듈(350)을 장착할 수 있다. 본체부(305)는 내부에 전자 장치(301)를 구동하기 다양한 구성, 예를 들어, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 통신 회로(예: 도 1의 통신 모듈(190)), 인쇄 회로 기판 또는 배터리(예: 도 1의 배터리(189))와 같은 다양한 구성을 포함할 수 있다.
디스플레이(310)는 본체부(305)의 제1 면(예: 전면)을 통해 텍스트, 또는 이미지와 같은 다양한 컨텐츠를 표시할 수 있다. 디스플레이(310)는 복수의 레이어들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(310)는 글래스 패널, 터치 패널 또는 디스플레이 패널을 포함할 수 있다.
폴디드 카메라 모듈(또는 폴디드 카메라 구조)(350)은 본체부(305)의 제2 면(예: 후면, 디스플레이(310)가 컨텐츠를 출력하지 않는 면)을 향하여 적어도 일부가 노출될 수 있다. 예를 들어, 폴디드 카메라 모듈(350)의 렌즈부, 플래시 또는 센서부는 본체부(305)의 외부로 노출될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 폴디드 카메라 모듈(350)은 내부에 프리즘(또는 반사 미러)(410)을 포함할 수 있다. 프리즘(410)은 폴디드 카메라 모듈(350)의 렌즈부를 통해 폴디드 카메라(250)의 내부로 유입되는 빛의 경로를 변경할 수 있다. 프리즘(410)을 통해 반사된 빛은 폴디드 카메라 모듈(350)의 이미지 센서로 유입될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프리즘(410)은 복수의 방향으로 회전(또는 이동)할 수 있다. 예를 들어, 프리즘(410)은 yaw 방향 또는 pitch 방향으로 지정된 범위 이내에서 회전할 수 있다. 프리즘(410)의 회전(또는 이동)에 따라 폴디드 카메라 모듈(350)의 스캔 기능(예: 객체 감지 또는 객체 추적) 이 수행될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(301) 내부의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 프리즘(410)의 회전량(또는 이동량)을 반영하여 스캔 기능을 수행하기 위한 관심 영역(region of interest; ROI)을 보정할 수 있다(도 4a 내지 도 9 참고).
도 4a 및 도 4b는 다양한 실시예에 따른 폴디드 카메라 모듈의 구조를 나타낸다.
도 4a를 참조하면, 폴디드 카메라 모듈(350)은 프리즘(410), 렌즈부(415), 구동부(420), 자성체(440) 및 이미지 센서(480)를 포함할 수 있다.
프리즘(410)은 폴디드 카메라 모듈(350)의 내부로 유입되는 빛의 경로를 변경하는 반사 미러로 동작할 수 있다. 프리즘(410)을 통해 반사된 빛은 렌즈부(405)를 통해 이미지 센서(480)로 유입될 수 있다.
렌즈부(415)는 프리즘(410)에 반사된 빛을 이미지 센서(480)에 전달할 수 있다. 렌즈부(415)는 굴절을 통해 빛의 경로를 변경할 수 있다.
구동부(420)는 프리즘(410)을 제1 방향(예: yaw 방향) 또는 제2 방향(예: pitch 방향)으로 회전시킬 수 있다. 구동부(420)는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 폴디드 카메라 모듈(350)에 포함된 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))의 제어 신호에 따라 동작할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 구동부(420)은 제1 방향 회전을 위한 제1 코일 및 제2 "?* 회전을 위한 제2 코일을 포함할 수 있고, 스프링과 같은 구성을 포함할 수 있다(도 5 및 도 6 참고).
자성체(440)는 프리즘(410)의 회전에 따라 함께 이동할 수 있다. 자성체(440)의 이동에 따라, 프리즘(410) 주변의 자속이 변화할 수 있다.
이미지 센서(480)는 프리즘(410) 및 렌즈부(415)를 통해 획득한 빛을 광전 전환 효과로 전자적인 영상 신호로 변환할 수 있다. 이미지 센서(230)는 2차원 배치되는 화소군을 포함할 수 있고, 각각의 화소에서 빛을 전자적인 영상 데이터로 변환할 수 있다. 이미지 센서(230)는 각각의 픽셀에 기록된 광전 전환 효과에 따른 전자적인 영상 데이터를 읽을 수 있다(read-out).
도 4b를 참조하면, 프리즘(410)은 복수의 방향으로 회전(또는 이동)할 수 있다. 예를 들어, 프리즘(410)은 yaw 방향(A 방향, Z축을 중심으로 회전 하는 방향)으로 지정된 제1 각도 범위(예: +21 ~ -21도) 이내에서 회전할 수 있다. 또한, 프리즘(410)은 pitch 방향(B 방향, X축을 중심으로 회전 하는 방향)으로 지정된 제2 각도 범위(예: +9 ~ -9도) 이내에서 회전할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 폴디드 카메라 모듈(350)이 스캔 기능을 수행하는 경우, 프리즘(410)은 제1 방향(A)(예: yaw 방향) 또는 제2 방향(B)(예: pitch 방향)으로 회전할 수 있다. 프리즘(410)이 회전(또는 이동)하는 경우, 폴디드 카메라 모듈(350)를 통해 획득되는 이미지가 변형되거나 회전할 수 있다. 이 경우, 이미지 상의 피사체의 형태가 변형되거나 회전할 수 있고 지정된 기능(예: 3A, FD 기반의 촬영과 관련된 설정)의 오류가 발생할 수 있다. 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 프리즘(410)의 회전량(또는 이동량)을 반영하여 관심 영역을 보정하여 지정된 기능(예: 3A, FD)의 성능을 향상시킬 수 있다(도 5 내지 도 12 참고).
도 4a 및 도 4b에서는 미도시 되었으나, 폴디드 카메라 모듈(350)은 프리즘(410)의 제1 방향 또는 제2 방향의 회전량을 감지하기 위한 센서부를 더 포함할 수 있다(도 5 및 도 6 참고).
도 5는 다양한 실시예에 따른 프리즘의 제1 방향으로의 회전을 나타낸다. 도 6은 다양한 실시예에 따른 프리즘의 제2 방향으로의 회전을 나타낸다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 프리즘(410)은 구동부(420)에 의해 제1 방향(A)(예: yaw 방향)으로 지정된 제1 각도 범위(예: +21 ~ -21도) 이내에서 회전할 수 있다. 프리즘(410)은 구동부(420)에 의해 제2 방향(B)(예: pitch 방향)으로 지정된 제2 각도 범위(예: +9 ~ -9도) 이내에서 회전할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 구동부(420)는 복수개일 수 있다. 복수개의 구동부(420)는 서로 다른 방향에 배치될 수 있다. 예를 들어, 구동부(420)는 복수의 코일들(451, 453)을 포함할 수 있다. 복수의 코일들(451, 453) 중 제1 코일 및 제2 코일(451)은 전자기력에 의해 자성체(440) 및 프리즘(450)을 제1 방향으로 회전시킬 수 있다. 복수의 코일들(451, 453) 중 제3 코일(453)은 전자기력에 의해 자성체(440) 및 프리즘(450)을 제2 방향으로 회전시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 폴디드 카메라 모듈(350)은 프리즘(410)의 회전(또는 이동)시키기 위한 자성체(440) 및 코일부(450), 프리즘(410)의 회전(또는 이동)을 감지하기 위해 센서부(460)를 포함할 수 있다. 코일부(450)는 도 4a의 구동부(420)의 일부일 수 있다.
자성체(440)는 프리즘(410)의 회전에 따라 함께 이동할 수 있다. 자성체(440)의 제1 방향(A)(예: yaw 방향) 또는 2 방향(B)(예: pitch 방향)의 회전에 따라, 센서부(460)로 유입되는 자속량이 변경될 수 있다. 변경되는 자속량에 따라 센서부(460)에서 감지되는 센싱값이 변경될 수 있다.
코일부(450)는 센서부(460)의 적어도 일부를 감싸도록 배치될 수 있다. 코일부(450)는 센서부(460)와 동일한 평면에 배치될 수 있다. 코일부(450)는 전자기력에 의해 자성체(440)를 이동시킬 수 있고, 자성체(440)의 이동에 따라 프리즘(410)이 함께 이동할 수 있다. 예를 들어, 코일부(450)는 제1 홀센서 및 제2 홀센서(461)를 감싸는 제1 코일 및 제2 코일(451), 제3 홀센서(463)를 감싸는 제3 코일(453)을 포함할 수 있다.
센서부(460)는 프리즘(410)의 회전량을 감지할 수 있다. 프리즘(410)의 회전에 따라 자성체(440)가 함께 회전할 수 있고, 이에 따라 센서부(460)로 유입되는 자속량이 변경될 수 있다. 센서부(460)는 자속량을 감지하여 센싱값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 센서부(460)는 제1 방향(A)의 제1 회전량을 감지하는 제1 홀센서 및 제2 홀센서(461)를 포함할 수 있다. 센서부(460)는 제2 방향(B)의 제2 회전량을 감지하는 제3 홀센서(463)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 이미지 시그널 프로세서(260))는 제1 홀센서 및 제2 홀센서(461)의 센싱값(이하, 제1 센싱값)을 기반으로 제1 방향(A)의 제1 회전량을 결정할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제1 회전량을 상쇄하는 방향으로 관심 영역을 회전시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제3 홀센서(463)의 센싱값(이하, 제2 센싱값)을 기반으로 제2 방향(B)의 제2 회전량을 결정할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제2 회전량을 반영하여 관심 영역의 변의 길이 또는 비율을 변경할 수 있다.
도 5 및 도 6은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다. 자성체(440), 코일부(450) 및 센서부(460)의 개수, 위치 또는 연결 방법은 변경될 수 있다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 센서부의 센싱값에 따른 프리즘의 회전 각도를 매칭한 테이블이다. 도 7은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다.
도 7을 참조하면, 메모리(예: 도 1의 메모리(130))는 센서부(460)의 센싱값과 프리즘(410)의 제1 회전량 및 제2 회전량을 매칭한 테이블(701)을 저장할 수 있다. 테이블(701)은 프리즘(410)의 제1 방향의 회전 가능 범위에 대응하는 센서부(460)의 제1 센싱값 및 제2 방향의 회전 각도 범위에 대응하는 제2 센싱값을 매칭할 수 있다.
프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 센서부(460)를 이용하여 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 획득할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 미리 저장된 테이블(701)을 참조하여 제1 센싱값 및 제2 센싱값에 대응하는 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다.
예를 들어, 제1 홀센서 또는 제2 홀센서(461)의 센싱 값이 50이고, 제3 홀센서(463)의 센싱값이 50인 경우, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 테이블(701)을 참조하여 제1 회전량을 17.8도, 제2 회전량을 5.9도로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제2 회전량을 제2 센싱값에 의해 결정할 수 있다. 제2 회전량은 제1 센싱값에 영향을 받지 않을 수 있다. 반면, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제1 회전량을 제1 센싱값 및 제2 센싱값에 의해 결정할 수 있다.
예를 들어, 제2 센싱값이 50인 경우, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 테이블(701)을 참조하여 제2 회전량을 5.9도로 결정될 수 있다. 제2 회전량은 제1 센싱값에 의해 영향을 받지 않을 수 있다. 반면, 제1 센싱값이 50이고, 제2 센싱값이 50인 경우, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 테이블(701)을 참조하여 제1 회전량을 17.8도로 결정하고, 제1 센싱값이 50이고, 제2 센싱값이 1850인 경우, 제1 회전량을 15.8도로 결정할 수 있다.
도 7의 테이블(701)의 매칭값은, 홀 센서(461, 463)의 특성, 자성체(440) 및 코일부(450)의 배치 형태에 따라 달라질 수 있다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 8을 참조하면, 동작 810에서, 프로세서(120)는 폴디드 카메라 모듈(350)을 구동할 수 있다. 프로세서(120)는 프리즘(410) 및 렌즈부(415)를 통해 이미지 센서(480)에 유입되는 빛을 이용하여 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 센서(480)에서 획득한 이미지 데이터를 이용하여 디스플레이(310)에 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 카메라 앱 또는 얼굴 인식 앱 중 하나에 의한 프리뷰 이미지를 디스플레이(310)에 표시할 수 있다.
동작 820에서, 프로세서(120)는 지정된 기능을 실행하기 위한 관심 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(face detection; FD) 기반의 촬영과 관련된 설정(예: 노출 설정 또는 WB)을 수행하기 위하여, 인식된 얼굴의 중심점에서 지정된 크기의 사각형의 관심 영역을 결정하여 디스플레이(310)에 표시할 수 있다. 다른 예를 들어, 3A(AE, AF, AWB)의 경우, 프로세서(120)는 인식된 얼굴 영역을 관심 영역으로 결정하거나, 사용자 입력에 의한 선택된 영역 또는 촬영 모드에 따라 결정된 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다.
동작 830에서, 프로세서(120)는 센서부(460)를 통해 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 획득할 수 있다. 제1 센싱값은 프리즘(410)의 제1 방향(예: yaw)의 회전과 주요하게 관련된 값일 수 있다. 제2 센싱값은 프리즘(410)의 제2 방향(예: pitch)의 회전과 주요하게 관련된 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 홀센서 또는 제2 홀센서(예: 도 5의 제1 홀센서 또는 제2 홀센서(461))에 의한 제1 센싱값 및 제3 홀센서(예: 도 5의 제3 홀센서(463))에 의한 제2 센싱값을 획득할 수 있다.
동작 840에서, 프로세서(120)는 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 기반으로 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 미리 저장된 테이블(예: 도 7의 테이블(701))을 참조하여 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 제1 센싱값과 매칭되는 제1 회전량을 결정할 수 있다. 제1 회전량은 프리즘(410)의 제1 방향(예: yaw)의 회전 각도일 수 있다. 프로세서(120)는 제2 센싱값과 매칭되는 제2 회전량을 결정할 수 있다. 제2 회전량은 프리즘(410)의 제2 방향(예: pitch)의 회전 각도일 수 있다.
동작 850에서, 프로세서(120)는 제1 회전량 및 제2 회전량을 기반으로 관심 영역을 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 회전량이 제1 기준값 이상인 경우, 제1 회전량을 상쇄하는 방향으로 관심 영역을 회전시킬 수 있다. 프로세서(120)는 제2 회전량이 제2 기준값 이상인 경우, 관심 영역의 변의 길이 또는 비율을 조절할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 관심 영역의 좌표를 회전시키거나, 위치 조정, 크기 변경을 할 수 있다(도 11, 도 12 참고). 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 관심 영역을 복수의 섹션들로 구분하고, 피사체(왜곡되거나 회전된 상태)와 일정 비율 이상 겹치는 섹션들을 새로운 관심 영역으로 결정할 수 있다(도 10 참고).
동작 860에서, 프로세서(120)는 보정된 관심 영역의 이미지 데이터에서, 지정된 기능의 수행을 위한 데이터(이하, 스탯 데이터(stat data))를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 카메라 앱에서 3A(AE, AF, AWB) 수행을 위한 스탯 데이터를 획득할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB를 위한 스탯 데이터를 획득할 수 있다.
동작 870에서, 프로세서(120)는 획득한 스탯 데이터를 이용하여 지정된 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 카메라 앱에서 3A(AE, AF, AWB) 수행하거나 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB을 수행할 수 있다.
보정되지 않은 관심 영역을 통해 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 노출 설정 또는 WB을 수행하는 경우, 불필요한 배경 영역의 데이터가 객체 영역의 데이터와 함께 처리되어, 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능(또는 신뢰도)이 낮아질 수 있다. 반면, 프리즘(410)의 회전량을 반영하여 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능을 수행하는 경우, 불필요한 배경 영역의 데이터가 제거되어 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능(또는 신뢰도)이 높아질 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 관심 영역의 보정을 백그라운드로 수행하고, 디스플레이(310)을 통해 표시하지 않을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 디스플레이(310)에 표시되는 얼굴 영역에 대한 표시는 관심 영역의 보정 전후 동일하게 유지할 수 있다. 프로세서(120)는 백그라운드 처리에 의해 프리즘(410)의 회전량에 따라 보정된 관심 영역에서 스탯 데이터를 획득하여 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB에 관한 이미지 처리를 수행할 수 있다.
도 8에서의 프로세서(120)의 동작의 적어도 일부는 폴디드 카메라 모듈(350)에 포함되는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))에서 수행될 수도 있다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 관심 영역의 보정 방법을 나타내는 순서도이다.
도 9를 참조하면, 동작 910에서, 프로세서(120)는 센서부(460)를 통해 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 획득할 수 있다. 제1 센싱값은 프리즘(410)의 제1 방향(예: yaw)의 회전과 주요하게 관련된 값일 수 있다. 제2 센싱값은 프리즘(410)의 제2 방향(예: pitch)의 회전과 주요하게 관련된 값일 수 있다.
동작 920에서, 프로세서(120)는 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 기반으로 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 미리 저장된 테이블(예: 도 7의 테이블(701))을 참조하여 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다.
동작 930에서, 프로세서(120)는 제1 회전량이 지정된 제1 기준값 이상(또는 초과)인지를 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 기준값은 10도 일 수 있다.
동작 935에서, 제1 회전량이 지정된 제1 기준값 이상(또는 초과)인 경우, 프로세서(120)는 제1 회전량을 상쇄시키는 방향(예: 반대 방향)으로 관심 영역을 회전할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 회전량이 지정된 제1 기준값 미만(또는 이하)인 경우, 프로세서(120)는 동작 935를 생략할 수 있다.
동작 940에서, 프로세서(120)는 제2 회전량이 지정된 제2 기준값 이상(또는 초과)인지를 확인할 수 있다. 예를 들어, 제2 기준값은 5도 일 수 있다.
동작 945에서, 제2 회전량이 지정된 제2 기준값 이상(또는 초과)인 경우, 프로세서(120)는 제2 회전량을 상쇄시키기 위해 관심 영역의 변의 길이 또는 비율을 변경할 수 있다.
예를 들어, 제2 회전량에 의해 이미지가 사다리꼴 형태로 변형된 경우, 프로세서(120)는 변들의 길이를 변경하여 관심 영역을 사다리꼴 형태로 보정할 수 있다. 프로세서(120)는 이미지의 길어진 변에 대응하는 관심 영역의 변의 길이를 연장할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 이미지의 짧아진 변에 대응하는 관심 영역의 변의 길이를 축소할 수 있다. 또는 프로세서(120)는 관심 영역의 2개의 변의 길이를 모두 변경하여 관심 영역이 이미지의 형태와 유사하도록 보정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 회전량이 지정된 제2 기준값 미만(또는 이하)인 경우, 프로세서(120)는 동작 945를 생략할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 940 및 동작 945는 동작 930 이전에 수행될 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 930 내지 945는 도 8에서의 동작 850에서 수행될 수 있다.
도 9에서의 프로세서(120)의 동작의 적어도 일부는 폴디드 카메라 모듈(350)에 포함되는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))에서 수행될 수도 있다.
도 10는 다양한 실시예에 따른 관심 영역을 복수의 섹션들로 구분하여 스탯 데이터를 획득하는 예시도이다.
도 10을 참조하면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 관심 영역(1010)을 복수의 섹션들로 구분할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 프리즘(410)의 제1 회전량 또는 제2 회전량에 따라 적어도 복수의 섹션들 중 일부 섹션을 제외하고 스탯 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 관심 영역(1010) 중 객체(1020)의 배치 영역과 지정된 범위 이상(또는 초과) 겹치는 제1 그룹의 섹션들(1011) 및 객체(1020)의 배치 영역과 겹치지 않거나 지정된 범위 미만(또는 이하)로 겹치는 제2 그룹의 섹션들(1012)을 구분할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제1 그룹의 섹션들(1011)에서 스탯 데이터를 추출할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제2 그룹의 섹션들(1012)에서는 스탯 데이터를 추출하지 않거나 추출된 스탯 데이터를 제거할 수 있다.
이를 통해 불필요한 배경 영역에서의 스탯 데이터가 제거될 수 있고, 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 노출 설정 또는 WB의 성능(또는 신뢰도)이 높아질 수 있다.
도 10은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다. 관심 영역의 보정은 관심 영역의 회전, 위치 변경, 크기 변경과 같은 방식으로 적용될 수 있다.
도 11 및 도 12는 다양한 실시예에 따른 관심 영역의 보정 예시도이다. 도 11 및 도 12는 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다.
도 11을 참조하면, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 프리즘(410)의 제1 회전량 또는 제2 회전량을 반영하여 지정된 기능(예: 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 노출 설정 또는 WB)의 수행을 위한 관심 영역을 보정할 수 있다.
예를 들어, 프리즘(410)의 제1 상태 ①에서, 프리즘(410)의 제1 회전량 및 제2 회전량은 없거나 지정된 기준값 이하일 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 관심 영역의 보정없이 3A 수행을 위한 스탯 데이터를 획득할 수 있다.
다른 예를 들어, 프리즘(410)의 제2 상태 ②또는 제3 상태 ③에서, 프리즘(410)은 제2 방향(예: pitch 방향)으로 회전할 수 있다. 이 경우, 프리즘(410)의 제1 회전량은 없거나 지정된 기준값 이하이고, 프리즘(410)의 제2 회전량은 지정된 기준값 이상일 수 있다. 제2 상태 ②또는 제3 상태 ③에서 획득되는 이미지(1102, 1103)은 사다리꼴 또는 역 사다리꼴 형태로 왜곡될 수 있다. 이 경우, 이미지(1102, 1103)에 포함된 객체의 형태도 실제와 다르게 왜곡된 형태일 수 있다. 보정 전 관심 영역(1102a, 1103a)은 이미지(1102, 1103)와 달리 사다리꼴 또는 역 사다리꼴 형태가 아닌 정사각형 또는 직사각형 형태일 수 있다. 보정 전 관심 영역(1102a, 1103a)을 통해 스탯 데이터를 획득하는 경우, 객체(예: 얼굴)가 아닌 배경이 관심 영역에 포함되어, 적정 노출에 실패하거나 얼굴 인식(face detection; FD)에 기반한 WB(white balance)가 부정확해 질 수 있다. 또는, 배경에 AF가 수행되는 상 흐림이 발생하게 된다.
프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 프리즘(410)의 제2 회전량을 반영하여 보정 전 사각 형태의 관심 영역(1102a, 1103a)을 사다리꼴 또는 역사다리꼴 형태의 관심 영역(1102b, 1103b)으로 변경할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지(1102, 1103)가 확장된 부분의 관심 영역(1102b, 1103b)의 변을 늘리거나, 이미지(1102, 1103)가 축소된 부분의 관심 영역(1102b, 1103b)의 변을 줄여서 관심 영역(1102b, 1103b)을 설정할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 프리즘(410)의 제12 상태 ⑫또는 제15 상태 ⑮에서, 프리즘(410)은 제1 방향(예: yaw 방향)으로 회전할 수 있다. 프리즘(410)의 제2 회전량은 없거나 지정된 기준값 이하이고, 프리즘(410)의 제1 회전량은 지정된 기준값 이상일 수 있다. 제12 상태 ⑫또는 제15 상태 ⑮에서 획득되는 이미지(1112, 1115)은 시계 방향 또는 반시계 방향으로 회전할 수 있다. 이 경우, 이미지(1112, 1115)에 포함된 객체도 실제와 다르게 회전된 형태일 수 있다. 보정 전 관심 영역(1112a, 1115a)은 이미지(1112, 1115)와 달리 회전되지 않은 형태일 수 있다. 이에 따라 이미지(1112, 1115) 상에서 관심 영역(1112a, 1115a) 좌우의 높이가 서로 달라질 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제1 회전량을 반영하여 시계 방향 또는 반시계 방향으로 관심 영역(1112a, 1115a)를 회전시켜, 보정된 관심 영역(1112b, 1115b)을 설정할 수 있다. 보정된 관심 영역(1112b, 1115b)은 이미지(1112, 1115)와 동일한 방향으로 동일 각도로 회전될 수 있다.
관심 영역의 보정에 의해 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD)을 수행하는 경우, 불필요한 배경 영역의 데이터가 제거되어 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능(또는 신뢰도)이 높아질 수 있다. 예를 들어, 객체 트래킹(object tracking) 시 피사체의 모습이 달라져 추종 성능이 떨어지는 것을 방지할 수 있다.
예를 들어, 도 12에서, 얼굴(1201)을 인식하여 제1 관심 영역(1210a)를 설정하는 경우, 얼굴(1201) 주변의 불필요한 배경 영역의 비율이 높아, 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능이 낮아질 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 프리즘(410)의 제2 방향(예: pitch 방향)의 회전을 반영하여 제1 관심 영역(1210a)을 제2 관심 영역(1210b)로 보정할 수 있다. 이를 통해, 제거되어 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능이 향상될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))는, 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 3의 디스플레이(310)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 및 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))을 포함하고, 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))은 렌즈부(예: 도 4a의 렌즈부(415)), 제1 방향 또는 제2 방향으로 회전이 가능한 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410)), 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 이동시키는 구동부(예: 도 4a의 구동부(420)), 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))에 결합되는 자성체(예: 도 4a의 자성체(440)), 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))의 상기 제1 방향의 제1 회전량 또는 상기 제2 방향의 제2 회전량을 감지하는 센서부(예: 도 5의 센서부(460)), 및 상기 렌즈부(예: 도 4a의 렌즈부(415)) 및 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 통과한 빛을 이용하여 전기적 신호를 생성하는 이미지 센서(예: 도 4a의 이미지 센서(480))를 포함하고, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))을 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하고, 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))의 센싱값을 이용하여 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하고, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 외부 객체를 인식하고, 상기 외부 객체의 위치에 대응하여 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 상기 제1 방향 또는 상기 제2 방향으로 회전시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 상기 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 테이블과 비교하여 상기 제1 회전량 및 상기 제2 회전량을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제1 회전량을 결정하고, 상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제2 회전량을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역을 회전하여 상기 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제2 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역의 적어도 하나의 변의 길이 또는 비율을 변경하여 상기 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제2 관심 영역을 이용하여 상기 기능을 실행하기 위한 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 데이터를 기반으로 상기 구동부(예: 도 4a의 구동부(420))를 작동시켜 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 이동시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 백그라운드 실행에 의해 상기 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 지정된 기능은 3A(AE, AF, AWB), 객체 추적(object tracking; OT) 또는 얼굴 인식 기반의 촬영과 관련된 설정 중 하나일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 이미지 센서(예: 도 4a의 이미지 센서(480))를 통해 획득되는 이미지 데이터의 모든 프레임에 대해 상기 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))는 제1 회전량을 감지하는 제1 홀센서, 제2 회전량을 감지하는 제2 홀센서 및 제3 홀센서를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 외부 객체를 인식하여, 상기 제1 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 관심 영역을 상기 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 3의 디스플레이(310))에 표시하고, 상기 제2 관심 영역을 상기 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 3의 디스플레이(310))에 표시하지 않을 수 있다.
다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))에서 수행되고, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))의 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))을 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하는 동작, 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))의 센서부(예: 도 5의 센서부(460))의 센싱값을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))의 제1 회전량 또는 제2 회전량을 결정하는 동작, 및 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 관심 영역을 결정하는 동작은 외부 객체를 인식하는 동작, 및 상기 외부 객체의 위치에 대응하여 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 제1 방향 또는 제2 방향으로 회전시키는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하는 동작은, 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))의 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 테이블과 비교하여 상기 제1 회전량 및 상기 제2 회전량을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하는 동작은, 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제1 회전량을 결정하는 동작 및 상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제2 회전량을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작은, 상기 제1 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역을 회전하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작은 상기 제2 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역의 적어도 하나의 변의 길이 또는 비율을 변경하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 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, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(10))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.
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 스토어™)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.
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.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    디스플레이;
    메모리;
    프로세서; 및
    폴디드 카메라 모듈을 포함하고,
    상기 폴디드 카메라 모듈은,
    렌즈부;
    제1 방향 또는 제2 방향으로 회전이 가능한 프리즘;
    상기 프리즘을 이동시키는 구동부;
    상기 프리즘에 결합되는 자성체;
    상기 프리즘의 상기 제1 방향의 제1 회전량 또는 상기 제2 방향의 제2 회전량을 감지하는 센서부; 및
    상기 렌즈부 및 상기 프리즘을 통과한 빛을 이용하여 전기적 신호를 생성하는 이미지 센서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 폴디드 카메라 모듈을 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하고,
    상기 센서부의 센싱값을 이용하여 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하고,
    상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    외부 객체를 인식하고,
    상기 외부 객체의 위치에 대응하여 상기 프리즘을 상기 제1 방향 또는 상기 제2 방향으로 회전시키는 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 센서부를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장된 테이블과 비교하여 상기 제1 회전량 및 상기 제2 회전량을 결정하는 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 센서부를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제1 회전량을 결정하고, 상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제2 회전량을 결정하는 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제1 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역을 회전하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제2 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역의 적어도 하나의 변의 길이 또는 비율을 변경하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제2 관심 영역을 이용하여 상기 기능을 실행하기 위한 데이터를 획득하는 전자 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 데이터를 기반으로 상기 구동부를 작동시켜 상기 프리즘을 이동시키는 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    백그라운드 실행에 의해 상기 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 지정된 기능은
    3A(AE, AF, AWB), 객체 추적(object tracking; OT) 또는 얼굴 인식 기반의 촬영과 관련된 설정 중 하나인 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 이미지 센서를 통해 획득되는 이미지 데이터의 모든 프레임에 대해 상기 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  12. 제1항에 있어서, 상기 센서부는
    제1 회전량을 감지하는 제1 홀센서;
    제2 회전량을 감지하는 제2 홀센서 및 제3 홀센서를 포함하는 전자 장치.
  13. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    외부 객체를 인식하여, 상기 제1 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  14. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제1 관심 영역을 상기 디스플레이에 표시하고,
    상기 제2 관심 영역을 상기 디스플레이에 표시하지 않는 전자 장치.
  15. 전자 장치에서 수행되는 영상 처리 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 폴디드 카메라 모듈을 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하는 동작;
    상기 폴디드 카메라 모듈의 센서부의 센싱값을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈의 제1 회전량 또는 제2 회전량을 결정하는 동작; 및
    상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정하는 동작;을 포함하는 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 제1 관심 영역을 결정하는 동작은
    외부 객체를 인식하는 동작; 및
    상기 외부 객체의 위치에 대응하여 상기 폴디드 카메라 모듈의 프리즘을 제1 방향 또는 제2 방향으로 회전시키는 동작;을 포함하는 방법.
  17. 제15항에 있어서, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하는 동작은
    상기 센서부를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 상기 전자 장치의 메모리에 저장된 테이블과 비교하여 상기 제1 회전량 및 상기 제2 회전량을 결정하는 동작;을 포함하는 방법.
  18. 제15항에 있어서, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하는 동작은
    상기 센서부를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제1 회전량을 결정하는 동작; 및
    상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제2 회전량을 결정하는 동작;을 포함하는 방법.
  19. 제15항에 있어서, 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작은
    상기 제1 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역을 회전하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작;을 포함하는 방법.
  20. 제15항에 있어서, 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작은
    상기 제2 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역의 적어도 하나의 변의 길이 또는 비율을 변경하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작;을 포함하는 방법.
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