KR20220153366A - Method for correcting image distortion and Electronic device thereof - Google Patents

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KR20220153366A
KR20220153366A KR1020210060863A KR20210060863A KR20220153366A KR 20220153366 A KR20220153366 A KR 20220153366A KR 1020210060863 A KR1020210060863 A KR 1020210060863A KR 20210060863 A KR20210060863 A KR 20210060863A KR 20220153366 A KR20220153366 A KR 20220153366A
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신대규
문승민
임광용
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삼성전자주식회사
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Abstract

According to one embodiment, an electronic device comprises: an image sensor; a display; and at least one processor operatively connected to the image sensor and the display. The at least one processor acquires an image frame through the image sensor to divide the image frame into multiple lattice areas, detects at least one factor among at least one object or line component in the acquired image frame, analyzes the lattice area containing the detected at least one factor, determines an area to be corrected for line distortion among the multiple lattice areas, and based on the determined area, performs line distortion correction for a first lattice area among the multiple lattice areas based on a first weight and for a second lattice area among the multiple lattice areas based on a second weight, and displays the image frame having distortion correction performed. Other various embodiments understood through the specification may be provided. Various embodiments of the present disclosure provide a method for performing at least of line correction, face correction and/or object correction.

Description

이미지 왜곡을 보정하는 방법 및 그 전자 장치{Method for correcting image distortion and Electronic device thereof}Method for correcting image distortion and electronic device thereof

본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 이미지의 왜곡을 보정하는 전자 장치 및 방법에 관한 것이다.Embodiments disclosed in this document relate to an electronic device and method for correcting distortion of an image.

이동식 단말기에 대한 성능 요구가 증가함에 따라 이동식 단말기의 카메라도 디지털 카메라 급의 화각(FOV, field of view)이 요구되고 있다. 다양한 화각의 카메라들이 휴대폰에 적용되고 있으며, 이 중 특히 울트라 와이드와 같은 광각 카메라의 경우는 넓은 영역을 디스플레이 상에 표시할 수 있다. As performance requirements for mobile terminals increase, cameras of mobile terminals also require a digital camera-level field of view (FOV). Cameras with various angles of view are being applied to mobile phones, and among them, a wide-angle camera such as an ultra-wide camera can display a wide area on a display.

또한, 광각 카메라를 사용함에 따라 발생하는 이미지 왜곡을 보정하기 위하여 스테레오 그래픽 프로젝션(stereographic projection) 방법을 사용하였다. 스테레오 그래픽 프로젝션 방법은 렌즈 특성으로 왜곡된 영상에서 화각의 변화를 주어 객체를 보정하는데 사용되는 방법이다.In addition, a stereographic projection method was used to correct image distortion caused by using a wide-angle camera. The stereographic projection method is a method used to correct an object by changing the angle of view in an image distorted by lens characteristics.

왜곡된 영상을 보정하기 위해 스테레오 그래픽 프로젝션 방법을 사용하여 보정하는 경우, 이미지의 가장자리에 있는 객체는 보정이 되나, 이미지 전체에 대하여 화각의 변화를 주는 것이기 때문에 상기 객체의 주변 라인은 오히려 왜곡되는 문제가 발생한다. When correcting a distorted image using a stereo graphic projection method, the object at the edge of the image is corrected, but the line around the object is rather distorted because the angle of view is changed for the entire image. occurs.

반대로, 라인에 대한 왜곡을 줄이기 위해 이미지 외곽부를 늘리는 형태로 보정하는 것은 라인을 보정할 수는 있으나, 라인이 아닌 객체의 왜곡을 심화시키는 문제가 발생한다.Conversely, correction in the form of extending the image periphery to reduce distortion of the line can correct the line, but causes a problem of intensifying distortion of an object other than the line.

본 개시의 다양한 실시 예는, 이미지의 영역 별 특징을 확인하고, 확인된 특징에 기반하여 영역 별로 라인 보정, 얼굴 보정, 및/또는 객체 보정 중 적어도 하나를 수행할 수 있는 방법을 제공한다.Various embodiments of the present disclosure provide a method capable of identifying characteristics of each region of an image and performing at least one of line correction, face correction, and/or object correction for each region based on the identified characteristics.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 이미지 센서, 디스플레이 및 이미지 센서 및 디스플레이와 작동적으로(operatively) 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로세서는 이미지 센서를 통해 이미지 프레임을 획득하여 이미지 프레임을 복수 개의 격자 영역으로 분할하고, 획득된 이미지 프레임에서 적어도 하나의 객체 또는 라인 성분 중 적어도 하나의 요소를 검출하고, 검출된 적어도 하나의 요소를 포함하는 격자 영역을 분석하여, 복수 개의 격자 영역 중 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정하고, 결정된 영역에 기반하여, 복수 개의 격자 영역 중 제1 격자 영역은 제1 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고, 복수 개의 격자 영역 중 제2 격자 영역은 제2 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고, 왜곡 보정이 수행된 이미지 프레임을 디스플레이에 표시할 수 있다.According to an embodiment, an electronic device includes an image sensor, a display, and at least one processor operatively connected to the image sensor and the display, and the at least one processor acquires an image frame through the image sensor to obtain an image. Dividing the frame into a plurality of lattice areas, detecting at least one element among at least one object or line component in the acquired image frame, and analyzing the lattice area including the detected at least one element, thereby forming a plurality of lattice areas. An area to be subjected to line distortion correction is determined, and based on the determined area, a first lattice area among a plurality of lattice areas performs line distortion correction based on a first weight, and a second lattice area among the plurality of lattice areas is determined based on the determined area. may perform line distortion correction based on the second weight, and display an image frame on which distortion correction is performed on a display.

일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 이미지 센서를 통해 이미지 프레임을 획득하여 이미지 프레임을 복수 개의 격자 영역으로 분할하는 동작, 획득된 이미지 프레임에서 적어도 하나의 객체 또는 라인 성분 중 적어도 하나의 요소를 검출하는 동작, 검출된 적어도 하나의 요소를 포함하는 격자 영역을 분석하여, 복수 개의 격자 영역 중 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정하는 동작, 결정된 영역에 기반하여, 복수 개의 격자 영역 중 제1 격자 영역은 제1 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고, 복수 개의 격자 영역 중 제2 격자 영역은 제2 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하는 동작 및 왜곡 보정이 수행된 이미지 프레임을 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.An operating method of an electronic device according to an embodiment includes obtaining an image frame through an image sensor, dividing the image frame into a plurality of lattice areas, and selecting at least one element among at least one object or line component in the obtained image frame. Detecting, analyzing a lattice area including at least one detected element, and determining an area to perform line distortion correction among a plurality of lattice areas, based on the determined area, a first lattice area among the plurality of lattice areas An operation of performing line distortion correction on a region based on a first weight, and performing line distortion correction on a second grid region among a plurality of grid regions based on a second weight, and displaying an image frame on which distortion correction is performed on a display. action may be included.

본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들에 따르면, 이미지의 영역별 특성을 판단하여 효율적인 왜곡 보정을 수행할 수 있다.According to various embodiments disclosed in this document, it is possible to efficiently perform distortion correction by determining characteristics of each region of an image.

또한, 다양한 실시 예에 따르면, 보정에 관한 연산량을 줄여 전력 소모를 최소화할 수 있다.In addition, according to various embodiments, power consumption may be minimized by reducing an amount of computation related to correction.

또한, 다양한 실시 예에 따르면, 광각 촬영의 환경에서도 왜곡이 최소화되어 사용자에게 고품질의 사진을 제공할 수 있다.Also, according to various embodiments, distortion is minimized even in a wide-angle shooting environment, so that high-quality photos can be provided to the user.

이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.In addition to this, various effects identified directly or indirectly through this document may be provided.

도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치 및 카메라 모듈에 대한 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 하드웨어 구성을 나타낸다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지 왜곡 보정에 대한 과정을 나타낸다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 획득된 이미지에 대하여 라인 보정을 수행하는 과정을 나타낸다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 획득된 이미지에 대하여 객체 보정을 수행하는 과정을 나타낸다.
도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 왜곡된 이미지를 보정하기 위한 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 입력 이미지를 격자 영역으로 분할하여 분석하는 것을 나타낸 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 획득한 제1 이미지(700)와 제1 이미지(700)의 일부를 크롭한 영역을 나타낸다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 와핑을 수행하는 과정에서 발생한 불일치 셀 포인트들을 매칭하는 것을 나타낸다.
도 10은 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 11은 다양한 실시 예들에 따른, 카메라 모듈을 예시하는 블럭도이다.
1 is a diagram illustrating structures of an electronic device and a camera module according to an embodiment.
2 illustrates a hardware configuration of an electronic device according to an embodiment.
3 illustrates a process for correcting image distortion in an electronic device according to an embodiment.
4 illustrates a process of performing line correction on an image obtained by an electronic device according to an embodiment.
5 illustrates a process of performing object correction on an image acquired by an electronic device according to an embodiment.
6 is a flowchart illustrating a process for correcting a distorted image in an electronic device according to an embodiment.
7 is a diagram illustrating that an electronic device divides and analyzes an input image into grid areas according to an exemplary embodiment.
8 illustrates a first image 700 acquired by an electronic device and a region obtained by cropping a part of the first image 700 according to an exemplary embodiment.
9 illustrates matching of mismatched cell points generated in a process of performing warping in an electronic device according to an embodiment.
10 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to various embodiments.
11 is a block diagram illustrating a camera module, according to various embodiments.

이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, various embodiments of this document will be described with reference to the accompanying drawings. However, this document is not intended to limit the specific embodiments, and should be understood to include various modifications, equivalents, and/or alternatives of the embodiments of the present invention.

도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치 및 카메라 모듈에 대한 구조를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating structures of an electronic device and a camera module according to an embodiment.

도 1은 일 실시 예에 따른 카메라 모듈(180)을 장착한 전자 장치(100)의 외관 및 카메라 모듈(180)을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 1의 실시 예는 모바일 기기, 특히, 스마트 폰을 전제로 도시 및 설명되었으나, 다양한 전자 기기 또는 모바일 기기들 중 카메라를 탑재한 전자 기기에 적용될 수 있음은 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 것이다.1 is a diagram schematically illustrating an external appearance of an electronic device 100 equipped with a camera module 180 and a camera module 180 according to an exemplary embodiment. Although the embodiment of FIG. 1 has been illustrated and described on the premise of a mobile device, in particular, a smart phone, it can be applied to an electronic device equipped with a camera among various electronic devices or mobile devices to those skilled in the art. will be clearly understood.

도 1을 참고하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 전면에는 디스플레이(110)가 배치될 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이(110)는 전자 장치(100)의 전면의 대부분을 차지할 수 있다. 전자 장치(100)의 전면에는 디스플레이(110), 및 디스플레이(110)의 적어도 일부 가장자리를 둘러싸는 베젤(bezel)(190) 영역이 배치될 수 있다. 디스플레이(110)는 평면 영역(flat area)과 평면 영역에서 전자 장치(100)의 측면을 향해 연장되는 곡면 영역(curved area)을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 전자 장치(100)는 하나의 예시이며, 다양한 실시 예가 가능하다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 디스플레이(110)는 곡면 영역 없이 평면 영역만 포함하거나 양측이 아닌 한 쪽 가장자리에만 곡면 영역을 구비할 수 있다. 또한 일 실시 예에서, 곡면 영역은 전자 장치의 후면으로 연장되어 전자 장치(100)는 추가적인 평면 영역을 구비할 수도 있다.Referring to FIG. 1 , a display 110 may be disposed on a front surface of an electronic device 100 according to an embodiment. In one embodiment, the display 110 may occupy most of the front surface of the electronic device 100 . A display 110 and a bezel 190 area surrounding at least some edges of the display 110 may be disposed on the front surface of the electronic device 100 . The display 110 may include a flat area and a curved area extending from the flat area toward the side of the electronic device 100 . The electronic device 100 shown in FIG. 1 is an example, and various embodiments are possible. For example, the display 110 of the electronic device 100 may include only a flat area without a curved area or may have a curved area only at one edge rather than both sides. Also, in one embodiment, the curved area extends to the rear surface of the electronic device, so that the electronic device 100 may include an additional flat area.

일 실시 예에서 전자 장치(100)는 추가적으로 스피커(speaker), 리시버, 전면 카메라, 근접 센서, 홈 키 등을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 후면 커버(150)가 전자 장치의 본체와 일체화되어 제공될 수도 있다. 또 다른 실시 예에서, 후면 커버(150)가 전자 장치(100)의 본체로부터 분리되어, 배터리를 교체할 수 있는 형태를 가질 수 있다. 후면 커버(150)는 배터리 커버 또는 배면 커버로 참조될 수도 있다.In one embodiment, the electronic device 100 may additionally include a speaker, a receiver, a front camera, a proximity sensor, a home key, and the like. In the electronic device 100 according to an embodiment, the rear cover 150 may be integrally provided with the main body of the electronic device. In another embodiment, the rear cover 150 may be separated from the main body of the electronic device 100 and may have a form in which a battery can be replaced. The rear cover 150 may also be referred to as a battery cover or a rear cover.

일 실시 예에서, 디스플레이(110)의 제1 영역(170)에 사용자의 지문 인식을 위한 지문 센서(171)가 포함될 수 있다. 지문 센서(171)는 디스플레이(110)의 아래 층에 배치됨으로써, 사용자에 의해 시인되지 않거나, 시인이 어렵게 배치될 수 있다. 또한, 지문 센서(171) 외에 추가적인 사용자/생체 인증을 위한 센서가 디스플레이(110)의 일부 영역에 배치될 수 있다. 다른 실시 예에서, 사용자/생체 인증을 위한 센서는 베젤(190)의 일 영역에 배치될 수 있다. 예를 들어, 홍채 인증을 위한 IR 센서가 디스플레이(110)의 일 영역을 통해 노출되거나, 베젤(190)의 일 영역을 통해 노출될 수 있다.In one embodiment, a fingerprint sensor 171 for recognizing a user's fingerprint may be included in the first area 170 of the display 110 . Since the fingerprint sensor 171 is disposed on a lower layer of the display 110, it may not be recognized by the user or may be difficult to be recognized. In addition to the fingerprint sensor 171 , a sensor for additional user/biometric authentication may be disposed in a partial area of the display 110 . In another embodiment, a sensor for user/biometric authentication may be disposed in one area of the bezel 190 . For example, an IR sensor for iris authentication may be exposed through one area of the display 110 or through one area of the bezel 190 .

일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 전면의 제2 영역(160)에는 전면 카메라(161)가 배치될 수 있다. 도 1의 실시 예에서는 전면 카메라(161)가 디스플레이(110)의 일 영역을 통해 노출되는 것으로 도시되었으나, 다른 실시 예에서 전면 카메라(161)가 베젤(190)을 통해 노출될 수 있다. 전자 장치(100)는 하나 이상의 전면 카메라(161)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 전면 카메라 및 제2 전면 카메라와 같이 2개의 전면 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 전면 카메라와 제2 전면 카메라는 동등한 사양(예: 화소)을 가지는 동종의 카메라일 수 있으나, 제1 전면 카메라와 제2 전면 카메라는 다른 사양의 카메라로 구현될 수 있다. 전자 장치(100)는 2개의 전면 카메라를 통해 듀얼 카메라와 관련된 기능(예: 3D 촬영, 자동 초점(auto focus) 등)을 지원할 수 있다. 상기 언급된 전면 카메라에 대한 설명은 전자 장치(100)의 후면 카메라에 동일 또는 유사하게 적용될 수 있다.In one embodiment, a front camera 161 may be disposed in the second region 160 of the front of the electronic device 100 . In the embodiment of FIG. 1 , the front camera 161 is shown as being exposed through one area of the display 110, but in another embodiment, the front camera 161 may be exposed through the bezel 190. The electronic device 100 may include one or more front cameras 161 . For example, the electronic device 100 may include two front cameras such as a first front camera and a second front camera. In one embodiment, the first front camera and the second front camera may be cameras of the same type having the same specifications (eg, pixels), but the first front camera and the second front camera may be implemented as cameras having different specifications. . The electronic device 100 may support functions related to dual cameras (eg, 3D shooting, auto focus, etc.) through two front cameras. The above-mentioned description of the front camera may be equally or similarly applied to the rear camera of the electronic device 100 .

일 실시 예에서, 전자 장치(100)는 플래시와 같이 촬영을 보조하는 각종 하드웨어나 센서(163)가 추가적으로 배치될 수 있다. 예를 들어, 피사체와 전자 장치(100) 사이의 거리를 감지하기 위한 거리 센서(예: TOF 센서) 등이 더 포함될 수 있다. 상기 거리 센서는 전면 카메라 및/또는 후면 카메라에 모두 적용될 수 있다. 상기 거리 센서는 별도로 배치되거나 포함되어 전면 카메라 및/또는 후면 카메라에 배치될 수 있다.In one embodiment, the electronic device 100 may additionally include various types of hardware or sensors 163 that assist shooting, such as a flash. For example, a distance sensor (eg, a TOF sensor) for detecting a distance between a subject and the electronic device 100 may be further included. The distance sensor may be applied to both a front camera and/or a rear camera. The distance sensor may be disposed separately or included in the front camera and/or the rear camera.

일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 측면부에는 적어도 하나의 물리 키가 배치될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(110)를 ON/OFF하거나 전자 장치(100)의 전원을 ON/OFF하기 위한 제1 기능 키(151)가 전자 장치(100)의 전면을 기준으로 우측 가장자리에 배치될 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 볼륨을 제어하거나 화면 밝기 등을 제어하기 위한 제2 기능 키(152)가 전자 장치(100)의 전면을 기준으로 좌측 가장자리에 배치될 수 있다. 이 외에도 추가적은 버튼이나 키가 전자 장치(100)의 전면이나 후면에도 배치될 수 있다. 예를 들어, 전면의 베젤(190) 중 하단 영역에 특정 기능에 맵핑된 물리 버튼이나 터치 버튼이 배치될 수 있다.In one embodiment, at least one physical key may be disposed on a side surface of the electronic device 100 . For example, the first function key 151 for turning on/off the display 110 or turning on/off the power of the electronic device 100 may be disposed on the right edge of the electronic device 100 based on the front side. have. In one embodiment, the second function key 152 for controlling the volume or screen brightness of the electronic device 100 may be disposed at the left edge of the electronic device 100 based on the front surface. In addition to this, additional buttons or keys may also be disposed on the front or rear of the electronic device 100. For example, a physical button or touch button mapped to a specific function may be disposed in a lower area of the front bezel 190 .

도 1에 도시된 전자 장치(100)는 하나의 예시에 해당하며, 본 개시에 개시된 기술적 사상이 적용되는 장치의 형태를 제한하는 것은 아니다. 예를 들어, 플렉서블 디스플레이 및 힌지 구조를 채용하여, 가로 방향으로 폴딩이 가능하거나 세로 방향으로 폴딩이 가능한 폴더블 전자 장치나, 롤링이 가능한 롤러블 전자 장치나, 태블릿 또는 노트북에도 본 개시의 기술적 사상이 적용될 수 있다. 또한, 같은 방향을 향하는 제1 카메라와 제2 카메라가, 장치의 회전, 접힘, 변형 등을 통해 다른 방향을 향하도록 배치되는 것이 가능한 경우에도 본 기술적 사상은 적용될 수 있다.The electronic device 100 shown in FIG. 1 corresponds to one example and does not limit the shape of a device to which the technical ideas disclosed in this disclosure are applied. For example, by adopting a flexible display and a hinge structure, a foldable electronic device capable of being folded horizontally or vertically, a rollable electronic device capable of rolling, a tablet or a laptop may also be used according to the technical spirit of the present disclosure. this may apply. In addition, the present technical concept may be applied even when the first camera and the second camera facing the same direction can be disposed to face different directions through rotation, folding, or deformation of the device.

도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 10의 전자 장치(1001))(100)는 카메라 모듈(예: 도 10의 카메라 모듈(1080))(180)을 포함할 수 있다. 카메라 모듈(180)은 렌즈 어셈블리(예: 도 11의 렌즈 어셈블리(1110))(111), 하우징(113), 적외선 차단 필터(Infared cut filter)(115), 이미지 센서(예: 도 11의 이미지 센서(1130))(120) 및 이미지 시그널 프로세서(image signal processor)(예: 도 11의 이미지 시그널 프로세서(1160))(130)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1 , an electronic device (eg, electronic device 1001 of FIG. 10) 100 according to an embodiment may include a camera module (eg, camera module 1080 of FIG. 10) 180. have. The camera module 180 includes a lens assembly (eg, the lens assembly 1110 of FIG. 11) 111, a housing 113, an infrared cut filter 115, an image sensor (eg, the image of FIG. 11 ). A sensor 1130) 120 and an image signal processor (eg, the image signal processor 1160 of FIG. 11) 130 may be included.

일 실시 예에서, 렌즈 어셈블리(111)는 전면 카메라와 후면 카메라에 따라 렌즈의 개수, 배치, 종류 등이 서로 다를 수 있다. 렌즈 어셈블리의 타입에 따라 전면 카메라와 후면 카메라는 서로 다른 특성(예: 초점 거리, 최대 배율 등)을 가질 수 있다. 상기 렌즈는 광축을 따라 전, 후로 움직일 수 있으며, 초점 거리를 변화시켜 피사체가 되는 대상 객체가 선명하게 찍힐 수 있도록 동작할 수 있다.In one embodiment, the lens assembly 111 may have different numbers, arrangements, and types of lenses according to the front camera and the rear camera. Depending on the type of lens assembly, the front camera and rear camera may have different characteristics (eg, focal length, maximum magnification, etc.). The lens can be moved forward and backward along the optical axis, and can be operated so that a target object to be a subject can be clearly photographed by changing a focal length.

일 실시 예에서, 카메라 모듈(180)은 광축 상에 정렬된 적어도 하나 이상의 렌즈를 실장하는 경통과 광축을 중심으로 상기 경통의 둘레를 둘러싸는 적어도 하나의 코일을 실장하는 하우징(113)을 포함할 수 있다. In one embodiment, the camera module 180 may include a lens barrel for mounting at least one lens aligned on an optical axis and a housing 113 for mounting at least one coil surrounding the barrel around the optical axis. can

일 실시 예에서, 적외선 차단 필터(115)는 이미지 센서(120)의 상면에 배치될 수 있다. 렌즈를 통과한 피사체의 상은 적외선 차단 필터(115)에 의해 일부 필터링된 후 이미지 센서(120)에 의해 감지될 수 있다.In one embodiment, the infrared cut filter 115 may be disposed on the upper surface of the image sensor 120 . An image of the subject passing through the lens may be partially filtered by the infrared cut filter 115 and then detected by the image sensor 120 .

일 실시 예에서, 이미지 센서(120)는 인쇄회로기판의 상면에 배치될 수 있다. 이미지 센서(120)는 커넥터(connector)에 의해 인쇄회로기판(140)과 연결된 이미지 시그널 프로세서(130)와 전기적으로 연결될 수 있다. 상기 커넥터로는 연성 인쇄회로 기판(FPCB) 또는 케이블(cable) 등이 사용될 수 있다.In one embodiment, the image sensor 120 may be disposed on the upper surface of the printed circuit board. The image sensor 120 may be electrically connected to the image signal processor 130 connected to the printed circuit board 140 through a connector. A flexible printed circuit board (FPCB) or a cable may be used as the connector.

일 실시 예에서, 이미지 센서(120)는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서 또는 CCD(charged coupled device) 센서일 수 있다. 이미지 센서(120)에는 복수의 개별 픽셀들(pixels)이 집적되며, 각 개별 픽셀은 마이크로 렌즈(micro lens), 컬러 필터 및 포토다이오드(photodiode)를 포함할 수 있다. 각 개별 픽셀은 일종의 광검출기로서 입력되는 광을 전기적 신호로 변환시킬 수 있다. 광검출기는 일반적으로 캡쳐된 광의 파장을 스스로 검출할 수 없고 컬러 정보를 결정할 수 없다. 상기 광검출기는 포토다이오드를 포함할 수 있다. In an embodiment, the image sensor 120 may be a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) sensor or a charged coupled device (CCD) sensor. A plurality of individual pixels are integrated in the image sensor 120, and each individual pixel may include a micro lens, a color filter, and a photodiode. Each individual pixel can convert input light into an electrical signal as a kind of photodetector. Photodetectors generally cannot detect the wavelength of the captured light by themselves and cannot determine color information. The photodetector may include a photodiode.

일 실시 예에서, 렌즈 어셈블리(111)를 통해 입사된 피사체의 광 정보는 이미지 센서(120)에 의해 전기적 신호로 변환되어 이미지 시그널 프로세서(130)로 입력될 수 있다.In one embodiment, light information of a subject incident through the lens assembly 111 may be converted into an electrical signal by the image sensor 120 and input to the image signal processor 130 .

일 실시 예에서, 카메라 모듈(180)은 전자 장치(100)의 후면뿐만 아니라, 전면에 배치될 수 있다. 또한 전자 장치(100)는 카메라의 성능 향상을 위해 한 개의 카메라 모듈(180) 뿐만 아니라, 여러 개의 카메라 모듈(180)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 영상 통화 또는 셀프 카메라 촬영을 위한 전면 카메라(161)를 더 포함할 수 있다. 전면 카메라(161)는 후면 카메라 모듈에 비하여 상대적으로 낮은 화소 수를 지원할 수 있다. 전면 카메라는 후면 카메라 모듈에 비하여 상대적으로 보다 소형일 수 있다.In one embodiment, the camera module 180 may be disposed on the front as well as the back of the electronic device 100 . In addition, the electronic device 100 may include not only one camera module 180 but also multiple camera modules 180 to improve camera performance. For example, the electronic device 100 may further include a front camera 161 for video call or self-portrait. The front camera 161 may support a relatively low number of pixels compared to the rear camera module. The front camera may be relatively smaller than the rear camera module.

도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 하드웨어 구성을 나타낸다. 도 2의 설명에 있어서, 도 1에서 설명된 구성은 간략하게 설명되거나 설명이 생략될 수 있다.2 illustrates a hardware configuration of an electronic device according to an embodiment. In the description of FIG. 2, the configuration described in FIG. 1 may be briefly described or omitted.

도 2를 참고하면, 일 실시 예에서 전자 장치(100)는 카메라 모듈(180), 프로세서(예: 도 10의 프로세서(1020))(220), 디스플레이(예: 도 10의 디스플레이 모듈(1060))(110) 및 메모리(예: 도 10의 메모리(1030))(230)를 포함할 수 있다. 도 2의 설명에 있어서, 도 1과 동일한 참조번호에 대한 설명은 생략될 수 있다.Referring to FIG. 2 , in one embodiment, the electronic device 100 includes a camera module 180, a processor (eg, the processor 1020 of FIG. 10) 220, a display (eg, the display module 1060 of FIG. 10) ) 110 and a memory (eg, the memory 1030 of FIG. 10) 230. In the description of FIG. 2 , descriptions of the same reference numerals as in FIG. 1 may be omitted.

일 실시 예에서, 카메라 모듈(180)은 렌즈 어셈블리(111), 이미지 센서(120), 거리 감지 센서(210) 및 이미지 시그널 프로세서(image signal processor)(130)를 포함할 수 있다. In one embodiment, the camera module 180 may include a lens assembly 111 , an image sensor 120 , a distance detection sensor 210 and an image signal processor 130 .

도 2에 도시된 구성요소들은 예시적인 것이며, 전자 장치(100)는 추가적인 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 오디오 데이터를 녹음하기 위한 적어도 하나의 마이크를 더 포함할 수 있다. 또한 예를 들어 전자 장치(100)는 전자 장치(100)의 전면 또는 후면이 향하는 방향 및/또는 전자 장치(100)의 자세 정보를 판단하기 위한 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 센서는 가속도 센서, 자이로 센서 등을 포함할 수 있다. 도 2의 전자 장치(100)에 포함된 또는 포함될 수 있는 하드웨어에 대한 구체적인 설명이 도 11을 참고하여 제공된다.Components shown in FIG. 2 are exemplary, and the electronic device 100 may further include additional components. For example, the electronic device 100 may further include at least one microphone for recording audio data. Also, for example, the electronic device 100 may include at least one sensor for determining a direction in which the front or rear side of the electronic device 100 faces and/or attitude information of the electronic device 100 . In one embodiment, the at least one sensor may include an acceleration sensor, a gyro sensor, and the like. A detailed description of hardware included or may be included in the electronic device 100 of FIG. 2 is provided with reference to FIG. 11 .

일 실시 예에서, 이미지 센서(120)는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서 또는 CCD(charged coupled device) 센서 등을 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(111)를 통해 입사된 피사체의 광 정보는 이미지 센서(120)에 의해 전기적 신호로 변환되어 이미지 시그널 프로세서(130)로 입력될 수 있다. 이미지 센서(120)의 상면에 적외선 차단 필터(infra-red cut filter, 이하 IR cut 필터)가 배치될 수 있으며, 렌즈를 통과한 피사체의 상은 상기 IR cut 필터에 의해 일부 필터링된 후 이미지 센서(120)에 의해 감지될 수 있다.In an embodiment, the image sensor 120 may include a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) sensor or a charged coupled device (CCD) sensor. Light information of a subject incident through the lens assembly 111 may be converted into electrical signals by the image sensor 120 and input to the image signal processor 130 . An infrared cut filter (hereinafter referred to as an IR cut filter) may be disposed on the upper surface of the image sensor 120, and an image of a subject passing through the lens is partially filtered by the IR cut filter, and then the image sensor 120 ) can be detected by

일 실시 예에서, 이미지 시그널 프로세서(130)와 이미지 센서(120)가 물리적으로 구분된 경우, 규격에 맞는 센서 인터페이스가 있을 수 있다. In one embodiment, when the image signal processor 130 and the image sensor 120 are physically separated, there may be a sensor interface that meets the standard.

일 실시 예에서, 이미지 시그널 프로세서(130)는 전기적으로 변환된 이미지 데이터에 대하여 이미지 처리를 할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(130)에서의 과정은 pre-ISP(이하, 전처리(pre-processing)) 및 ISP chain(이하, 후처리(post-processing))로 구분될 수 있다. 디모자이크 과정 이전의 이미지 처리는 전처리를 의미할 수 있고, 디모자이크 과정 이후의 이미지 처리는 후처리를 의미할 수 있다. 상기 전처리 과정은 3A 처리, 렌즈 셰이딩 보상(lens shading correction), 엣지 개선(edge enhancement), 데드 픽셀 보정(dead pixel correction) 및 knee 보정 등을 포함할 수 있다. 상기 3A는 AWB(auto white balance), AE(auto exposure), AF(Auto focusing) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 후처리 과정은 적어도 센서 색인 값(index) 변경, 튜닝 파라미터 변경, 화면 비율 조절 중 하나를 포함할 수 있다. 후처리 과정은 상기 이미지 센서(120)로부터 출력되는 이미지 데이터 또는 스케일러로부터 출력되는 이미지 데이터를 처리하는 과정을 포함할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(130)는 후처리 과정을 통해 이미지의 명암대비(contrast), 선명도(sharpness), 채도(saturation), 디더링(dithering) 등을 조정할 수 있다. 여기서, 명암대비(contrast), 선명도(sharpness), 채도(saturation) 조정 절차는 YUV 색 공간에서 실행되고, 디더링 절차(dithering procedure)는 RGB(Red Green Blue) 색 공간(color space)에서 실행될 수 있다. 상기 전처리 과정 중 일부는 상기 후처리 과정에서 수행되거나, 상기 후처리 과정 중 일부는 상기 전처리 과정에서 수행될 수 있다. 또한, 상기 전처리 과정 중 일부는 후처리에서의 과정 중 일부와 중복될 수 있다. In one embodiment, the image signal processor 130 may perform image processing on electrically converted image data. A process in the image signal processor 130 may be divided into a pre-ISP (hereinafter referred to as pre-processing) and an ISP chain (hereinafter referred to as post-processing). Image processing before the demosaicing process may mean pre-processing, and image processing after the demosaicing process may mean post-processing. The preprocessing process may include 3A processing, lens shading correction, edge enhancement, dead pixel correction, and knee correction. The 3A may include at least one of auto white balance (AWB), auto exposure (AE), and auto focusing (AF). The post-processing process may include at least one of changing a sensor index value, changing a tuning parameter, and adjusting an aspect ratio. The post-processing process may include processing image data output from the image sensor 120 or image data output from the scaler. The image signal processor 130 may adjust contrast, sharpness, saturation, dithering, and the like of an image through a post-processing process. Here, the contrast, sharpness, and saturation adjustment procedures may be executed in the YUV color space, and the dithering procedure may be executed in the RGB (Red Green Blue) color space. . Some of the pre-processing may be performed in the post-processing process, or some of the post-processing may be performed in the pre-processing process. Also, some of the pre-processing processes may overlap with some of the post-processing processes.

일 실시 예에서, 디스플레이(110)는 프로세서(220)에 의해 실행되는 어플리케이션의 실행 화면이나, 메모리(230)에 저장된 이미지 및/또는 동영상과 같은 컨텐츠들을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 또한 프로세서(220)는 카메라 모듈(180)을 통해 획득된 이미지 데이터를 디스플레이(110)에 실시간으로 표시할 수 있다.In one embodiment, the display 110 may display content such as an execution screen of an application executed by the processor 220 or an image and/or video stored in the memory 230 on the display 110 . Also, the processor 220 may display image data acquired through the camera module 180 on the display 110 in real time.

일 실시 예에서, 디스플레이(110)는 터치 패널과 일체형으로 구현될 수 있다. 디스플레이(110)는 터치 기능을 지원할 수 있으며, 손가락을 이용한 터치와 같은 사용자 입력을 감지하고 프로세서(220)로 전달할 수 있다. 디스플레이(110)는 디스플레이(110)를 구동하기 위한 디스플레이 구동 회로(display driver integrated circuit, DDIC)와 연결될 수 있고, 터치 패널은 터치 좌표를 감지하고 터치 관련 알고리즘을 처리하는 터치 IC와 연결될 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이 구동 회로와 터치 IC는 일체로 형성될 수 있고, 다른 실시 예에서 디스플레이 구동 회로와 터치 IC는 별개로 형성될 수 있다. 디스플레이 구동 회로 및/또는 터치 IC는 프로세서(220)와 전기적으로 연결될 수 있다.In one embodiment, the display 110 may be integrally implemented with the touch panel. The display 110 may support a touch function, detect a user input such as a touch using a finger, and transmit the same to the processor 220 . The display 110 may be connected to a display driver integrated circuit (DDIC) for driving the display 110, and the touch panel may be connected to a touch IC that detects touch coordinates and processes touch-related algorithms. In one embodiment, the display driving circuit and the touch IC may be integrally formed, and in another embodiment, the display driving circuit and the touch IC may be formed separately. The display driving circuit and/or touch IC may be electrically connected to the processor 220 .

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 전자 장치(100)에서 지원하는 다양한 기능을 실행/제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 실행함으로써 어플리케이션을 실행하고, 각종 하드웨어를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 촬영 기능을 지원하는 어플리케이션을 실행할 수 있다. 또한 프로세서(220)는 카메라 모듈(180)을 실행하고 카메라 모듈(180)이 사용자가 의도하는 동작을 수행할 수 있도록 적절한 촬영 모드를 설정하고 지원할 수 있다.In one embodiment, the processor 220 may execute/control various functions supported by the electronic device 100 . For example, the processor 220 may execute an application and control various types of hardware by executing codes written in a programming language stored in the memory 230 . For example, the processor 220 may execute an application that supports a photographing function stored in the memory 230 . Also, the processor 220 may execute the camera module 180 and set and support an appropriate shooting mode so that the camera module 180 may perform an operation intended by the user.

일 실시 예에서, 메모리(230)는 프로세서(220)에 의해 실행 가능한 명령어들이 저장될 수 있다. 메모리(230)는 RAM(random access memory)과 같이 일시적으로 데이터들이 저장되는 구성요소 및/또는, SSD(solid state drive)와 같이 데이터들이 영구적으로 저장되는 구성요소를 포함하는 개념으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 SSD에 저장된 명령어들을 호출하여 RAM 공간에 소프트웨어 모듈을 구현할 수 있다. 다양한 실시 예에서 메모리(230)는 다양한 종류를 포함할 수 있고, 장치의 용도에 맞게 적절한 종류가 채택될 수 있다.In one embodiment, the memory 230 may store instructions executable by the processor 220 . The memory 230 may be understood as a concept including a component for temporarily storing data, such as random access memory (RAM), and/or a component for permanently storing data, such as a solid state drive (SSD). . For example, the processor 220 may implement a software module in the RAM space by calling instructions stored in the SSD. In various embodiments, the memory 230 may include various types, and an appropriate type may be selected according to the purpose of the device.

일 실시 예에서, 메모리(230)에는 카메라 모듈(180)과 연관된 어플리케이션이 저장될 수 있다. 예를 들어, 메모리(230)에는 카메라 어플리케이션이 저장될 수 있다. 카메라 어플리케이션은 사진 촬영, 동영상 촬영, 파노라마 촬영, 슬로우 모션 촬영 등 다양한 촬영 기능을 지원할 수 있다.In one embodiment, an application associated with the camera module 180 may be stored in the memory 230 . For example, a camera application may be stored in the memory 230 . The camera application may support various shooting functions such as photo shooting, video shooting, panorama shooting, and slow motion shooting.

일 실시 예에서, 카메라 모듈(180)과 연관된 어플리케이션은 다양한 종류의 어플리케이션에 해당할 수 있다. 예를 들어 채팅 어플리케이션이나 웹브라우저 어플리케이션, 이메일 어플리케이션, 쇼핑 어플리케이션 등도 영상 통화, 사진/비디오 첨부, 스트리밍 서비스, 제품 이미지 또는 제품 관련 VR(virtual reality) 촬영 기능을 지원하기 위해 카메라 모듈(180)을 이용할 수 있다.In one embodiment, applications associated with the camera module 180 may correspond to various types of applications. For example, chat applications, web browser applications, e-mail applications, shopping applications, etc. may use the camera module 180 to support video calls, photo/video attachments, streaming services, product images, or product-related VR (virtual reality) shooting functions. can

도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지 왜곡 보정에 대한 과정을 나타낸다. 도 3에 예시된 순서도의 동작 주체는 프로세서(예: 도 2의 프로세서(220)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 1의 이미지 시그널 프로세서(130))로 이해될 수 있다.3 illustrates a process for correcting image distortion in an electronic device according to an embodiment. An operation subject of the flowchart illustrated in FIG. 3 may be understood as a processor (eg, the processor 220 of FIG. 2 ) or an image signal processor (eg, the image signal processor 130 of FIG. 1 ).

일 실시 예에 따른 동작 301에서, 프로세서(220)는 입력 이미지를 획득할 수 있다. 상기 입력 이미지는 이미지 센서(120)를 통해 획득되어 프로세서(220)로 입력된 이미지 데이터 또는 이미지 프레임으로 이해될 수 있다. 상기 입력 이미지는 화각이 넓은 광각 카메라로 촬영하는 경우에 렌즈 외곽에 대응되는 부분에서 왜곡이 발생한 이미지로 이해될 수 있다. 프로세서(220)는 이하 동작을 통해 입력 이미지에 대하여 왜곡 보정을 수행할 수 있다. 다시 말해서, 프로세서(220)는 획득된 입력 이미지의 영역 별 특징을 확인하고, 확인된 특징에 기반하여 영역 별로 라인 보정, 얼굴 보정, 및/또는 객체 보정 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제1 영역에 대해서는 라인 보정을 수행하고, 제1 영역과 다른 영역인 제2 영역에 대해서는 객체 보정을 수행할 수 있다.In operation 301 according to an embodiment, the processor 220 may obtain an input image. The input image may be understood as image data or an image frame acquired through the image sensor 120 and input to the processor 220 . The input image may be understood as an image in which distortion occurs in a portion corresponding to the outer edge of the lens when photographing with a wide-angle camera having a wide angle of view. The processor 220 may perform distortion correction on the input image through the following operations. In other words, the processor 220 may identify features of each region of the obtained input image, and perform at least one of line correction, face correction, and/or object correction for each region based on the identified features. For example, the processor 220 may perform line correction on a first area and object correction on a second area that is different from the first area.

일 실시 예에 따른 동작 310에서, 프로세서(220)는 획득된 입력 이미지에 대하여 라인 보정을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는 획득된 입력 이미지에서 왜곡이 발생한 라인에 대하여 보정을 수행할 수 있다. 동작 310은 이하 도 4의 동작 311 내지 동작 319에서 자세하게 설명될 수 있다.In operation 310 according to an embodiment, the processor 220 may perform line correction on the obtained input image. The processor 220 may perform correction on a distorted line in the obtained input image. Operation 310 may be described in detail in operations 311 to 319 of FIG. 4 below.

일 실시 예에 따른 동작 320에서, 프로세서(220)는 획득된 입력 이미지에 대하여 얼굴 영역을 보정할 수 있다. 프로세서(220)는 획득된 입력 이미지에서 얼굴을 검출한 후, 왜곡이 발생한 얼굴에 대하여 보정을 수행할 수 있다. 동작 320은 이하 도 5의 동작 321 내지 동작 325에서 자세하게 설명될 수 있다.In operation 320 according to an embodiment, the processor 220 may correct a face region of the obtained input image. After detecting a face in the obtained input image, the processor 220 may perform correction on the distorted face. Operation 320 may be described in detail in operations 321 to 325 of FIG. 5 below.

일 실시 예에 따른 동작 330에서, 프로세서(220)는 획득된 입력 이미지에 대하여 객체 영역을 보정할 수 있다. 프로세서(220)는 획득된 입력 이미지에서 얼굴 외 객체를 검출한 후, 왜곡이 발생한 객체에 대하여 보정을 수행할 수 있다. 동작 330은 이하 도 5의 동작 331 내지 동작 335에서 자세하게 설명될 수 있다.In operation 330 according to an embodiment, the processor 220 may correct the object area of the obtained input image. After detecting an object other than a face in the acquired input image, the processor 220 may perform correction on the distorted object. Operation 330 may be described in detail in operations 331 to 335 of FIG. 5 below.

일 실시 예에 따른 동작 303에서, 프로세서(220)는 적어도 라인 보정, 얼굴 영역 보정, 객체 영역 보정 중 적어도 하나가 수행된 이미지를 결과 이미지로서 출력할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 결과 이미지를 프리뷰 이미지로서 디스플레이(110)를 통해 출력할 수 있다. 다시 말해서, 프로세서(220)는 상기 결과 이미지에 대하여 소정의 이미지 처리 프로세스를 거쳐 상기 결과 이미지에 대한 프리뷰 이미지를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.In operation 303 according to an embodiment, the processor 220 may output, as a resultant image, an image on which at least one of line correction, face area correction, and object area correction has been performed. The processor 220 may output the resulting image through the display 110 as a preview image. In other words, the processor 220 may display a preview image of the resulting image on the display 110 through a predetermined image processing process on the resulting image.

도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 획득된 이미지에 대하여 라인 보정을 수행하는 과정을 나타낸다. 일 실시 예에 따른 동작 301 및 동작 303은, 도 3의 동작 301 및 동작 303에 대응되므로 설명을 생략하도록 한다.4 illustrates a process of performing line correction on an image obtained by an electronic device according to an embodiment. Operation 301 and operation 303 according to an embodiment correspond to operation 301 and operation 303 of FIG. 3, so descriptions thereof will be omitted.

일 실시 예에 따른 동작 311에서, 프로세서(220)는 획득된 이미지를 복수 개의 격자 영역으로 분할할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 획득된 이미지를 3 x 4의 12개의 격자 영역으로 분할할 수 있다. 다만, 이는 예시일 뿐, 프로세서(220)는 획득된 입력 이미지를 다양한 격자 패턴 또는 격자의 개수에 기반하여 분할할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(220)는 상기 격자 영역의 형태는 네 개의 점으로 이루어진 영역을 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 격자 영역의 형태는 적어도 정사각형, 직사각형, 사다리꼴 및/또는 마름모의 형태를 포함할 수 있다.In operation 311 according to an embodiment, the processor 220 may divide the acquired image into a plurality of grid areas. For example, the processor 220 may divide the acquired image into 12 grid areas of 3×4. However, this is only an example, and the processor 220 may divide the obtained input image based on various grid patterns or the number of grids. In one embodiment, the processor 220 may refer to an area formed of four dots in the form of the grid area. For example, the shape of the grid area may include at least a square, rectangular, trapezoidal, and/or rhombic shape.

일 실시 예에 따른 동작 313에서, 프로세서(220)는 라인 성분을 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 분할된 복수 개의 격자마다 라인 성분을 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 검출한 라인 성분에 대하여 분석할 수 있다. 프로세서(220)는 각 격자 영역마다 라인 성분을 검출해서 라인 성분이 적거나 라인이 일정한 방향성이 있는지를 판단할 수 있다.In operation 313 according to an embodiment, the processor 220 may detect a line component. The processor 220 may detect line components for each of the plurality of divided grids. The processor 220 may analyze the detected line component. The processor 220 may determine whether there are few line components or whether the line has a certain directivity by detecting line components for each grid area.

일 실시 예에 따른 동작 315에서, 프로세서(220)는 라인을 보정할 후보 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(220)는 검출된 라인 성분에 기반하여 라인을 보정할 후보 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 검출된 라인에 왜곡이 발생한 경우, 상기 라인을 포함하고 있는 격자 영역을 라인을 보정할 후보 영역으로 결정할 수 있다.In operation 315 according to an embodiment, the processor 220 may determine a candidate region to correct a line. The processor 220 may determine a candidate region for correcting a line based on the detected line component. For example, when distortion occurs in a detected line, the processor 220 may determine a grid area including the line as a candidate area to correct the line.

일 실시 예에 따른 동작 317에서, 프로세서(220)는 라인을 보정할 후보 영역을 업데이트할 수 있다. 라인을 보정할 후보 영역을 업데이트 하는 것은 라인을 보정할 영역을 추가 또는 제외하는 것을 의미하거나, 라인을 보정할 후보 영역 중 보정의 강도를 변경하는 것을 의미할 수 있다. In operation 317 according to an embodiment, the processor 220 may update a candidate region for line correction. Updating the line correction candidate region may mean adding or excluding the line correction region or changing the intensity of correction among the line correction candidate regions.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 복수 개의 격자 영역 중 이미지 중심으로부터의 거리, 격자 영역에 포함되는 라인의 개수, 및/또는 라인의 방향성에 기반하여 라인을 보정할 후보 영역을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 상기 후보 영역에 라인 성분이 적은 경우, 상기 라인 성분을 포함하는 격자 영역을 라인을 보정할 영역에서 제외하거나 라인 보정의 강도를 낮출 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 라인 성분이 적거나 라인의 방향성이 혼재되어 있는 경우 라인 보정을 수행할 시에 왜곡이 더 발생할 수 있으므로, 라인 보정을 수행하지 않거나 라인 보정의 강도를 낮출 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 이미지 중심으로부터 거리가 짧을수록 라인 보정의 강도를 낮출 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 라인 보정을 수행할 영역에 얼굴이 검출되거나 얼굴 외 객체가 검출된 경우, 라인 보정을 수행하지 않거나 라인 보정의 강도를 낮출 수 있다.In an embodiment, the processor 220 may update a candidate region for correcting a line based on a distance from the center of an image among a plurality of grid regions, the number of lines included in the grid region, and/or directionality of the lines. . For example, when there are few line components in the candidate region, the processor 220 may exclude a lattice region including the line components from the region to be corrected for lines or reduce the intensity of line correction. For example, the processor 220 may not perform the line correction or reduce the strength of the line correction because distortion may further occur when performing the line correction when there are few line components or the directionality of the lines is mixed. . For example, the processor 220 may lower the intensity of line correction as the distance from the center of the image decreases. For example, when a face or an object other than a face is detected in an area to be line-corrected, the processor 220 may not perform the line-correction or reduce the strength of the line-correction.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 도 5의 동작 323의 얼굴 영역 분석 결과, 및 동작 333의 객체 영역 분석 결과에 기반하여 라인을 보정할 후보 영역을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 라인 성분이 검출된 격자 영역에 얼굴 및/또는 객체의 비중이 제1 비중 이상인 경우, 프로세서(220)는 라인 보정을 하지 않거나 보정의 강도를 낮출 수 있다.In an embodiment, the processor 220 may update the candidate region to correct the line based on the face region analysis result of operation 323 of FIG. 5 and the object region analysis result of operation 333 of FIG. 5 . For example, when the weight of the face and/or the object in the grid area where the line component is detected is equal to or greater than the first weight, the processor 220 may not perform line correction or may lower the strength of the correction.

일 실시 예에 따른 동작 319에서, 프로세서(220)는 라인 보정을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는 라인 보정할 영역 각각에 대하여 캘리브레이션 데이터에 기반하여 라인 보정을 수행할 수 있다. 상기 캘리브레이션 데이터는 미리 저장된 테이블로 구성된 데이터일 수 있고, 카메라가 획득한 이미지에 기반하여 실시간으로 생성되는 데이터일 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(220)는 상기 각각의 영역에 대하여 각각의 가중치에 기반하여 라인 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제1 가중치에 기반하여 제1 격자 영역에 대한 라인 보정을 수행하고, 제1 가중치와 다른 제2 가중치에 기반하여 제2 격자 영역에 대한 라인 보정을 수행할 수 있다.In operation 319 according to an embodiment, the processor 220 may perform line correction. The processor 220 may perform line correction based on calibration data for each region to be line corrected. The calibration data may be data composed of pre-stored tables or data generated in real time based on an image acquired by a camera. In one embodiment, the processor 220 may perform line correction based on each weight for each region. For example, the processor 220 may perform line correction on a first grid area based on a first weight and line correction on a second grid area based on a second weight different from the first weight. have.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 와핑(warping)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 평사투영법(stereographic projection)이 수행된 이미지에 와핑(warping) 작업을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는 평사투영법이 수행되어 일그러진 이미지를 디스플레이(110)에 표시될 수 있도록 와핑 작업을 수행할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(220)는 평사투영법이 수행된 이미지와 이미지 센서(120)를 통해 획득된 로우(raw) 이미지 데이터를 비교하여 이미지 와핑을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는 평사투영법이 수행된 이미지를 로우(raw) 이미지 데이터에 포함된 원래의 격자 점의 위치 또는 좌표 정보에 대응되도록 이미지 와핑을 수행할 수 있다.In one embodiment, the processor 220 may perform warping. For example, the processor 220 may perform a warping operation on an image on which a stereographic projection has been performed. The processor 220 may perform a warping operation so that a distorted image may be displayed on the display 110 by performing the projection method. In an embodiment, the processor 220 may perform image warping by comparing an image on which a projection method has been performed and raw image data obtained through the image sensor 120 . The processor 220 may perform image warping so that the image on which the projection method has been performed corresponds to the position or coordinate information of the original lattice points included in the raw image data.

도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 획득된 이미지에 대하여 객체 보정을 수행하는 과정을 나타낸다. 일 실시 예에 따른 동작 301 및 동작 303은, 도 3의 동작 301 및 동작 303에 대응되므로 설명을 생략하도록 한다.5 illustrates a process of performing object correction on an image acquired by an electronic device according to an embodiment. Operation 301 and operation 303 according to an embodiment correspond to operation 301 and operation 303 of FIG. 3, so descriptions thereof will be omitted.

일 실시 예에 따른 동작 321에서, 프로세서(220)는 이미지 센서(120)를 통해 획득한 이미지에서 얼굴을 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 이미지에서 적어도 둘 이상의 얼굴을 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 이미지에서 적어도 사람의 얼굴 또는 동물의 얼굴을 검출할 수 있다. 상기 얼굴 검출은 프로세서(220) 뿐만 아니라, 이미지 시그널 프로세서(130), 도시되지 않은 다른 하드웨어, 및 소프트웨어 모듈에 의하여 수행될 수 있음은 통상의 기술자 수준에서 명확하게 이해될 것이다. 동작 321은 도 4의 동작 311에 후행하거나 선행할 수 있다.In operation 321 according to an embodiment, the processor 220 may detect a face from an image acquired through the image sensor 120 . The processor 220 may detect at least two or more faces in the image. The processor 220 may detect at least a human face or animal face from the image. It will be clearly understood by those skilled in the art that the face detection may be performed by not only the processor 220, but also the image signal processor 130, other hardware and software modules not shown. Operation 321 may follow or precede operation 311 of FIG. 4 .

일 실시 예에 따른 동작 323에서, 프로세서(220)는 얼굴 영역을 분석할 수 있다. 상기 얼굴 영역은 검출된 얼굴에 대응되는 영역 및/또는 검출된 얼굴을 포함하는 격자 영역으로 이해될 수 있다. 프로세서(220)는 얼굴 영역을 분석하여 보정이 필요한지 판단할 수 있다. 프로세서(220)는 검출된 얼굴의 정보에 기반하여 보정 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(220)는 얼굴 영역을 포함하는 격자 영역에 대한 정보에 기반하여 보정 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(220)는 얼굴이 검출된 위치, 얼굴의 사이즈에 기반하여 보정이 필요한지 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 얼굴의 위치가 이미지의 중심으로부터 제1 거리 이상만큼 떨어진 외곽에 위치하고, 얼굴의 사이즈가 제1 크기 이상인 경우 보정이 필요하다고 판단할 수 있다.In operation 323 according to an embodiment, the processor 220 may analyze the face region. The face area may be understood as an area corresponding to the detected face and/or a grid area including the detected face. The processor 220 may determine whether correction is required by analyzing the facial region. The processor 220 may determine whether to correct based on the detected face information. The processor 220 may determine whether or not to correct based on information about the grid area including the face area. The processor 220 may determine whether correction is necessary based on the location where the face is detected and the size of the face. For example, the processor 220 may determine that correction is necessary when the position of the face is located on the periphery away from the center of the image by a first distance or more and the size of the face is equal to or greater than the first size.

일 실시 예에 따른 동작 325에서, 프로세서(220)는 상기 검출된 얼굴 영역에 대하여 왜곡 보정을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는 검출된 얼굴에 대응하는 이미지 영역에 대하여 보정을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는 검출된 얼굴의 형태, 크기, 및/또는 얼굴이 왜곡된 정도 중 적어도 하나에 기반하여 보정의 가중치를 결정할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 가중치에 기반하여 얼굴 영역을 보정할 수 있다.In operation 325 according to an embodiment, the processor 220 may perform distortion correction on the detected face area. The processor 220 may perform correction on an image area corresponding to the detected face. The processor 220 may determine a correction weight based on at least one of the detected face shape, size, and/or face distortion degree. The processor 220 may correct the face region based on the weight.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 검출된 얼굴의 특징점을 추출하고, 특징점에 대한 좌표를 변환할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 좌표를 변환 후에 와핑(warping)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 얼굴 영역을 보정함에 있어서, 스테레오그래픽 프로젝션(stereographic projection) 방식을 수행할 수 있다. 다만, 이는 하나의 예시일 뿐, 프로세서(220)는 다른 방식으로 왜곡된 얼굴 영역을 보정할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(220)는 얼굴 영역의 중심부는 제1 강도로 보정을 수행하고, 얼굴 영역의 주변부는 제1 강도보다 낮은 제2 강도로 보정을 수행할 수 있다.In an embodiment, the processor 220 may extract feature points of the detected face and transform coordinates of the feature points. The processor 220 may perform warping after converting the coordinates. For example, the processor 220 may perform a stereographic projection method in correcting the face area. However, this is only an example, and the processor 220 may correct the distorted face area in other ways. In an embodiment, the processor 220 may perform correction on the center of the face region with a first intensity, and may perform correction on the periphery of the face region with a second intensity lower than the first intensity.

일 실시 예에 따른 동작 331에서, 프로세서(220)는 이미지 센서(120)를 통해 획득한 이미지에서 객체를 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 이미지에서 적어도 둘 이상의 객체를 검출할 수 있다. 상기 객체는 상기 동작 321에서 언급된 얼굴과는 다른 객체를 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 객체는 의자, 모니터, 음료수병, 휴지, 및 냄비와 같은 사물을 의미할 수 있다. 상기 객체 검출은 프로세서(220) 뿐만 아니라, 이미지 시그널 프로세서(130), 도시되지 않은 다른 하드웨어, 및 소프트웨어 모듈에 의하여 수행될 수 있음은 통상의 기술자 수준에서 명확하게 이해될 것이다. 동작 331은 도 4의 동작 311에 후행하거나 선행할 수 있다.In operation 331 according to an embodiment, the processor 220 may detect an object from an image acquired through the image sensor 120 . The processor 220 may detect at least two or more objects in the image. The object may mean an object different from the face mentioned in operation 321 above. For example, the objects may mean objects such as a chair, a monitor, a beverage bottle, toilet paper, and a pot. It will be clearly understood by those skilled in the art that the object detection may be performed by not only the processor 220, but also the image signal processor 130, other hardware and software modules not shown. Operation 331 may follow or precede operation 311 of FIG. 4 .

일 실시 예에 따른 동작 333에서, 프로세서(220)는 객체 영역 분석을 수행할 수 있다. 상기 객체 영역은 검출된 객체에 대응되는 영역 및/또는 검출된 객체를 포함하는 격자 영역으로 이해될 수 있다. 프로세서(220)는 객체 영역을 분석하여 보정이 필요한지 판단할 수 있다. 프로세서(220)는 검출된 객체의 정보에 기반하여 보정 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(220)는 객체 영역을 포함하는 격자 영역에 대한 정보에 기반하여 보정 여부를 결정할 수 있다.In operation 333 according to an embodiment, the processor 220 may perform object domain analysis. The object area may be understood as an area corresponding to the detected object and/or a grid area including the detected object. The processor 220 may determine whether correction is required by analyzing the object area. The processor 220 may determine whether or not to correct based on the detected object information. The processor 220 may determine whether or not to correct based on information about the grid area including the object area.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 검출된 객체가 미리 정의되어 있는 클래스(class)의 객체인지 판단할 수 있다. 프로세서(220)는 클래스마다 중요도를 다르게 설정할 수 있다. 프로세서(220)는 중요도에 기반하여 객체 보정의 여부, 및/또는 보정의 강도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 미리 정의되어 있는 클래스의 객체인 인형, 고양이, 개와 같은 객체를 검출한 경우, 객체 보정을 수행하는 것으로 결정할 수 있다.In one embodiment, the processor 220 may determine whether the detected object is an object of a predefined class. The processor 220 may set different levels of importance for each class. The processor 220 may determine whether object correction is to be performed and/or the intensity of correction based on the degree of importance. For example, the processor 220 may determine to perform object correction when an object of a predefined class such as a doll, cat, or dog is detected.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 객체가 검출된 위치, 객체의 사이즈에 기반하여 객체에 대한 보정 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 검출된 객체의 위치가 이미지의 중심으로부터 제1 거리 이상만큼 떨어진 외곽에 위치하고, 검출된 객체의 사이즈가 제1 크기 이상인 경우 보정이 필요하다고 판단할 수 있다.In one embodiment, the processor 220 may determine whether or not to correct the object based on the location where the object is detected and the size of the object. For example, the processor 220 may determine that correction is required when the location of the detected object is located outside the center of the image by a first distance or more and the size of the detected object is greater than or equal to the first size.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 객체 영역을 포함한 격자 영역에서 검출되는 라인 성분의 개수 및/또는 라인 성분의 방향성에 기반하여 객체에 대한 보정 여부를 판단할 수 있다.In an embodiment, the processor 220 may determine whether or not to correct the object based on the number of line components detected in the grid area including the object area and/or the directionality of the line components.

일 실시 예에 따른 동작 335에서, 프로세서(220)는 검출된 객체에 대하여 보정을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는 동작 333에서 보정이 필요한 것으로 판단한 경우, 검출된 객체에 대하여 보정을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는 검출된 객체에 대응하는 이미지 영역에 대하여 보정을 수행할 수 있다.In operation 335 according to an embodiment, the processor 220 may perform correction on the detected object. When it is determined that correction is necessary in operation 333, the processor 220 may perform correction on the detected object. The processor 220 may perform correction on an image area corresponding to the detected object.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 검출된 객체의 특징점을 추출하고, 특징점에 대한 좌표를 변환할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 좌표를 변환 후에 와핑(warping)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 객체 영역을 보정함에 있어서, 스테레오그래픽 프로젝션(stereographic projection) 방식을 수행할 수 있다. 다만, 이는 하나의 예시일 뿐, 프로세서(220)는 다른 방식으로 왜곡된 객체 영역을 보정할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(220)는 객체 영역의 중심부는 제1 강도로 보정을 수행하고, 객체 영역의 주변부는 제1 강도보다 낮은 제2 강도로 보정을 수행할 수 있다.In an embodiment, the processor 220 may extract feature points of the detected object and convert coordinates of the feature points. The processor 220 may perform warping after converting the coordinates. For example, the processor 220 may perform a stereographic projection method in correcting the object area. However, this is only an example, and the processor 220 may correct the distorted object area in other ways. In an embodiment, the processor 220 may perform correction on the center of the object area with a first intensity, and may perform correction on a peripheral portion of the object area with a second intensity lower than the first intensity.

도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 왜곡된 이미지를 보정하기 위한 과정을 나타낸 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a process for correcting a distorted image in an electronic device according to an embodiment.

일 실시 예에 따른 동작 610에 따르면, 프로세서(220)는 이미지 센서(120)를 통해 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 획득한 이미지 프레임을 복수 개의 격자 영역으로 분할할 수 있다. According to operation 610 according to an embodiment, the processor 220 may acquire an image frame through the image sensor 120 . The processor 220 may divide the acquired image frame into a plurality of grid areas.

일 실시 예에 따른 동작 620에 따르면, 프로세서(220)는 획득된 이미지 프레임에서 적어도 하나의 객체 또는 라인 성분 중 적어도 하나의 요소를 검출할 수 있다. 상기 적어도 하나의 객체는 얼굴, 사물과 같은 객체일 수 있다. According to operation 620 according to an embodiment, the processor 220 may detect at least one element among at least one object or line component in the acquired image frame. The at least one object may be an object such as a face or an object.

일 실시 예에 따른 동작 630에 따르면, 프로세서(220)는 검출된 적어도 하나의 요소를 포함하는 격자 영역을 분석하여 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(220)는 라인 왜곡 보정을 수행할 후보 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 결정된 후보 영역에 대한 정보에 기반하여 후보 영역을 업데이트할 수 있다. 이는 상기 도 3 내지 도 5를 통해서 설명되므로, 여기서는 간략하게 설명하도록 한다.According to operation 630 according to an embodiment, the processor 220 may determine an area to perform line distortion correction by analyzing a grid area including at least one detected element. The processor 220 may determine a candidate region to perform line distortion correction. The processor 220 may update a candidate region based on information on the determined candidate region. Since this is explained through FIGS. 3 to 5, it will be briefly described here.

일 실시 예에 따른 동작 640에 따르면, 프로세서(220)는 제1 격자 영역은 제1 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고, 제2 격자 영역은 제2 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 라인의 수가 많거나, 제1 격자 영역에 포함된 객체의 비중이 낮은 경우, 제1 격자 영역에 대해서는 제1 가중치에 기반하여 라인 왜곡에 대한 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 라인의 수가 적거나 제2 격자 영역에 포함된 객체의 비중이 높은 경우, 제2 격자 영역에 대해서는 제1 가중치보다 낮은 제2 가중치에 기반하여 라인 왜곡에 대한 보정을 수행할 수 있다.According to operation 640 according to an embodiment, the processor 220 performs line distortion correction on the first grid area based on the first weight, and performs line distortion correction on the second grid area based on the second weight. can For example, when the number of lines is large or the proportion of objects included in the first grid region is low, the processor 220 may perform line distortion correction on the first grid region based on the first weight. have. For example, when the number of lines is small or the proportion of objects included in the second grid region is high, the processor 220 corrects line distortion based on a second weight lower than the first weight for the second grid region. can be performed.

일 실시 예에 따른 동작 650에 따르면, 프로세서(220)는 왜곡 보정이 수행된 이미지 프레임을 디스플레이에 표시할 수 있다. 프로세서(220)는 적어도 라인 보정, 얼굴 영역 보정, 객체 영역 보정 중 적어도 하나가 수행된 이미지 프레임을 프리뷰 이미지로서 디스플레이(110)를 통해 출력할 수 있다.According to operation 650 according to an embodiment, the processor 220 may display an image frame on which distortion correction is performed on a display. The processor 220 may output, as a preview image, an image frame on which at least one of line correction, face area correction, and object area correction has been performed through the display 110 .

도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 입력 이미지를 격자 영역으로 분할하여 분석하는 것을 나타낸 도면이다.7 is a diagram illustrating that an electronic device divides and analyzes an input image into grid areas according to an exemplary embodiment.

일 실시 예에서, 도 7을 참조하면, 제1 이미지(700)는 카메라 모듈(180)을 통해서 획득된 이미지일 수 있다. 제1 이미지(700)는 광각 카메라 및/또는 초광각 카메라로 촬영된 이미지일 수 있다. 제1 이미지(700)는 광각 렌즈 및/또는 초광각 렌즈를 통해 빛이 입사하면서 렌즈 외곽에 대응되는 부분에 왜곡이 발생한 이미지일 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지(700)의 외곽에 있는 격자 영역에 포함된 산 능선(711), 구름(721), 사람의 얼굴(731), 나무(741)에 왜곡이 발생할 수 있다.In one embodiment, referring to FIG. 7 , the first image 700 may be an image acquired through the camera module 180 . The first image 700 may be an image captured by a wide-angle camera and/or an ultra-wide-angle camera. The first image 700 may be an image in which distortion occurs in a portion corresponding to the outer edge of the lens when light is incident through the wide-angle lens and/or the ultra-wide-angle lens. For example, distortion may occur in a mountain ridge 711, a cloud 721, a human face 731, and a tree 741 included in a grid area outside the first image 700.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 적어도 하나의 격자 영역에서 라인 성분을 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 왜곡된 라인 성분에 대하여 라인 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제1 격자 영역(710)에서 라인 성분인 산 능선(711)을 검출할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(220)는 검출된 라인의 방향성, 및 개수에 기반하여 라인 보정의 강도를 결정하여 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 검출된 라인 성분이 적고, 방향성이 규칙적이지 않은 경우, 라인 보정의 강도를 낮춰서 보정을 수행할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(220)는 라인 성분이 검출된 격자 영역에 대한 정보에 기반하여 보정 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제1 격자 영역(710)에서 검출된 객체의 비중이 일정 수준 이하인 경우, 왜곡된 산 능선(711)에 대하여 라인 보정을 수행할 수 있다.In an embodiment, the processor 220 may detect line components in at least one grid area. The processor 220 may perform line correction on the distorted line component. For example, the processor 220 may detect a mountain ridge 711 as a line component in the first grid area 710 . In an embodiment, the processor 220 may perform correction by determining strength of line correction based on the directionality and number of detected lines. For example, when the number of detected line components is small and the directionality is not regular, the processor 220 may perform correction by lowering the intensity of line correction. In an embodiment, the processor 220 may determine whether or not to correct based on information about the grid area in which the line component is detected. For example, the processor 220 may perform line correction on the distorted mountain ridge 711 when the specific gravity of the object detected in the first grid area 710 is less than or equal to a certain level.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 적어도 하나의 격자 영역에서 라인 성분 및 객체를 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 제2 격자 영역(720)에서 라인 성분인 산 능선(721), 및 객체(예: 구름(722))을 검출할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(220)는 제2 격자 영역(720)에서 검출된 라인 성분, 및 객체의 비중을 고려하여 이미지 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제2 격자 영역(720)에 대하여 라인 보정과 객체 보정을 전부 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제2 격자 영역(720)에 대하여 객체 보정 없이, 라인 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제2 격자 영역(720)에 대하여 라인 보정 없이, 객체 보정을 수행할 수 있다.In an embodiment, the processor 220 may detect line components and objects in at least one grid area. The processor 220 may detect a mountain ridge 721 as a line component and an object (eg, a cloud 722) in the second grid area 720. In an embodiment, the processor 220 may perform image correction in consideration of the line component detected in the second grid area 720 and the specific gravity of the object. For example, the processor 220 may perform both line correction and object correction on the second grid area 720 . For example, the processor 220 may perform line correction on the second grid area 720 without object correction. For example, the processor 220 may perform object correction without line correction on the second grid area 720 .

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 적어도 하나의 격자 영역에서 얼굴을 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 왜곡된 얼굴에 대하여 얼굴 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제3 격자 영역(730)에서 얼굴(731)을 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제3 격자 영역(730)에 포함된 라인 성분의 비중, 및/또는 왜곡된 얼굴의 비중에 기반하여 얼굴 보정을 수행할 수 있다.In one embodiment, the processor 220 may detect a face in at least one grid area. The processor 220 may perform face correction on the distorted face. For example, the processor 220 may detect the face 731 in the third grid area 730 . For example, the processor 220 may perform face correction based on the weight of line components included in the third grid area 730 and/or the weight of the distorted face.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 적어도 하나의 격자 영역에 포함된 객체를 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 왜곡된 객체에 대하여 객체 보정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 제4 격자 영역(740)에서 라인 성분을 검출하지 않고, 객체(예: 나무(741))를 검출한 경우, 왜곡된 객체에 대하여 객체 보정을 수행할 수 있다.In one embodiment, the processor 220 may detect an object included in at least one grid area. The processor 220 may perform object correction on the distorted object. For example, when the processor 220 detects an object (eg, a tree 741) without detecting a line component in the fourth grid area 740, it may perform object correction on the distorted object. .

도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 획득한 제1 이미지(700)와 제1 이미지(700)의 일부를 크롭한 영역을 나타낸다. 도 8은 얼굴(811)을 기준으로 설명이 되어 있지만, 이는 얼굴 외 객체에도 적용될 수 있음은 통상의 기술자 수준에서 자명하다.8 illustrates a first image 700 acquired by an electronic device and a region obtained by cropping a part of the first image 700 according to an exemplary embodiment. Although FIG. 8 is described based on the face 811, it is obvious to those skilled in the art that it can be applied to objects other than the face.

일 실시 예에서, 프로세서(220)는 제1 이미지(700)에 포함된 얼굴(811)을 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 검출된 얼굴(811)을 포함하는 얼굴 영역(810)을 설정할 수 있다. 프로세서(220)는 얼굴 영역(810)에서 특징점을 추출하고, 특징점에 대한 좌표를 변환할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 좌표를 변환 후에 와핑(warping)을 수행할 수 있다. In one embodiment, the processor 220 may detect the face 811 included in the first image 700 . The processor 220 may set a face area 810 including the detected face 811 . The processor 220 may extract feature points from the face area 810 and transform coordinates of the feature points. The processor 220 may perform warping after converting the coordinates.

도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 와핑을 수행하는 과정에서 발생한 불일치 셀 포인트들을 매칭하는 것을 나타낸다.9 illustrates matching of mismatched cell points generated in a process of performing warping in an electronic device according to an embodiment.

도 9의 도면 부호 900을 참조하면, 프로세서(220)가 와핑을 하는 과정에서 셀 포인트가 불일치하는 것을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 포인트(901)와 제2 포인트(902)가 매칭되지 않을 수 있다.Referring to reference numeral 900 in FIG. 9 , it can be seen that the cell points do not match during the process of warping by the processor 220 . For example, the first point 901 and the second point 902 may not match.

도 9의 도면 부호 910을 참조하면, 프로세서(220)는 와핑 과정에서 불일치하는 셀 포인트를 일치시킬 수 있다. 프로세서(220)는 셀 포인트의 이동 값들이 점진적으로 변화되도록 조절할 수 있다. 다만, 제1 포인트(901)를 제2 포인트(902)에 매칭되도록 이동시키거나 제2 포인트(902)를 제1 포인트(901)에 매칭되도록 이동시키는 것은 왜곡 보정을 자연스럽게 하지 못하므로, 제1 포인트(901) 및 제2 포인트(902)를 이동시킬 수 있다. 다시 말해서, 프로세서(220)는 제1 포인트(901) 및 제2 포인트(902)가 제1 포인트(901) 및 제2 포인트(902)의 중간 값(903)에서 매칭되도록 할 수 있다.Referring to reference numeral 910 in FIG. 9 , the processor 220 may match inconsistent cell points in a warping process. The processor 220 may adjust movement values of cell points to gradually change. However, since moving the first point 901 to match the second point 902 or moving the second point 902 to match the first point 901 does not naturally perform distortion correction, The point 901 and the second point 902 may be moved. In other words, the processor 220 may match the first point 901 and the second point 902 at an intermediate value 903 of the first point 901 and the second point 902 .

도 10은 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경(1000) 내의 전자 장치(1001)의 블록도이다. 도 10을 참조하면, 네트워크 환경(1000)에서 전자 장치(1001)는 제1 네트워크(1098)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1002)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(1099)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1004) 또는 서버(1008)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1001)는 서버(1008)를 통하여 전자 장치(1004)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1001)는 프로세서(1020), 메모리(1030), 입력 모듈(1050), 음향 출력 모듈(1055), 디스플레이 모듈(1060), 오디오 모듈(1070), 센서 모듈(1076), 인터페이스(1077), 연결 단자(1078), 햅틱 모듈(1079), 카메라 모듈(1080), 전력 관리 모듈(1088), 배터리(1089), 통신 모듈(1090), 가입자 식별 모듈(1096), 또는 안테나 모듈(1097)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(1001)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(1078))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(1076), 카메라 모듈(1080), 또는 안테나 모듈(1097))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1060))로 통합될 수 있다.10 is a block diagram of an electronic device 1001 within a network environment 1000 according to various embodiments. Referring to FIG. 10 , in a network environment 1000, an electronic device 1001 communicates with an electronic device 1002 through a first network 1098 (eg, a short-distance wireless communication network) or through a second network 1099. It is possible to communicate with the electronic device 1004 or the server 1008 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 1001 may communicate with the electronic device 1004 through the server 1008. According to an embodiment, the electronic device 1001 includes a processor 1020, a memory 1030, an input module 1050, an audio output module 1055, a display module 1060, an audio module 1070, a sensor module ( 1076), interface 1077, connection terminal 1078, haptic module 1079, camera module 1080, power management module 1088, battery 1089, communication module 1090, subscriber identification module 1096 , or an antenna module 1097. In some embodiments, in the electronic device 1001, at least one of these components (eg, the connection terminal 1078) may be omitted or one or more other components may be added. In some embodiments, some of these components (eg, sensor module 1076, camera module 1080, or antenna module 1097) are integrated into a single component (eg, display module 1060). It can be.

프로세서(1020)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1040))를 실행하여 프로세서(1020)에 연결된 전자 장치(1001)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(1020)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1076) 또는 통신 모듈(1090))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1032)에 저장하고, 휘발성 메모리(1032)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1034)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(1020)는 메인 프로세서(1021)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1023)(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(1001)가 메인 프로세서(1021) 및 보조 프로세서(1023)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(1023)는 메인 프로세서(1021)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1023)는 메인 프로세서(1021)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.The processor 1020, for example, executes software (eg, the program 1040) to cause at least one other component (eg, hardware or software component) of the electronic device 1001 connected to the processor 1020. It can control and perform various data processing or calculations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, processor 1020 transfers commands or data received from other components (eg, sensor module 1076 or communication module 1090) to volatile memory 1032. , process commands or data stored in the volatile memory 1032 , and store resultant data in the non-volatile memory 1034 . According to an embodiment, the processor 1020 may include a main processor 1021 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 1023 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor). For example, when the electronic device 1001 includes a main processor 1021 and an auxiliary processor 1023, the auxiliary processor 1023 may use less power than the main processor 1021 or be set to be specialized for a designated function. can The auxiliary processor 1023 may be implemented separately from or as part of the main processor 1021 .

보조 프로세서(1023)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1021)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1021)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1021)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1021)와 함께, 전자 장치(1001)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1060), 센서 모듈(1076), 또는 통신 모듈(1090))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(1023)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(1080) 또는 통신 모듈(1090))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(1023)(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(1001) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(1008))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. The secondary processor 1023 may, for example, take the place of the main processor 1021 while the main processor 1021 is inactive (eg sleep), or the main processor 1021 is active (eg application execution). ) state, together with the main processor 1021, at least one of the components of the electronic device 1001 (eg, the display module 1060, the sensor module 1076, or the communication module 1090) It is possible to control at least some of the related functions or states. According to one embodiment, the auxiliary processor 1023 (eg, image signal processor or communication processor) may be implemented as part of other functionally related components (eg, camera module 1080 or communication module 1090). have. According to an embodiment, the auxiliary processor 1023 (eg, a neural network processing device) may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model. AI models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 1001 itself where artificial intelligence is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 1008). The learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning or reinforcement learning, but in the above example Not limited. The artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers. Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the foregoing, but is not limited to the foregoing examples. The artificial intelligence model may include, in addition or alternatively, software structures in addition to hardware structures.

메모리(1030)는, 전자 장치(1001)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1020) 또는 센서 모듈(1076))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1040)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1030)는, 휘발성 메모리(1032) 또는 비휘발성 메모리(1034)를 포함할 수 있다. The memory 1030 may store various data used by at least one component (eg, the processor 1020 or the sensor module 1076) of the electronic device 1001 . The data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 1040) and commands related thereto. The memory 1030 may include a volatile memory 1032 or a non-volatile memory 1034 .

프로그램(1040)은 메모리(1030)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1042), 미들 웨어(1044) 또는 어플리케이션(1046)을 포함할 수 있다. The program 1040 may be stored as software in the memory 1030 and may include, for example, an operating system 1042 , middleware 1044 , or an application 1046 .

입력 모듈(1050)은, 전자 장치(1001)의 구성요소(예: 프로세서(1020))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1001)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(1050)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다. The input module 1050 may receive a command or data to be used for a component (eg, the processor 1020) of the electronic device 1001 from an outside of the electronic device 1001 (eg, a user). The input module 1050 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).

음향 출력 모듈(1055)은 음향 신호를 전자 장치(1001)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(1055)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.The sound output module 1055 may output sound signals to the outside of the electronic device 1001 . The sound output module 1055 may include, for example, a speaker or receiver. The speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback. A receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.

디스플레이 모듈(1060)은 전자 장치(1001)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(1060)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 모듈(1060)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다. The display module 1060 may visually provide information to the outside of the electronic device 1001 (eg, a user). The display module 1060 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the device. According to an embodiment, the display module 1060 may include a touch sensor configured to detect a touch or a pressure sensor configured to measure the intensity of force generated by the touch.

오디오 모듈(1070)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(1070)은, 입력 모듈(1050)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(1055), 또는 전자 장치(1001)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1002))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.The audio module 1070 may convert sound into an electrical signal or vice versa. According to an embodiment, the audio module 1070 acquires sound through the input module 1050, the sound output module 1055, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 1001 (eg: Sound may be output through the electronic device 1002 (eg, a speaker or a headphone).

센서 모듈(1076)은 전자 장치(1001)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(1076)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 sensor module 1076 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 1001 or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do. According to one embodiment, the sensor module 1076 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a bio sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.

인터페이스(1077)는 전자 장치(1001)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1002))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(1077)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.The interface 1077 may support one or more designated protocols that may be used to directly or wirelessly connect the electronic device 1001 to an external electronic device (eg, the electronic device 1002). According to one embodiment, the interface 1077 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.

연결 단자(1078)는, 그를 통해서 전자 장치(1001)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1002))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(1078)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.The connection terminal 1078 may include a connector through which the electronic device 1001 may be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 1002). According to one embodiment, the connection terminal 1078 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).

햅틱 모듈(1079)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(1079)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.The haptic module 1079 may convert electrical signals into mechanical stimuli (eg, vibration or motion) or electrical stimuli that a user can perceive through tactile or kinesthetic senses. According to one embodiment, the haptic module 1079 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.

카메라 모듈(1080)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(1080)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.The camera module 1080 may capture still images and moving images. According to one embodiment, the camera module 1080 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.

전력 관리 모듈(1088)은 전자 장치(1001)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(1088)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.The power management module 1088 may manage power supplied to the electronic device 1001 . According to one embodiment, the power management module 1088 may be implemented as at least part of a power management integrated circuit (PMIC), for example.

배터리(1089)는 전자 장치(1001)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(1089)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.The battery 1089 may supply power to at least one component of the electronic device 1001 . According to an embodiment, the battery 1089 may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.

통신 모듈(1090)은 전자 장치(1001)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1002), 전자 장치(1004), 또는 서버(1008)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1090)은 프로세서(1020)(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(1090)은 무선 통신 모듈(1092)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1094)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(1098)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(1099)(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(1004)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(1092)은 가입자 식별 모듈(1096)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(1098) 또는 제2 네트워크(1099)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1001)를 확인 또는 인증할 수 있다. The communication module 1090 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 1001 and an external electronic device (eg, the electronic device 1002, the electronic device 1004, or the server 1008). Establishment and communication through the established communication channel may be supported. The communication module 1090 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 1020 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication. According to one embodiment, the communication module 1090 is a wireless communication module 1092 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 1094 (eg, : a local area network (LAN) communication module or a power line communication module). Among these communication modules, the corresponding communication module is a first network 1098 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 1099 (eg, a legacy communication module). It may communicate with the external electronic device 1004 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a telecommunications network such as a computer network (eg, LAN or WAN). These various types of communication modules may be integrated as one component (eg, a single chip) or implemented as a plurality of separate components (eg, multiple chips). The wireless communication module 1092 uses subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 1096 within a communication network such as the first network 1098 or the second network 1099. The electronic device 1001 may be identified or authenticated.

무선 통신 모듈(1092)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(1092)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1092)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(1092)은 전자 장치(1001), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1004)) 또는 네트워크 시스템(예: 제2 네트워크(1099))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(1092)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.The wireless communication module 1092 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, NR access technology (new radio access technology). NR access technologies include high-speed transmission of high-capacity data (enhanced mobile broadband (eMBB)), minimization of terminal power and access of multiple terminals (massive machine type communications (mMTC)), or high reliability and low latency (ultra-reliable and low latency (URLLC)). -latency communications)) can be supported. The wireless communication module 1092 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example. The wireless communication module 1092 uses various technologies for securing performance in a high frequency band, such as beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. Technologies such as input/output (FD-MIMO: full dimensional MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna may be supported. The wireless communication module 1092 may support various requirements defined for the electronic device 1001, an external electronic device (eg, the electronic device 1004), or a network system (eg, the second network 1099). According to an embodiment, the wireless communication module 1092 may be used to realize peak data rate (eg, 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (eg, 164 dB or less) for realizing mMTC, or U-plane latency (for realizing URLLC). Example: downlink (DL) and uplink (UL) each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less) may be supported.

안테나 모듈(1097)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1097)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1097)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(1098) 또는 제2 네트워크(1099)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1090)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1090)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(1097)의 일부로 형성될 수 있다. The antenna module 1097 may transmit or receive signals or power to the outside (eg, an external electronic device). According to an embodiment, the antenna module 1097 may include an antenna including a radiator formed of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB). According to an embodiment, the antenna module 1097 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 1098 or the second network 1099 is selected from the plurality of antennas by, for example, the communication module 1090. can be chosen A signal or power may be transmitted or received between the communication module 1090 and an external electronic device through the selected at least one antenna. According to some embodiments, other components (eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC)) may be additionally formed as a part of the antenna module 1097 in addition to the radiator.

다양한 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1097)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 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 제2 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.According to various embodiments, the antenna module 1097 may form a mmWave antenna module. According to one embodiment, the mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first surface (eg, a lower surface) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, array antennas) disposed on or adjacent to a second surface (eg, a top surface or a side surface) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.

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 signal ( e.g. commands or data) can be exchanged with each other.

일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(1099)에 연결된 서버(1008)를 통해서 전자 장치(1001)와 외부의 전자 장치(1004)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(1002, 또는 1004) 각각은 전자 장치(1001)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1001)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(1002, 1004, 또는 1008) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1001)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1001)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(1001)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1001)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(1001)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시 예에 있어서, 외부의 전자 장치(1004)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(1008)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부의 전자 장치(1004) 또는 서버(1008)는 제2 네트워크(1099) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(1001)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. According to an embodiment, commands or data may be transmitted or received between the electronic device 1001 and the external electronic device 1004 through the server 1008 connected to the second network 1099 . Each of the external electronic devices 1002 or 1004 may be the same as or different from the electronic device 1001 . According to an embodiment, all or part of operations executed in the electronic device 1001 may be executed in one or more external electronic devices among the external electronic devices 1002 , 1004 , or 1008 . For example, when the electronic device 1001 needs to perform a certain function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device 1001 instead of executing the function or service by itself. Alternatively or additionally, one or more external electronic devices may be requested to perform the function or at least part of the service. One or more external electronic devices receiving the request may execute at least a part of the requested function or service or an additional function or service related to the request, and deliver the execution result to the electronic device 1001 . The electronic device 1001 may provide the result as at least part of a response to the request as it is or after additional processing. To this end, for example, cloud computing, distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used. The electronic device 1001 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing. In another embodiment, the external electronic device 1004 may include an internet of things (IoT) device. Server 1008 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks. According to an embodiment, the external electronic device 1004 or server 1008 may be included in the second network 1099. The electronic device 1001 may be applied to intelligent services (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.

도 11은 다양한 실시 예들에 따른, 카메라 모듈(1080)을 예시하는 블럭도(1100)이다. 도 11를 참조하면, 카메라 모듈(1080)은 렌즈 어셈블리(1110), 플래쉬(1120), 이미지 센서(1130), 이미지 스태빌라이저(1140), 메모리(1150)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(1160)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(1110)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(1110)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(1080)은 복수의 렌즈 어셈블리(1110)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(1080)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(1110)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(1110)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다. 11 is a block diagram 1100 illustrating a camera module 1080, according to various embodiments. Referring to FIG. 11 , a camera module 1080 includes a lens assembly 1110, a flash 1120, an image sensor 1130, an image stabilizer 1140, a memory 1150 (eg, a buffer memory), or an image signal processor. (1160). The lens assembly 1110 may collect light emitted from a subject that is an image capture target. The lens assembly 1110 may include one or more lenses. According to one embodiment, the camera module 1080 may include a plurality of lens assemblies 1110. In this case, the camera module 1080 may form, for example, a dual camera, a 360-degree camera, or a spherical camera. Some of the plurality of lens assemblies 1110 may have the same lens properties (eg, angle of view, focal length, auto focus, f number, or optical zoom), or at least one lens assembly may have the same lens properties as another lens assembly. may have one or more lens properties different from the lens properties of . The lens assembly 1110 may include, for example, a wide-angle lens or a telephoto lens.

플래쉬(1120)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래쉬(1120)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(1130)는 피사체로부터 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(1110)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(1130)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(1130)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.The flash 1120 may emit light used to enhance light emitted or reflected from a subject. According to one embodiment, the flash 1120 may include one or more light emitting diodes (eg, a red-green-blue (RGB) LED, a white LED, an infrared LED, or an ultraviolet LED), or a xenon lamp. The image sensor 1130 may acquire an image corresponding to the subject by converting light emitted or reflected from the subject and transmitted through the lens assembly 1110 into an electrical signal. According to an embodiment, the image sensor 1130 may be, for example, one image sensor selected from among image sensors having different properties, such as an RGB sensor, a black and white (BW) sensor, an IR sensor, or a UV sensor, It may include a plurality of image sensors having a property, or a plurality of image sensors having other properties. Each image sensor included in the image sensor 1130 may be implemented using, for example, a charged coupled device (CCD) sensor or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) sensor.

이미지 스태빌라이저(1140)는 카메라 모듈(1080) 또는 이를 포함하는 전자 장치(1001)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(1110)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(1130)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(1130)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(1140)는, 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(1140)는 카메라 모듈(1080)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 카메라 모듈(1080) 또는 전자 장치(1001)의 그런 움직임을 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(1140)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(1150)는 이미지 센서(1130)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(1150)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(1060)를 통하여 프리뷰 될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(1150)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(1160)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(1150)는 메모리(1030)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.The image stabilizer 1140 moves at least one lens or image sensor 1130 included in the lens assembly 1110 in a specific direction in response to movement of the camera module 1080 or the electronic device 1001 including the same. Operation characteristics of the image sensor 1130 may be controlled (eg, read-out timing is adjusted, etc.). This makes it possible to compensate at least part of the negative effect of the movement on the image being taken. According to an embodiment, the image stabilizer 1140 may include a gyro sensor (not shown) or an acceleration sensor (not shown) disposed inside or outside the camera module 1080. Such a movement of the camera module 1080 or the electronic device 1001 can be detected using . According to an embodiment, the image stabilizer 1140 may be implemented as, for example, an optical image stabilizer. The memory 1150 may at least temporarily store at least a portion of an image acquired through the image sensor 1130 for a next image processing task. For example, when image acquisition is delayed according to the shutter, or when a plurality of images are acquired at high speed, the acquired original image (eg, a Bayer-patterned image or a high-resolution image) is stored in the memory 1150 and , a copy image (eg, a low resolution image) corresponding thereto may be previewed through the display device 1060 . Thereafter, when a specified condition is satisfied (eg, a user input or a system command), at least a part of the original image stored in the memory 1150 may be acquired and processed by, for example, the image signal processor 1160 . According to an embodiment, the memory 1150 may be configured as at least a part of the memory 1030 or as a separate memory operated independently of the memory 1030 .

이미지 시그널 프로세서(1160)는 이미지 센서(1130)를 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(1150)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(1160)는 카메라 모듈(1080)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(1130))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(1160)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(1150)에 다시 저장되거나 카메라 모듈(1080)의 외부 구성 요소(예: 메모리(1030), 표시 장치(1060), 전자 장치(1002), 전자 장치(1004), 또는 서버(1008))로 제공될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(1160)는 프로세서(1020)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(1020)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(1160)가 프로세서(1020)와 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(1160)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 프로세서(1020)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(1060)를 통해 표시될 수 있다.The image signal processor 1160 may perform one or more image processes on an image acquired through the image sensor 1130 or an image stored in the memory 1150 . The one or more image processes, for example, depth map generation, 3D modeling, panorama generation, feature point extraction, image synthesis, or image compensation (eg, noise reduction, resolution adjustment, brightness adjustment, blurring ( blurring, sharpening, or softening. Additionally or alternatively, the image signal processor 1160 may include at least one of the components included in the camera module 1080 (eg, an image sensor). 1130) may be controlled (eg, exposure time control, read-out timing control, etc.) The image processed by the image signal processor 1160 is stored again in the memory 1150 for further processing. or may be provided as an external component of the camera module 1080 (eg, the memory 1030, the display device 1060, the electronic device 1002, the electronic device 1004, or the server 1008). According to an example, the image signal processor 1160 may be configured as at least a part of the processor 1020 or may be configured as a separate processor that operates independently of the processor 1020. The image signal processor 1160 may be configured as a processor 1020 When configured as a separate processor, at least one image processed by the image signal processor 1160 may be displayed through the display device 1060 as it is by the processor 1020 or after additional image processing.

상술한 바와 같이. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1001)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(1080)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 상기 복수의 카메라 모듈(1080)들 중 적어도 하나는 광각 카메라이고, 적어도 다른 하나는 망원 카메라일 수 있다. 유사하게, 상기 복수의 카메라 모듈(1080)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다.As mentioned above. According to an embodiment, the electronic device 1001 may include a plurality of camera modules 1080 each having different properties or functions. In this case, for example, at least one of the plurality of camera modules 1080 may be a wide-angle camera and at least the other may be a telephoto camera. Similarly, at least one of the plurality of camera modules 1080 may be a front camera and at least the other may be a rear camera.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(100))는, 이미지 센서(예: 도 2의 이미지 센서(120)), 디스플레이(예: 도 2의 디스플레이(110)) 및 상기 이미지 센서 및 상기 디스플레이와 작동적으로(operatively) 연결되는 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(220))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 이미지 센서를 통해 이미지 프레임을 획득하여 상기 이미지 프레임을 복수 개의 격자 영역으로 분할하고, 상기 획득된 이미지 프레임에서 적어도 하나의 객체 또는 라인 성분 중 적어도 하나의 요소를 검출하고, 상기 검출된 적어도 하나의 요소를 포함하는 격자 영역을 분석하여, 상기 복수 개의 격자 영역 중 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정하고, 상기 결정된 영역에 기반하여, 상기 복수 개의 격자 영역 중 제1 격자 영역은 제1 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고, 상기 복수 개의 격자 영역 중 제2 격자 영역은 제2 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고, 상기 왜곡 보정이 수행된 상기 이미지 프레임을 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.According to an embodiment, an electronic device (eg, the electronic device 100 of FIG. 2 ) includes an image sensor (eg, the image sensor 120 of FIG. 2 ), a display (eg, the display 110 of FIG. 2 ) and and at least one processor (eg, the processor 220 of FIG. 2 ) operatively connected to the image sensor and the display, wherein the at least one processor obtains an image frame through the image sensor. dividing the image frame into a plurality of lattice areas, detecting at least one element among at least one object or line component in the obtained image frame, and analyzing a lattice area including the detected at least one element , determining an area to be subjected to line distortion correction among the plurality of lattice areas, based on the determined area, performing line distortion correction on a first lattice area among the plurality of lattice areas based on a first weight; A second grid area among the plurality of grid areas may perform line distortion correction based on the second weight, and display the image frame on which the distortion correction is performed on the display.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 라인 성분의 개수, 및 상기 라인 성분의 방향에 기반하여 상기 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정할 수 있다.According to an embodiment, the at least one processor may determine an area in which the line distortion correction is to be performed based on the number of line components and directions of the line components.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 격자 영역은 상기 라인 성분의 비중이 제1 비중 이상인 영역이고, 상기 제2 격자 영역은 상기 라인 성분의 비중이 제1 비중 미만인 영역일 수 있다.According to an embodiment, the first lattice region may be a region in which the specific gravity of the line elements is greater than or equal to the first specific gravity, and the second lattice region may be an region in which the specific gravity of the line elements is less than the first specific gravity.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 검출된 적어도 하나의 객체에 대하여 평사 투영법(stereographic projection)을 수행하고, 상기 평사 투영법에 의하여 위치가 변경된 격자 점(grid node)에 기반하여 이미지 와핑(warping)을 수행할 수 있다.According to an embodiment, the at least one processor performs a stereographic projection on the at least one detected object, and image warping based on a grid node whose location is changed by the stereographic projection. (warping) can be performed.

일 실시 예에 따르면, 상기 격자 점에 대하여 와핑을 수행함에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 제1 격자 점, 및 상기 제1 격자 점과 인접한 제2 격자 점을 매칭시킬 수 있다.According to an embodiment, in performing warping on the lattice points, the at least one processor may match a first lattice point and a second lattice point adjacent to the first lattice point.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 격자 점, 및 상기 제2 격자 점을 상기 제1 격자 점에 대한 좌표 값, 상기 제2 격자 점에 대한 좌표 값의 중간 값으로 매칭시킬 수 있다.According to an embodiment, the at least one processor is configured to match the first lattice point and the second lattice point with an intermediate value of a coordinate value for the first lattice point and a coordinate value for the second lattice point. can

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 검출된 적어도 하나의 요소 중 적어도 검출된 하나의 객체의 크기, 및 위치에 기반하여 상기 라인 왜곡에 대한 보정의 강도를 제어할 수 있다.According to an embodiment, the one or more processors may control the intensity of correction for the line distortion based on the size and position of at least one detected object among the one or more detected elements.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 객체가 미리 지정된 클래스(class)에 포함되어 있는지 판단할 수 있다.According to an embodiment, the at least one processor may determine whether the at least one object is included in a predefined class.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 객체는 사람의 얼굴 또는 사물을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the at least one object may include a human face or an object.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 라인 왜곡 보정에 더하여, 상기 검출된 적어도 하나의 객체에 대하여 객체 보정을 수행하고, 상기 라인 왜곡 보정 및 상기 객체 보정이 수행된 상기 이미지 프레임을 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.According to an embodiment, in addition to the line distortion correction, the at least one processor performs object correction on the detected at least one object, and the image frame on which the line distortion correction and the object correction have been performed is stored in the image frame. can be shown on the display.

상술한 바와 같이, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(100))의 동작 방법은 이미지 센서를 통해 이미지 프레임을 획득하여 상기 이미지 프레임을 복수 개의 격자 영역으로 분할하는 동작, 상기 획득된 이미지 프레임에서 적어도 하나의 객체 또는 라인 성분 중 적어도 하나의 요소를 검출하는 동작, 상기 검출된 적어도 하나의 요소를 포함하는 격자 영역을 분석하여, 상기 복수 개의 격자 영역 중 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정하는 동작, 상기 결정된 영역에 기반하여, 상기 복수 개의 격자 영역 중 제1 격자 영역은 제1 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고, 상기 복수 개의 격자 영역 중 제2 격자 영역은 제2 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하는 동작 및 상기 왜곡 보정이 수행된 상기 이미지 프레임을 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.As described above, the operating method of the electronic device (eg, the electronic device 100 of FIG. 2 ) includes obtaining an image frame through an image sensor and dividing the image frame into a plurality of grid areas, the acquired image frame Detecting at least one element among at least one object or line component, analyzing a lattice area including the detected at least one element, and determining an area to perform line distortion correction among the plurality of lattice areas. Based on the determined area, a first lattice area among the plurality of lattice areas performs line distortion correction based on a first weight, and a second lattice area among the plurality of lattice areas performs line distortion correction based on a second weight It may include an operation of performing line distortion correction and an operation of displaying the image frame on which the distortion correction is performed on a display.

일 실시 예에 따르면, 상기 라인 성분의 개수, 및 상기 라인 성분의 방향에 기반하여 상기 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.According to an embodiment, an operation of determining an area in which the line distortion correction is to be performed based on the number of line components and the direction of the line components may be included.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 격자 영역은 상기 라인 성분의 비중이 제1 비중 이상인 영역이고, 상기 제2 격자 영역은 상기 라인 성분의 비중이 제1 비중 미만인 영역일 수 있다.According to an embodiment, the first lattice region may be a region in which the specific gravity of the line elements is greater than or equal to the first specific gravity, and the second lattice region may be an region in which the specific gravity of the line elements is less than the first specific gravity.

일 실시 예에 따르면, 상기 검출된 적어도 하나의 객체에 대하여 평사 투영법(stereographic projection)을 수행하는 동작, 상기 평사 투영법에 의하여 위치가 변경된 격자 점(grid node)에 기반하여 이미지 와핑(warping)을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.According to an embodiment, a stereographic projection is performed on the at least one detected object, and image warping is performed based on a grid node whose position is changed by the stereographic projection. action may be included.

일 실시 예에 따르면, 상기 격자 점에 대하여 와핑을 수행함에 있어서, 제1 격자 점, 및 상기 제1 격자 점과 인접한 제2 격자 점을 매칭시키는 동작을 포함할 수 있다. According to an embodiment, performing warping on the lattice points may include matching a first lattice point and a second lattice point adjacent to the first lattice point.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 격자 점, 및 상기 제2 격자 점을 상기 제1 격자 점에 대한 좌표 값, 상기 제2 격자 점에 대한 좌표 값의 중간 값으로 매칭시키는 동작을 포함할 수 있다.According to an embodiment, an operation of matching the first lattice point and the second lattice point with an intermediate value of a coordinate value for the first lattice point and a coordinate value for the second lattice point may be included. .

일 실시 예에 따르면, 상기 검출된 적어도 하나의 요소 중 적어도 검출된 하나의 객체의 크기, 및 위치에 기반하여 상기 라인 왜곡에 대한 보정의 강도를 제어하는 동작을 포함할 수 있다.According to an embodiment, an operation of controlling the strength of correction for the line distortion based on the size and position of at least one detected object among the at least one detected element may be included.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 객체가 미리 지정된 클래스(class)에 포함되어 있는지 판단하는 동작을 포함할 수 있다.According to an embodiment, an operation of determining whether the at least one object is included in a pre-specified class may be included.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 객체는 사람의 얼굴 또는 사물을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the at least one object may include a human face or an object.

일 실시 예에 따르면, 상기 라인 왜곡 보정에 더하여, 상기 검출된 적어도 하나의 객체에 대하여 객체 보정을 수행하는 동작 및 상기 라인 왜곡 보정 및 상기 객체 보정이 수행된 상기 이미지 프레임을 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.According to an embodiment, in addition to the line distortion correction, an operation of performing object correction on the at least one detected object and an operation of displaying the image frame on which the line distortion correction and the object correction have been performed on the display. can include

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.Electronic devices according to various embodiments disclosed in this document may be devices of various types. 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. An electronic device according to an embodiment of this document is not limited to the aforementioned devices.

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. "제1", "제2", 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: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 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 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.Various embodiments of this document and terms used therein are not intended to limit the technical features described in this document to specific embodiments, and should be understood to include various modifications, equivalents, or substitutes of the embodiments. In connection with the description of the drawings, like reference numbers may be used for like or related elements. The singular form of a noun corresponding to an item may include one item or a plurality of items, unless the relevant context clearly dictates otherwise. In this document, "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 such as "at least one of , B, or C" may include any one of the items listed together in that phrase, or all possible combinations thereof. Terms such as "first", "second", or "first" or "secondary" may simply be used to distinguish that component from other corresponding components, and may refer to that component in other respects (eg, importance or order) is not limited. A (eg, first) component is said to be "coupled" or "connected" to another (eg, second) component, with or without the terms "functionally" or "communicatively." When mentioned, it means that the certain component may be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.

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. The term "module" used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeably interchangeable with terms such as, for example, logic, logic blocks, components, or circuits. can be used A module may be an integrally constructed component or a minimal unit of components or a portion thereof that performs one or more functions. For example, according to one embodiment, the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).

본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(1001)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(1036) 또는 외장 메모리(1038))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1040))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(1001))의 프로세서(예: 프로세서(1020))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.Various embodiments of this document describe one or more commands stored in a storage medium (eg, internal memory 1036 or external memory 1038) readable by a machine (eg, electronic device 1001). It may be implemented as software (eg, the program 1040) including them. For example, a processor (eg, the processor 1020) of a device (eg, the electronic device 1001) may call at least one command among one or more instructions stored from a storage medium and execute it. This enables the device to be operated to perform at least one function according to the at least one command invoked. The one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter. The device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium. Here, 'non-temporary' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (e.g. electromagnetic wave), and this term refers to the case where data is stored semi-permanently in the storage medium. It does not discriminate when it is temporarily stored.

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.According to one embodiment, the method according to various embodiments disclosed in this document may be included and provided in a computer program product. Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities. A computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (eg Play Store TM ) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smart phones. In the case of online distribution, at least part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a device-readable storage medium such as a manufacturer's server, an application store server, or a relay server's memory.

다양한 실시 예들에 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 실시 예들에 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 실시 예들에 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, module or program) of the components described above may include a single object or a plurality of objects, and some of the multiple objects may be separately disposed in other components. . According to various embodiments, one or more components or operations among the aforementioned components may be omitted, or one or more other components or operations may be added. Alternatively or additionally, a plurality of components (eg modules or programs) may be integrated into a single component. In this case, the integrated component may perform one or more functions of each of the plurality of components identically or similarly to those performed by a corresponding component of the plurality of components prior to the integration. . According to various embodiments, operations performed by modules, programs, or other components are executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, omitted, or , or one or more other operations may be added.

Claims (20)

전자 장치에 있어서,
이미지 센서;
디스플레이; 및
상기 이미지 센서 및 상기 디스플레이와 작동적으로(operatively) 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
상기 이미지 센서를 통해 이미지 프레임을 획득하여 상기 이미지 프레임을 복수 개의 격자 영역으로 분할하고,
상기 획득된 이미지 프레임에서 적어도 하나의 객체 또는 라인 성분 중 적어도 하나의 요소를 검출하고,
상기 검출된 적어도 하나의 요소를 포함하는 격자 영역을 분석하여, 상기 복수 개의 격자 영역 중 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정하고,
상기 결정된 영역에 기반하여, 상기 복수 개의 격자 영역 중 제1 격자 영역은 제1 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고, 상기 복수 개의 격자 영역 중 제2 격자 영역은 제2 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고,
상기 왜곡 보정이 수행된 상기 이미지 프레임을 상기 디스플레이에 표시하는, 전자 장치.
In electronic devices,
image sensor;
display; and
at least one processor operatively connected with the image sensor and the display;
The at least one processor is:
Obtaining an image frame through the image sensor and dividing the image frame into a plurality of grid areas;
Detecting at least one element among at least one object or line component in the obtained image frame;
Analyzing a lattice area including the detected at least one element to determine an area to perform line distortion correction among the plurality of lattice areas;
Based on the determined area, a first lattice area among the plurality of lattice areas performs line distortion correction based on a first weight, and a second lattice area among the plurality of lattice areas performs line distortion correction based on a second weight. make a correction;
The electronic device displaying the image frame on which the distortion correction is performed on the display.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 라인 성분의 개수, 및 상기 라인 성분의 방향에 기반하여 상기 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정하는, 전자 장치.
The method of claim 1,
The electronic device of claim 1 , wherein the at least one processor determines an area in which the line distortion correction is to be performed based on the number of line components and the direction of the line components.
청구항 1에 있어서,
상기 제1 격자 영역은 상기 라인 성분의 비중이 제1 비중 이상인 영역이고, 상기 제2 격자 영역은 상기 라인 성분의 비중이 제1 비중 미만인 영역인, 전자 장치.
The method of claim 1,
The first lattice region is a region in which the specific gravity of the line elements is equal to or greater than the first specific gravity, and the second lattice region is an region in which the specific gravity of the line elements is less than the first specific gravity.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 검출된 적어도 하나의 객체에 대하여 평사 투영법(stereographic projection)을 수행하고,
상기 평사 투영법에 의하여 위치가 변경된 격자 점(grid node)에 기반하여 이미지 와핑(warping)을 수행하는, 전자 장치.
The method of claim 1,
The at least one processor performs a stereographic projection on the at least one detected object,
An electronic device that performs image warping based on a grid node whose position is changed by the planar projection method.
청구항 4에 있어서,
상기 격자 점에 대하여 와핑을 수행함에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 제1 격자 점, 및 상기 제1 격자 점과 인접한 제2 격자 점을 매칭시키는, 전자 장치.
The method of claim 4,
In performing warping with respect to the lattice points, the at least one processor matches a first lattice point and a second lattice point adjacent to the first lattice point.
청구항 5에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 격자 점, 및 상기 제2 격자 점을 상기 제1 격자 점에 대한 좌표 값, 상기 제2 격자 점에 대한 좌표 값의 중간 값으로 매칭시키는, 전자 장치.
The method of claim 5,
The electronic device of claim 1 , wherein the at least one processor matches the first lattice point and the second lattice point with an intermediate value of a coordinate value for the first lattice point and a coordinate value for the second lattice point.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 검출된 적어도 하나의 요소 중 적어도 검출된 하나의 객체의 크기, 및 위치에 기반하여 상기 라인 왜곡에 대한 보정의 강도를 제어하는, 전자 장치.
The method of claim 1,
The electronic device of claim 1 , wherein the at least one processor controls strength of correction for the line distortion based on a size and a position of at least one detected object among the at least one detected element.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 객체가 미리 지정된 클래스(class)에 포함되어 있는지 판단하는, 전자 장치.
The method of claim 1,
The electronic device, wherein the at least one processor determines whether the at least one object is included in a pre-specified class.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 객체는 사람의 얼굴 또는 사물을 포함하는, 전자 장치.
The method of claim 1,
The electronic device of claim 1, wherein the at least one object includes a human face or an object.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 라인 왜곡 보정에 더하여, 상기 검출된 적어도 하나의 객체에 대하여 객체 보정을 수행하고,
상기 라인 왜곡 보정 및 상기 객체 보정이 수행된 상기 이미지 프레임을 상기 디스플레이에 표시하는, 전자 장치.
The method of claim 1,
In addition to the line distortion correction, the at least one processor performs object correction on the detected at least one object,
The electronic device that displays the image frame on which the line distortion correction and the object correction have been performed on the display.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
이미지 센서를 통해 이미지 프레임을 획득하여 상기 이미지 프레임을 복수 개의 격자 영역으로 분할하는 동작;
상기 획득된 이미지 프레임에서 적어도 하나의 객체 또는 라인 성분 중 적어도 하나의 요소를 검출하는 동작;
상기 검출된 적어도 하나의 요소를 포함하는 격자 영역을 분석하여, 상기 복수 개의 격자 영역 중 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정하는 동작;
상기 결정된 영역에 기반하여, 상기 복수 개의 격자 영역 중 제1 격자 영역은 제1 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하고, 상기 복수 개의 격자 영역 중 제2 격자 영역은 제2 가중치에 기반하여 라인 왜곡 보정을 수행하는 동작; 및
상기 왜곡 보정이 수행된 상기 이미지 프레임을 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는, 동작 방법.
In the operating method of the electronic device,
obtaining an image frame through an image sensor and dividing the image frame into a plurality of grid areas;
detecting at least one element among at least one object or line component in the acquired image frame;
determining an area to perform line distortion correction among the plurality of lattice areas by analyzing a lattice area including the detected at least one element;
Based on the determined area, a first lattice area among the plurality of lattice areas performs line distortion correction based on a first weight, and a second lattice area among the plurality of lattice areas performs line distortion correction based on a second weight. performing a correction; and
and displaying the image frame on which the distortion correction is performed on a display.
청구항 11에 있어서,
상기 라인 성분의 개수, 및 상기 라인 성분의 방향에 기반하여 상기 라인 왜곡 보정을 수행할 영역을 결정하는 동작을 포함하는, 동작 방법.
The method of claim 11,
and determining an area in which the line distortion correction is to be performed based on the number of line components and the direction of the line components.
청구항 11에 있어서,
상기 제1 격자 영역은 상기 라인 성분의 비중이 제1 비중 이상인 영역이고, 상기 제2 격자 영역은 상기 라인 성분의 비중이 제1 비중 미만인 영역인, 동작 방법.
The method of claim 11,
The first lattice region is a region in which the specific gravity of the line elements is equal to or greater than the first specific gravity, and the second lattice region is an region in which the specific gravity of the line elements is less than the first specific gravity.
청구항 11에 있어서,
상기 검출된 적어도 하나의 객체에 대하여 평사 투영법(stereographic projection)을 수행하는 동작;
상기 평사 투영법에 의하여 위치가 변경된 격자 점(grid node)에 기반하여 이미지 와핑(warping)을 수행하는 동작을 포함하는, 동작 방법.
The method of claim 11,
performing a stereographic projection on the at least one detected object;
and performing image warping based on a grid node whose position is changed by the planar projection method.
청구항 14에 있어서,
상기 격자 점에 대하여 와핑을 수행함에 있어서, 제1 격자 점, 및 상기 제1 격자 점과 인접한 제2 격자 점을 매칭시키는 동작을 포함하는, 동작 방법.
The method of claim 14,
In performing warping with respect to the lattice points, the operation method comprising matching a first lattice point and a second lattice point adjacent to the first lattice point.
청구항 15에 있어서,
상기 제1 격자 점, 및 상기 제2 격자 점을 상기 제1 격자 점에 대한 좌표 값, 상기 제2 격자 점에 대한 좌표 값의 중간 값으로 매칭시키는 동작을 포함하는, 동작 방법.
The method of claim 15
and matching the first lattice point and the second lattice point with an intermediate value of a coordinate value for the first lattice point and a coordinate value for the second lattice point.
청구항 11에 있어서,
상기 검출된 적어도 하나의 요소 중 적어도 검출된 하나의 객체의 크기, 및 위치에 기반하여 상기 라인 왜곡에 대한 보정의 강도를 제어하는 동작을 포함하는, 동작 방법.
The method of claim 11,
and controlling strength of correction for the line distortion based on the size and position of at least one detected object among the at least one detected element.
청구항 11에 있어서,
상기 적어도 하나의 객체가 미리 지정된 클래스(class)에 포함되어 있는지 판단하는 동작을 포함하는, 동작 방법.
The method of claim 11,
And determining whether the at least one object is included in a pre-specified class.
청구항 11에 있어서,
상기 적어도 하나의 객체는 사람의 얼굴 또는 사물을 포함하는, 동작 방법.
The method of claim 11,
The at least one object includes a human face or an object.
청구항 11에 있어서,
상기 라인 왜곡 보정에 더하여, 상기 검출된 적어도 하나의 객체에 대하여 객체 보정을 수행하는 동작; 및
상기 라인 왜곡 보정 및 상기 객체 보정이 수행된 상기 이미지 프레임을 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는, 동작 방법.
The method of claim 11,
performing object correction on the one or more detected objects in addition to the line distortion correction; and
and displaying, on the display, the image frame on which the line distortion correction and the object correction have been performed.
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