KR20220157196A - 이미지 처리 방법 및 그 전자 장치 - Google Patents

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Abstract

본 개시에 따른 일 실시 예에서는, 카메라, 디스플레이 및 상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지의 제1 영역을 주요 영역으로 결정하고, 상기 카메라의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하고, 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하고, 상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하고, 상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩될 수 있는 전자 장치가 개시된다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

이미지 처리 방법 및 그 전자 장치{METHOD FOR PROCESSING IMAGE AND ELECTRONIC DEVICE THEREOF}
본 개시에 따른 다양한 실시 예들은 화각을 바꿀 수 있는 카메라를 활용하여 고해상도 이미지를 합성하는 기술에 관한 것이다.
최근 들어, 디지털 카메라, 디지털 캠코더, 또는 스마트 폰과 같이 카메라가 장착된 전자 장치의 보급이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 카메라가 장착된 전자 장치는 촬영 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 카메라로부터 실시간으로 획득한 영상을 이용하여 디스플레이에 프리뷰 화면을 출력하고 촬영 입력이 수신되면 카메라로부터 촬영 영상을 획득할 수 있다.
또한, 전자 장치는 기구적으로 광경로를 조절하여 화각을 바꿀 수 있는 카메라를 활용할 수 있다. 전자 장치는 카메라의 화각의 중심을 변경하면서 여러 장의 이미지를 얻은 후, 획득한 이미지들을 이용하여 고해상도 이미지를 합성할 수 있다.
한편, 좁은 화각을 갖는 카메라의 화각 중심을 변경하면서 전체 영역 중 일부분에 대한 이미지를 다수 촬영하는 경우, 이미지 합성을 위해 각 개별 이미지의 경계 영역이 겹치도록 하면서 전 영역에 대한 복수 개의 개별 이미지들을 획득하여야 한다.
이 때, 고해상도 이미지를 생성하기 위하여 노출시간을 증가시키거나 각 위치에서 여러 번 촬영하게 되면, 전체 이미지 획득 시간 및 합성 시간이 지나치게 증가하는 문제점이 있다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
일 실시 예에서의 전자 장치는, 카메라, 디스플레이 및 상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지의 제1 영역을 주요 영역으로 결정하고, 상기 카메라의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하고, 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하고, 상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하고, 상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩될 수 있다.
일 실시 예에서의 전자 장치의 동작 방법은, 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하는 동작, 상기 프리뷰 이미지의 제1 영역을 주요 영역으로 결정하는 동작, 상기 카메라의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하는 동작, 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하는 동작 및 상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하는 동작을 포함하고, 상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩될 수 있다.
일 실시 예에서의 전자 장치는, 카메라, 디스플레이 및 상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 영역이 있는지 여부를 판단하고, 상기 프리뷰 이미지에 상기 모션이 존재하는 영역이 있는 것으로 판단되는 경우, 상기 모션이 존재하는 영역을 제1 영역으로 결정하고, 상기 카메라의 화각을 변경하면서 복수 개의 화각들에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하기 위한 시퀀스를 결정하고, 상기 결정된 시퀀스에 따라 상기 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하고, 상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하고, 상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩될 수 있다.
본 개시에 따른 다양한 실시 예에서의 전자 장치 및 방법은 주요 영역의 이미지를 추가로 획득함으로써 최소한의 촬영 시간으로 이미지의 품질을 개선시킬 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 복수 개의 이미지들을 획득하여 결과 이미지를 생성하는 것을 나타낸 흐름도이다.
도 3a는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 복수 개의 화각에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하고 중심 영역의 이미지를 추가적으로 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 3b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수 개의 화각에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하고 주요 객체에 대응되는 이미지를 추가적으로 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 4a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 주요 영역과 주요 영역이 아닌 영역에 서로 다른 노출 값을 적용하여 이미지를 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 4b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 프리뷰 이미지의 중심으로부터의 거리에 따라 노출 시간이 달라지도록 설정하는 것을 나타낸 도면이다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 노출 포화가 있는 것으로 판단되는 경우 HDR 이미지를 합성하기 위하여 추가적으로 이미지를 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 5b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 노출 부족이 있는 것으로 판단되는 경우 HDR 이미지를 합성하기 위하여 추가적으로 이미지를 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른, 카메라 모듈을 예시하는 블록도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는, 프로세서(110), 카메라(120), 센서(130), 디스플레이(140) 및 메모리(150)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치(100)는 도 1에 도시된 구성요소 외에 추가적인 구성요소를 포함하거나, 도 1에 도시된 구성요소 중 적어도 하나를 생략할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 메모리(150)에 저장된 인스트럭션들을 이용하여 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), MCU(micro controller unit), 센서허브, 보조프로세서(supplementary processor), 통신프로세서(communication processor), 애플리케이션 프로세서(application processor), ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate arrays) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 복수의 코어들을 가질 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는, 메모리(150)에 저장된 어플리케이션(예: 카메라 어플리케이션)을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라 어플리케이션이 실행된 상태에서, 카메라(120)를 이용하여 이미지를 획득할 수 있다. 본 명세서에서 기술되는 어플리케이션은, 카메라(120)를 이용하는 임의의 어플리케이션일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)의 화각을 변경하면서 복수 개의 화각들에 대응되는 복수 개의 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 복수 개의 이미지를 획득하기 위한 시퀀스를 결정(또는 변경)할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)를 이용하여 동일한 영역에 대하여 복수 개의 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지의 적어도 일부 영역에 대하여 이미지를 획득하기 위한 노출 값을 조절하고, 조절된 노출 값에 따라 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 영역을 결정하고, 모션이 존재하는 영역에 대한 이미지를 획득하기 위하여 시퀀스를 결정(또는 변경)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)를 통해 영상(image)(예: 정지 영상(still image) 및 동영상(moving image or video))을 획득(또는 촬영)하는 것에 기반하여, 영상 및 영상에 대한 정보를 메모리(150)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 프리뷰 영상의 적어도 일부 영역에 대한 밝기 또는 모션 정보를 메모리(150)에 저장할 수 있다. 프로세서(110)의 동작과 관련된 구체적인 내용은 도 2를 참조하여 후술한다.
일 실시 예에 따르면, 카메라(120)는 영상(예: 정지 영상 및 동영상)을 획득(acquire)(또는 촬영)할 수 있다. 예를 들면, 카메라(120)와 전기적으로 연결되는 이미지 시그널 프로세서(미도시)는, 영상(예: 프리뷰 영상 또는 메모리(150)에 저장된 영상)에 포함된 객체(예: 사람)와 배경을 구분할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서는 영상(예: 프리뷰 영상 또는 메모리(150)에 포함된 영상)에 관한 특징점을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 특징점은 영상의 외곽면을 식별(또는 인식)하기 위해 이용될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서는 카메라(120)로부터 분리되거나, 프로세서(110)의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라(120)는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서는 색상 정보를 획득 및 처리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 센서(130)는, 깊이 센서(depth sensor), ToF(time-of-flight) 센서, 자이로 센서(gyro sensor)(또는 자이로스코프(gyroscope)), 중력 센서, 가속도 센서(acceleration sensor), 근접 센서 또는 조도 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 깊이 센서는 외부 객체에 대한 깊이를 측정하고, 측정된 깊이를 이용하여 외부 객체에 대응하는 깊이 정보를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, ToF 센서는 외부 객체에 빛을 쏘아 반사되어 오는 시간을 측정하여 계산하는 것에 기반하여 외부 객체에 대응하는 거리 정보를 생성할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 자이로 센서, 중력 센서, 가속도 센서, 또는 이들 중 둘 이상의 결합은, 전자 장치(100)의 회전(rotation), 전자 장치(100)의 방향(orientation)의 변화, 또는 전자 장치(100)의 기울기 등을 감지(sense)함으로써, 센서(130)의 동작들을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 조도 센서는 외부로부터 입사되는 광의 세기를 이용하여 전자 장치(100)의 외부의 조도를 측정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 조도 센서는 전자 장치(100)가 위치한 환경의 조도를 측정(또는 식별)하기 위해 외부의 광을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 센서(130)는 프로세서(110) 카메라(120), 메모리(150) 등과 작동적으로 연결되어 색상 정보, 3D 정보, 거리 정보, 위치 정보 등에 관한 처리를 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 디스플레이(140)는, 프로세서(110)에서 처리된 영상 신호, 데이터 신호, 제어 신호 등을 변환하여 구동 신호를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(140)는 PDP(plasma display panel), LCD(liquid crystal display), OLED(organic light emitting diode), 플렉서블 디스플레이(flexible display) 등으로 구현될 수 있으며, 또한, 3차원 디스플레이(3D display)로 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(140)는, 터치 스크린으로 구성되어 출력 장치 이외에 입력 장치로 사용될 수 있다.
일 실시 예에 따른 디스플레이(140)는 카메라(120)를 통해 획득되는 영상을 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 디스플레이(140)를 통해 사용자의 입력(예: 터치 입력)을 획득할 수 있고, 사용자의 입력을 프로세서(110)에 전달할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 복수 개의 이미지를 획득할 제1 영역(예: 주요 영역)을 결정하는 디스플레이(140)에 대한 터치 입력을 획득할 수 있고, 터치 입력을 프로세서(110)에 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(150)는, 하나 이상의 메모리 집합을 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(150)는, 다른 구성 요소들(예: 프로세서(110), 카메라(120), 센서(130), 디스플레이(140))로부터 수신되거나 다른 구성요소들에 의해 생성된 데이터 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 다양한 실시 예들에서, 메모리(150)는, 카메라를 이용하는 어플리케이션을 저장할 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 복수 개의 이미지들을 획득하여 결과 이미지를 생성하는 것을 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 동작 210에서 카메라(예: 도 1의 카메라(120))를 구동하여 획득된 이미지를 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(140))에 프리뷰 이미지로 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 메모리(150)에 저장된 카메라 어플리케이션이 실행된 상태에서 카메라(120)를 통해 획득한 이미지를 디스플레이(140)에 프리뷰 이미지로 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 와이드 카메라의 화각에 대응하는 영상을 프리뷰 이미지로 디스플레이(140)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 220에서 프리뷰 이미지의 제1 영역을 주요 영역으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지가 디스플레이(140)에 표시된 상태에서, 프리뷰 이미지의 제1 영역에 대한 사용자 입력(예: 터치 입력)에 기반하여 제1 영역을 주요 영역으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지를 분석한 결과에 기반하여 프리뷰 이미지의 제1 영역을 주요 영역으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 센서(130)(예: 깊이 센서, ToF 센서)를 이용하여 프리뷰 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체에 대한 깊이 정보 및/또는 거리 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 획득한 깊이 정보 및/또는 거리 정보에 기반하여 전자 장치(100)와 가장 가까운 객체를 배경 이미지로부터 분리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 전자 장치(100)와 가장 가까운 객체에 대응되는 영역을 주요 영역으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지를 분석하여 프리뷰 이미지에 포함된 얼굴을 인식하고, 분석 결과에 기반하여 인식된 얼굴이 포함되도록 주요 영역을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 AI(artificial intelligence)를 이용하여 프리뷰 이미지에 포함된 적어도 하나의 얼굴을 식별하고, 식별된 얼굴이 포함되도록 주요 영역을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지를 분석하여 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 영역이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 와이드 카메라 및 스캔 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 영역이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 영역이 있는 것으로 판단되는 경우, 모션이 존재하는 제1 영역을 주요 영역으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 230에서 카메라(120)의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 텔레 카메라의 화각을 변경하면서 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)의 화각을 변경하면서 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수 개의 영역들 중 적어도 하나의 영역에 대하여는 2 이상의 이미지들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지의 제1 영역이 주요 영역으로 결정되는 것에 기반하여, 시퀀스를 결정(또는 변경)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 제1 영역이 있는 것으로 판단되는 경우, 프리뷰 이미지에서 발생하는 모션을 추적하고, 추적 결과를 기반으로 모션이 감소한 것으로 판단될 때 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하도록 시퀀스를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 제1 영역이 있는 것으로 판단되는 경우, 제1 영역에 대한 이미지를 복수 개 획득하도록 시퀀스를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 240에서 카메라(120)를 이용하여 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득한 후, 제1 영역에 대한 제1 이미지를 추가적으로 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하는 동안, 제1 영역에 대한 제1 이미지를 복수 개 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 이미지의 적어도 일부 영역은 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 제1 영역이 있는 것으로 판단되는 경우, 프리뷰 이미지에 발생하는 모션을 분석할 수 있고, 모션을 분석한 결과에 기반하여 결정된 시퀀스에 따라 제1 영역에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지에서 발생하는 모션을 추적한 결과를 기반으로 결정된 시퀀스에 따라 모션이 감소한 것으로 판단될 때 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(110)는 제1 영역에 대한 이미지를 복수 개 획득하도록 결정된 시퀀스에 따라 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 250에서 획득된 복수 개의 이미지들 및 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 복수 개의 이미지들 및 제1 이미지를 합성하여 결과 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 생성된 결과 이미지를 메모리(150)에 저장할 수 있다.
도 3a는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 복수 개의 화각에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하고 중심 영역의 이미지를 추가적으로 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 3a를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 디스플레이(140)에 표시된 프리뷰 이미지(300)의 중심부에 해당하는 영역을 주요 영역(310)으로 결정하고, 주요 영역(310)을 제외한 나머지 영역을 서브 영역(311)으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스에 따라 주요 영역(310)에 대응되는 이미지 및 서브 영역(311)에 대응되는 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지(300)의 중심 영역을 주요 영역(310)으로 결정하고, 주요 영역(310)에 대한 이미지를 획득한 후 제1 서브 영역(311a), 제2 서브 영역(311b), 제3 서브 영역(311c), 제4 서브 영역(311d), 제5 서브 영역(311e), 제6 서브 영역(311f), 제7 서브 영역(311g) 및 제8 서브 영역(311h) 각각에 대한 이미지를 순차적으로 획득할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(110)는 주요 영역(310)에 대한 이미지를 복수 개 획득한 후 지정된 시퀀스에 따라 서브 영역(311)에 대한 이미지들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수 개의 이미지들 각각의 일부 영역은 적어도 하나의 다른 이미지와 중첩될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 주요 영역(310) 및 서브 영역(311)에 대하여 획득한 복수 개의 이미지들을 이용하여 프리뷰 이미지(300)의 전체에 대응되는 결과 이미지를 합성할 수 있다.
도 3b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수 개의 화각에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하고 주요 객체에 대응되는 이미지를 추가적으로 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 3b를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 디스플레이(140)에 표시된 프리뷰 이미지(300)를 분석할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지(300)를 분석한 결과에 기반하여, 프리뷰 이미지(300)에 포함된 적어도 하나의 주요 객체(320)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 센서(130)를 통하여 획득한 정보 또는 AI를 이용하여 획득한 정보에 기반하여 프리뷰 이미지(300)에 포함된 적어도 하나의 주요 객체(320)를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 주요 객체(320)가 포함되도록 제1 영역(330)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 카메라(120)의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스에 따라, 제1 영역(330)에 대응되는 이미지 및 제1 영역(330)을 제외한 영역에 대응되는 이미지를 포함하는 복수 개의 이미지들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수 개의 이미지들 각각의 일부 영역은 적어도 하나의 다른 이미지와 중첩될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 시퀀스에 따라 카메라(120)의 화각의 중심을 변경하면서 프리뷰 이미지(300) 전체 영역에 대한 이미지를 획득한 후 제1 영역(330)에 대한 적어도 하나의 이미지를 추가적으로 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 시퀀스에 따라 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수의 이미지를 획득하는 동안 제1 영역(330)에 대한 이미지를 복수 개 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 주요 객체(320)가 포함된 제1 영역(330)에 대하여 획득한 이미지 및 제1 영역(330)을 제외한 영역에 대하여 획득한 복수 개의 이미지들을 이용하여 프리뷰 이미지(300)의 전체에 대응되는 결과 이미지를 합성할 수 있다.
상술한 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 프리뷰 이미지(300) 중 중심부에 해당하는 주요 영역(310) 또는 주요 객체(320)를 포함하는 영역에 대하여 복수 개의 이미지를 획득함으로써 이미지의 품질을 개선시킬 수 있다.
도 4a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 주요 영역과 주요 영역이 아닌 영역에 서로 다른 노출 시간을 적용하여 이미지를 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 4a를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 디스플레이(140)에 표시된 프리뷰 이미지(300)의 중심부에 해당하는 영역을 제1 영역(410)으로 결정하고 중심부에 해당하지 않는 영역을 제2 영역(420)으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지(300)를 분석하여 프리뷰 이미지(300)에 포함된 적어도 하나의 주요 객체를 결정하고, 결정된 주요 객체를 포함하는 영역을 제1 영역(410)으로 결정하고, 주요 객체를 포함하지 않는 영역을 제2 영역(420)으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 센서(130)(예: 조도 센서)를 이용하여 전자 장치(100)의 외부 조도를 측정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 센서(130)를 이용하여 측정한 전자 장치(100)의 외부 조도가 지정된 조도 이하인 것으로 판단되는 경우, 제1 영역(410)과 제2 영역(420)에 대하여 서로 다른 노출 시간을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 센서(130)를 이용하여 측정한 전자 장치(100)의 외부 조도가 지정된 조도를 초과하는 경우에도 제1 영역(410)과 제2 영역(420)에 대하여 서로 다른 노출 시간을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 영역(410) 및 제2 영역(420)에 대하여 각각 다른 촬영 파라미터들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 촬영 파라미터들은 셔터 스피드, 조리개 값 및 센서 게인 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 영역(410) 및 제2 영역(420)에 대하여 서로 다른 노출 시간을 적용하여 각 영역에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 영역(410)에 대한 이미지는 제1 노출 시간으로 촬영하고 제2 영역(420)에 대한 이미지는 제2 노출 시간으로 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 영역(410)에 대하여는 제1 센서 게인을 적용하여 이미지를 획득하고, 제2 영역(420)에 대하여는 제1 센서 게인보다 큰 제2 센서 게인을 적용하여 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 시퀀스에 따라 카메라(120)의 화각을 변경하면서 제1 영역(410)에 대하여 제1 노출 시간으로 촬영하고, 제2 영역(420)에 대하여 제2 노출 시간으로 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 시퀀스에 따라 카메라(120)의 화각을 변경하면서 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수 개의 이미지를 제2 노출 시간을 적용하여 촬영하고, 제1 영역(410)에 대한 이미지를 획득하는 순서인 경우 제2 노출 시간에서 제1 노출 시간으로 변경하여 이미지를 촬영할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 영역(410) 및 제2 영역(420) 각각에 대하여 획득한 이미지에 기반하여 프리뷰 이미지(300) 전체에 대응되는 결과 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 영역(410) 및 제2 영역(420) 각각에 대한 이미지를 기반으로 생성된 결과 이미지를 메모리(150)에 저장할 수 있다.
도 4b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 프리뷰 이미지의 중심으로부터의 거리에 따라 노출 시간이 달라지도록 설정하는 것을 나타낸 도면이다.
도 4b를 참조하면, X축은 프리뷰 이미지(예: 도 4a의 프리뷰 이미지(300))의 중심으로부터의 상대적인 거리이고, Y축은 중심으로부터의 상대적인 거리에 따른 노출 시간을 나타내고 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 이미지(300)의 중심으로부터 제1 거리만큼 떨어진 제1 영역에 대하여는 제1 노출 시간을 적용하여 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리뷰 중심으로부터 제1 거리보다 먼 제2 거리만큼 떨어진 제2 영역에 대하여는 제1 노출 시간보다 짧은 제2 노출 시간을 적용하여 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 시퀀스에 따라 카메라(120)의 화각을 변경하면서 복수 개의 화각들에 각각 대응하는 복수 개의 이미지들을 획득할 수 있다. 이 경우, 복수 개의 화각들에 각각 대응하는 복수개의 이미지들은 프리뷰 이미지(300)의 중심으로부터의 거리에 따라 서로 다른 노출 시간으로 촬영될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 획득된 복수 개의 이미지들을 합성하여 결과 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 노출 시간이 서로 다르게 적용된 복수 개의 이미지들을 합성하여 프리뷰 이미지(300) 전체에 대응되는 결과 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 노출 시간이 서로 다르게 적용된 복수 개의 이미지들을 기반으로 생성된 결과 이미지를 메모리(150)에 저장할 수 있다.
도 5a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 노출 포화가 있는 것으로 판단되는 경우 HDR 이미지를 합성하기 위하여 추가적으로 이미지를 획득하는 것을 나타낸 도면이다. 도 5b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 노출 부족이 있는 것으로 판단되는 경우 HDR 이미지를 합성하기 위하여 추가적으로 이미지를 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 5a를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 프리뷰 이미지(300)에서 노출 포화가 있는 영역을 제1 영역(510)으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 제1 영역(510)에 대하여 프리뷰 이미지(300)에 대해 설정된 제1 노출 값과 다른 노출 값을 가지는 제2 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제2 이미지를 이용하여 HDR(high dynamic range) 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 노출 값으로 획득된 프리뷰 이미지(300)에서 노출 포화가 있는 것으로 판단되는 경우 노출 포화가 있는 영역을 제1 영역(510)으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 제1 영역(510)에 대하여 제1 노출 값보다 작은 제2 노출 값을 적용하여 제2 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제2 노출 값으로 획득된 제2 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다.
도 5b를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 프리뷰 이미지(300)에서 노출 포화가 있는 영역을 제1 영역(520)으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 제1 영역(520)에 대하여 프리뷰 이미지(300)에 대해 설정된 제1 노출 값과 다른 노출 값을 가지는 제2 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제2 이미지를 이용하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 노출 값으로 획득된 프리뷰 이미지(300)에서 노출 부족이 있는 것으로 판단되는 경우 노출 부족이 있는 영역을 제1 영역(520)으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 제1 영역(520)에 대하여 제1 노출 값보다 큰 제2 노출 값을 적용하여 제2 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제2 노출 값으로 획득된 제2 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 시퀀스에 따라 카메라(120)의 화각을 변경하면서 제1 영역(510, 520)을 제외한 복수의 영역에 대응되는 복수의 이미지들을 제1 노출 값을 적용하여 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 영역(510, 520)에 대하여 촬영하는 순서인 경우 제1 노출 값과 다른 제2 노출 값을 적용하여 제1 영역(510, 520)에 대응되는 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 영역(510, 520) 및 제1 영역(510, 520)을 제외한 나머지 영역들에 대하여 획득한 이미지에 기반하여 프리뷰 이미지(300) 전체에 대응되는 HDR 이미지를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 영역(510, 520) 및 제1 영역(510, 520)을 제외한 나머지 영역들에 대하여 획득한 이미지들을 합성한 HDR이미지를 메모리(150)에 저장할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경(600) 내의 전자 장치(601)(예: 도 1의 전자 장치(100))의 블록도이다.
도 6을 참조하면, 네트워크 환경(600)에서 전자 장치(601)는 제 1 네트워크(698)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(602)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(699)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(604) 또는 서버(608) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 서버(608)를 통하여 전자 장치(604)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 프로세서(610)(예: 도 1의 프로세서(110)), 메모리(630), 입력 모듈(650), 음향 출력 모듈(655), 디스플레이 모듈(660), 오디오 모듈(670), 센서 모듈(676), 인터페이스(677), 연결 단자(678), 햅틱 모듈(679), 카메라 모듈(680), 전력 관리 모듈(688), 배터리(689), 통신 모듈(690), 가입자 식별 모듈(696), 또는 안테나 모듈(697)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(601)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(678))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(676), 카메라 모듈(680), 또는 안테나 모듈(697))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(660))로 통합될 수 있다.
프로세서(620)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(640))를 실행하여 프로세서(620)에 연결된 전자 장치(601)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(620)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(676) 또는 통신 모듈(690))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(632)에 저장하고, 휘발성 메모리(632)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(634)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(620)는 메인 프로세서(621)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(623)(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(601)가 메인 프로세서(621) 및 보조 프로세서(623)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(623)는 메인 프로세서(621)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(623)는 메인 프로세서(621)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(623)는, 예를 들면, 메인 프로세서(621)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(621)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(621)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(621)와 함께, 전자 장치(601)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(660), 센서 모듈(676), 또는 통신 모듈(690))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(623)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(680) 또는 통신 모듈(690))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(623)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(601) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(608))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(630)는, 전자 장치(601)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(620) 또는 센서 모듈(676))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(640)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(630)는, 휘발성 메모리(632) 또는 비휘발성 메모리(634)를 포함할 수 있다.
프로그램(640)은 메모리(630)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(642), 미들 웨어(644) 또는 어플리케이션(646)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(650)은, 전자 장치(601)의 구성요소(예: 프로세서(620))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(601)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(650)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(655)은 음향 신호를 전자 장치(601)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(655)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(660)은 전자 장치(601)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(660)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(660)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(670)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(670)은, 입력 모듈(650)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(655), 또는 전자 장치(601)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(676)은 전자 장치(601)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(676)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(677)는 전자 장치(601)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(677)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(678)는, 그를 통해서 전자 장치(601)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(678)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(679)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(679)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(680)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(680)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(688)은 전자 장치(601)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(688)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(689)는 전자 장치(601)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(689)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(690)은 전자 장치(601)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(602), 전자 장치(604), 또는 서버(608)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(690)은 프로세서(620)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(690)은 무선 통신 모듈(692)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(694)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(698)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(699)(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(604)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(692)은 가입자 식별 모듈(696)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(698) 또는 제 2 네트워크(699)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(601)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(692)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(692)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(692)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(692)은 전자 장치(601), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(604)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(699))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(692)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(697)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(697)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(697)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(698) 또는 제 2 네트워크(699)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(690)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(690)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(697)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(697)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(699)에 연결된 서버(608)를 통해서 전자 장치(601)와 외부의 전자 장치(604)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(602, 또는 1004) 각각은 전자 장치(601)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(601)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(602, 1004, 또는 1008) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(601)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(601)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(601)로 전달할 수 있다. 전자 장치(601)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(601)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(604)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(608)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(604) 또는 서버(608)는 제 2 네트워크(699) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(601)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(601)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(636) 또는 외장 메모리(638))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(640))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(601))의 프로세서(예: 프로세서(620))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 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.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른, 카메라 모듈(680)을 예시하는 블록도(700)이다.
도 7를 참조하면, 카메라 모듈(680)은 렌즈 어셈블리(710), 플래쉬(720), 이미지 센서(730), 이미지 스태빌라이저(740), 메모리(750)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(760)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(710)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(710)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(680)은 복수의 렌즈 어셈블리(710)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(680)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(710)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(710)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다.
플래쉬(720)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일실시예에 따르면, 플래쉬(720)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(730)는 피사체로부터 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(710) 를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(730)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(730)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(740)는 카메라 모듈(680) 또는 이를 포함하는 전자 장치(601)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(710)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(730)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(730)의 동작 특성을 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 이는 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향의 적어도 일부를 보상하게 해 준다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(740)는, 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(740)는 카메라 모듈(680)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 카메라 모듈(680) 또는 전자 장치(601)의 그런 움직임을 감지할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(740)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(750)는 이미지 센서(730)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(750)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(660)를 통하여 프리뷰될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(750)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(760)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(750)는 메모리(630)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
이미지 시그널 프로세서(760)는 이미지 센서(730)를 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(750)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(760)는 카메라 모듈(680)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(730))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(760)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(750)에 다시 저장되거나 카메라 모듈(680)의 외부 구성 요소(예: 메모리(630), 표시 장치(660), 전자 장치(602), 전자 장치(604), 또는 서버(608))로 제공될 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(760)는 프로세서(620)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(620)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(760)가 프로세서(620)와 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(760)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 프로세서(620)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(660)를 통해 표시될 수 있다.
일실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(680)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 상기 복수의 카메라 모듈(680)들 중 적어도 하나는 광각 카메라이고, 적어도 다른 하나는 망원 카메라일 수 있다. 유사하게, 상기 복수의 카메라 모듈(680)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치는 카메라(예: 도 1의 카메라(120)) 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(140)) 및 상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(110))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지의 제1 영역을 주요 영역으로 결정하고, 상기 카메라의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하고, 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하고, 상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하고, 상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 상기 제1 이미지를 복수 개 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 상기 전자 장치의 외부 조도를 측정하는 센서를 더 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 외부 조도가 지정된 조도 이하인 것으로 판단되는 경우, 상기 제1 이미지를 획득하기 위한 노출 값을 조절할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 디스플레이에 대한 터치 입력에 기반하여 상기 주요 영역을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 프리뷰 이미지를 분석하여 상기 프리뷰 이미지에 포함된 얼굴을 인식하고, 상기 분석 결과에 기반하여 상기 인식된 얼굴이 포함되도록 상기 주요 영역을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 프리뷰 이미지에서 노출 포화 또는 노출 부족이 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하고, 상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 프리뷰 이미지에 대해 설정된 제1 노출 값과 다른 노출 값을 가지는 제2 이미지를 획득하고, 상기 제2 이미지를 합성하여 HDR(high dynamic range) 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 프리뷰 이미지에서 노출 포화가 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하는 경우, 상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 제1 노출 값보다 작은 제2 노출 값으로 촬영된 상기 제2 이미지를 합성하여 상기 HDR 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 프리뷰 이미지에서 노출 부족이 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하는 경우, 상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 제1 노출 값보다 큰 제2 노출 값으로 촬영된 상기 제2 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성할 수 있다.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 카메라(예: 도 1의 카메라(120))를 구동하여 획득된 이미지를 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(140))에 프리뷰 이미지로 표시(display)하는 동작, 상기 프리뷰 이미지의 제1 영역을 주요 영역으로 결정하는 동작, 상기 카메라의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하는 동작, 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하는 동작 및 상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하는 동작을 포함하고, 상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 상기 제1 이미지를 복수 개 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 전자 장치의 외부 조도를 측정하는 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 외부 조도가 지정된 조도 이하인 것으로 판단되는 경우, 상기 제1 이미지를 획득하기 위한 노출값을 조절하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 주요영역을 결정하는 동작은, 상기 디스플레이에 대한 터치 입력에 기반하여 상기 주요 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 주요 영역을 결정하는 동작은, 상기 프리뷰 이미지를 분석하여 상기 프리뷰 이미지에 포함된 얼굴을 인식하는 동작 및 상기 분석 결과에 기반하여 상기 인식된 얼굴이 포함되도록 상기 주요 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 프리뷰 이미지에서 노출 포화 또는 노출 부족이 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하는 동작, 상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 프리뷰 이미지에 대해 설정된 제1 노출 값과 다른 노출 값을 가지는 제2 이미지를 획득하는 동작 및 상기 제2 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 프리뷰 이미지에서 노출 포화가 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하는 경우, 상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 제1 노출 값보다 작은 제2 노출 값으로 촬영된 상기 제2 이미지를 합성하여 상기 HDR 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치는 카메라(예: 도 1의 카메라(120)) 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(140)) 및 상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고, 상기 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 영역이 있는지 여부를 판단하고, 상기 프리뷰 이미지에 상기 모션이 존재하는 영역이 있는 것으로 판단되는 경우, 상기 모션이 존재하는 영역을 제1 영역으로 결정하고, 상기 카메라의 화각을 변경하면서 복수 개의 화각들에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하기 위한 시퀀스를 결정하고, 상기 결정된 시퀀스에 따라 상기 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하고, 상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하고, 상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 프리뷰 이미지에서 발생하는 모션을 추적하고, 상기 추적 결과를 기반으로 상기 모션이 감소한 것으로 판단되는 경우 상기 제1 영역에 대한 상기 제1 이미지를 획득하도록 상기 시퀀스를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 상기 제1 이미지를 복수 개 획득하도록 상기 시퀀스를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 복수 개의 이미지들 각각의 일부 영역이 순차적으로 중첩될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 와이드 카메라 및 스캔 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 상기 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 영역이 있는지 여부를 판단할 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    카메라;
    디스플레이; 및
    상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고,
    상기 프리뷰 이미지의 제1 영역을 주요 영역으로 결정하고,
    상기 카메라의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 각각 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하고,
    상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하고,
    상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하고,
    상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩되는, 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 상기 제1 이미지를 복수 개 획득하는, 전자 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 전자 장치의 외부 조도를 측정하는 센서를 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 외부 조도가 지정된 조도 이하인 것으로 판단되는 경우, 상기 제1 이미지를 획득하기 위한 노출 값을 조절하는, 전자 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 디스플레이에 대한 터치 입력에 기반하여 상기 주요 영역을 결정하는, 전자 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 프리뷰 이미지를 분석하여 상기 프리뷰 이미지에 포함된 얼굴을 인식하고, 상기 분석 결과에 기반하여 상기 인식된 얼굴이 포함되도록 상기 주요 영역을 결정하는, 전자 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 프리뷰 이미지에서 노출 포화 또는 노출 부족이 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하고,
    상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 프리뷰 이미지에 대해 설정된 제1 노출 값과 다른 노출 값을 가지는 제2 이미지를 획득하고,
    상기 제2 이미지를 합성하여 HDR(high dynamic range) 이미지를 생성하는, 전자 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 프리뷰 이미지에서 노출 포화가 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하는 경우, 상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 제1 노출 값보다 작은 제2 노출 값으로 촬영된 상기 제2 이미지를 합성하여 상기 HDR 이미지를 생성하는, 전자 장치.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 프리뷰 이미지에서 노출 부족이 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하는 경우, 상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 제1 노출 값보다 큰 제2 노출 값으로 촬영된 상기 제2 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성하는, 전자 장치.
  9. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    카메라를 구동하여 획득된 이미지를 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하는 동작;
    상기 프리뷰 이미지의 제1 영역을 주요 영역으로 결정하는 동작;
    상기 카메라의 화각을 변경하면서 지정된 시퀀스로 복수 개의 화각들에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하는 동작;
    상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하는 동작; 및
    상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하는 동작을 포함하고,
    상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩되는, 전자 장치의 동작 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 상기 제1 이미지를 복수 개 획득하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 전자 장치의 외부 조도를 측정하는 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 외부 조도가 지정된 조도 이하인 것으로 판단되는 경우, 상기 제1 이미지를 획득하기 위한 노출값을 조절하는 동작을 더 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 주요영역을 결정하는 동작은, 상기 디스플레이에 대한 터치 입력에 기반하여 상기 주요 영역을 결정하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 주요 영역을 결정하는 동작은, 상기 프리뷰 이미지를 분석하여 상기 프리뷰 이미지에 포함된 얼굴을 인식하는 동작 및 상기 분석 결과에 기반하여 상기 인식된 얼굴이 포함되도록 상기 주요 영역을 결정하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 프리뷰 이미지에서 노출 포화 또는 노출 부족이 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하는 동작;
    상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 프리뷰 이미지에 대해 설정된 제1 노출 값과 다른 노출 값을 가지는 제2 이미지를 획득하는 동작; 및
    상기 제2 이미지를 합성하여 HDR 이미지를 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 프리뷰 이미지에서 노출 포화가 있는 영역을 상기 제1 영역으로 결정하는 경우, 상기 결정된 제1 영역에 대하여 상기 제1 노출 값보다 작은 제2 노출 값으로 촬영된 상기 제2 이미지를 합성하여 상기 HDR 이미지를 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  16. 전자 장치에 있어서,
    카메라;
    디스플레이; 및
    상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 카메라를 구동하여 획득된 이미지를 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지로 표시(display)하고,
    상기 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 영역이 있는지 여부를 판단하고,
    상기 프리뷰 이미지에 상기 모션이 존재하는 영역이 있는 것으로 판단되는 경우, 상기 모션이 존재하는 영역을 제1 영역으로 결정하고,
    상기 카메라의 화각을 변경하면서 복수 개의 화각들에 대응되는 복수 개의 이미지들을 획득하기 위한 시퀀스를 결정하고,
    상기 결정된 시퀀스에 따라 상기 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 영역에 대한 제1 이미지를 획득하고,
    상기 획득된 복수 개의 이미지들 및 상기 제1 이미지에 기반하여 결과 이미지를 생성하고,
    상기 제1 이미지의 적어도 일부는 상기 복수 개의 이미지들 중 적어도 하나와 중첩되는, 전자 장치.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 프리뷰 이미지에서 발생하는 모션을 추적하고, 상기 추적 결과를 기반으로 상기 모션이 감소한 것으로 판단되는 경우 상기 제1 영역에 대한 상기 제1 이미지를 획득하도록 상기 시퀀스를 결정하는, 전자 장치.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 이용하여 상기 제1 영역에 대한 상기 제1 이미지를 복수 개 획득하도록 상기 시퀀스를 결정하는, 전자 장치.
  19. 청구항 16에 있어서,
    상기 복수 개의 이미지들 각각의 일부 영역이 순차적으로 중첩되는, 전자 장치.
  20. 청구항 16에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 와이드 카메라 및 스캔 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 상기 프리뷰 이미지에 모션이 존재하는 영역이 있는지 여부를 판단하는, 전자 장치.
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