KR20230105233A

KR20230105233A - 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하는 전자 장치 및 그 제어 방법

Info

Publication number: KR20230105233A
Application number: KR1020220000519A
Authority: KR
Inventors: 노의화; 박지윤; 김성오; 이보희; 전재희
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-01-03
Filing date: 2022-01-03
Publication date: 2023-07-11
Also published as: WO2023128469A1

Abstract

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는, 카메라, 디스플레이 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 디스플레이의 제1 영역 상에 상기 카메라를 통해 획득되는 제 1 이미지를 표시하고, 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들을 식별하고, 상기 복수의 영역들에 대해 적용 가능한 복수의 이미지 효과들을 식별하고, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 복수의 제2 이미지들을 상기 제1 영역과 인접한 제2 영역에 표시하고, 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를, 상기 제1 이미지에 적용한 제3 이미지를 표시하도록 설정될 수 있다. 그 밖에 다양한 실시 예가 제공될 수 있다.

Description

이미지 기반의 이미지 효과를 제공하는 전자 장치 및 그 제어 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR PROVIDING IMAGE EFFECT BASED ON IMAGE METHOD FOR CONTROLLING THEREOF}

본 문서에 개시된 다양한 실시 예는 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하는 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.

스마트 폰(smart phone)과 같은 전자 장치는 이미지를 편집하는 기능을 제공하고 있다. 예를 들어, 전자 장치는 이미지 편집 프로그램을 이용하여 카메라를 통하여 획득한 이미지 또는 메모리에 저장된 이미지를 사용자가 편집할 수 있도록 하고 있다.

전자 장치는 카메라로 촬영한 이미지를 사용자의 선호에 부합하도록, 다양한 방법으로 이미지 편집과 관련된 기능들을 제공하고 있다. 이미지 편집과 관련된 기능들 중의 하나로 전자 장치는 이미지(예: 원본 이미지)에 대하여 이미지의 속성을 변경할 수 있는 필터(filter) 기능을 제공하고 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 이미지를 표시하는 동안, 이미지의 복수의 속성들 각각에 대응하는 복수의 필터들을 나타내는 이미지들(예: 섬네일(thumbnail) 이미지들)을 표시할 수 있다. 전자 장치는, 복수의 필터들을 나타내는 이미지들 중에서, 사용자에 의해 하나의 이미지가 선택되는 경우, 선택된 이미지가 나타내는 필터에 대응하는 이미지의 톤(tone)이 반영된 이미지를 제공할 수 있다.

사용자는 이미지에 적용될 분위기에 적합한 필터를 선택해야 하는데, 전자 장치는 카메라 어플리케이션 또는 이미지 어플리케이션(예: 갤러리(gallery) 어플리케이션)의 제조자(또는 개발자)에 의해 생성된 필터(또는 필터 기능)만을 제공하고 있다. 이에 따라, 전자 장치가 사용자에게 제공할 수 있는 필터(예: 필터의 종류)는 제한적일 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들은, 사용자가 원하는 분위기를 가지는 이미지를 획득하기 위한 이미지 효과를, 이미지의 분석 정보에 기반하여 제공할 수 있는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하는 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는, 카메라, 디스플레이 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 디스플레이의 제1 영역 상에 상기 카메라를 통해 획득되는 제 1 이미지를 표시하고, 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들을 식별하고, 상기 복수의 영역들에 대해 적용 가능한 복수의 이미지 효과들을 식별하고, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 복수의 제2 이미지들을 상기 제1 영역과 인접한 제2 영역에 표시하고, 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를, 상기 제1 이미지에 적용한 제3 이미지를 표시하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치에서 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법은, 상기 전자 장치의 디스플레이의 제1 영역 상에 카메라를 통해 획득되는 제 1 이미지를 표시하는 동작, 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들을 식별하는 동작, 상기 복수의 영역들에 대해 적용 가능한 복수의 이미지 효과들을 식별하는 동작, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 복수의 제2 이미지들을 상기 제1 영역과 인접한 제2 영역에 표시하는 동작 및 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를, 상기 제1 이미지에 적용한 제3 이미지를 표시하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 사용자가 원하는 분위기를 가지는 이미지를 획득하기 위한 이미지 효과를, 이미지의 분석 정보에 기반하여 다양하게 제공할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 다양한 피사체를 포함하는 이미지에 대해 피사체별로 서로 다른 이미지 효과를 적용할 수 있어, 사용자 의도에 맞는 이미지의 획득이 가능할 뿐만 아니라 이에 따라 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프리뷰 이미지와 관련하여 촬영에 적합한 구도 및 촬영 정보를 제공하여, 사용자가 원하는 이미지를 촬영할 수 있도록 가이드를 제공함으로써 사용자 입장에서는 원하는 분위기를 가지는 이미지를 획득할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2a는 다양한 실시 예에 따른 이미지 기반의 이미지 효과 제공을 위한 시스템 구성도이다.
도 2b는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 2c는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 다른 일 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 내부 블록 구성도이다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 상세 구성도이다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 흐름도이다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 이미지에 포함된 객체 관련한 이미지 효과들을 제공하기 위한 동작 흐름도이다.
도 7a는 다양한 실시 예에 따른 이미지에 포함된 객체별 적용 가능한 이미지 효과들을 표시하는 화면예시도이다.
도 7b는 다양한 실시 예에 따른 인물 이미지에 적용 가능한 이미지 효과들을 표시하는 화면예시도이다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 사용자 선택 영역별 이미지 효과들을 제공하기 위한 동작 흐름도이다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 이미지의 영역별로 적용 가능한 이미지 효과들을 표시하는 화면예시도이다.
도 10은 다양한 실시 예에 따른 랜드마크 기반의 이미지 효과들을 제공하기 위한 동작 흐름도이다.
도 11은 다양한 실시 예에 따른 랜드마크 기반의 적용 가능한 이미지 효과들을 표시하는 화면예시도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

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

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

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

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

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

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

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

도 2a는 다양한 실시 예에 따른 이미지 기반의 이미지 효과 제공을 위한 시스템 구성도이다.

도 2a를 참조하면, 이미지 기반의 이미지 효과 제공을 위한 시스템(200)은 전자 장치(201) 및 적어도 하나의 서버(205)(예: 제1 서버(208), 제2 서버(209))를 포함할 수 있다. 도 2a의 전자 장치(201)는 도 1의 전자 장치(101)와 동일 또는 유사한 구성부를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 적어도 하나의 서버(205)는 도 1을 참조하여 상술한 서버(108)일 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 서버(205)는 네트워크(203)를 통해 사용자측 전자 장치(201)와 통신할 수 있다. 적어도 하나의 서버(205)는 복수의 서버(예: 제1 서버(208), 제2 서버(209))를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 서버(208) 및 제2 서버(209)는 각각 웹 컨텐츠 제공 서버, 방송 서버, OTT(over the top) 서버, 클라우드 서버, 또는 스트리밍 서버 중 적어도 하나에 대응할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는, 카메라 어플리케이션을 이용하여, 디스플레이를 통하여, 제1 이미지를 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는, 사용자로부터 카메라 어플리케이션을 실행하기 위한 입력을 수신한 경우, 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 프리뷰(preview)(또는 라이브 뷰(live view)) 이미지를 제1 이미지로서 디스플레이를 통하여 표시할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 이미지 어플리케이션(예: 갤러리(gallery)) 어플리케이션)을 이용하여, 디스플레이를 통하여, 제1 이미지를 표시할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는, 웹(web) 어플리케이션 또는 SNS(social networking service) 어플리케이션을 이용하여 네트워크(203)를 통하여 적어도 하나의 서버(205)로부터 획득한 이미지(예: 웹 페이지로부터 획득한 이미지 또는 SNS 서버에 등록(또는 게시)된 이미지)를 제1 이미지로서 디스플레이를 통하여 표시할 수 있다.

다만, 제1 이미지를 표시하는 방법은 전술한 예시들에 제한되지 않는다. 다른 예를 들어, 전자 장치(201)는, 외부 전자 장치로부터 통신 모듈(190)을 통하여 수신하거나 외부 전자 장치와 공유된 이미지를 제1 이미지로서 디스플레이를 통하여 표시할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 전자 장치(201)는, 전자 장치(201)와 통신 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치와 통신 연결된 카메라 또는 웨어러블 장치)로부터, 외부 전자 장치가 실시간으로 획득하는 이미지를 수신하고, 수신된 이미지를 제1 이미지로서 디스플레이를 통하여 표시할 수 있다.

일 실시예에서, 제1 이미지는, 이미지 내의 적어도 하나의 영역에 필터를 이용하여 이미지의 속성이 변경될 원본(original) 이미지, 대상(target) 이미지, 또는 입력(input) 이미지로 지칭될 수 있다. 상기 제1 이미지는 제1 이미지와 관련하여 이미지 효과를 추천하기 위하여 이미지의 속성을 제공하는(또는 이미지의 속성이 추출될) 기준(reference)(또는 참조) 이미지로 지칭될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 이미지에 적용 가능한 복수의 이미지 효과들은 전자 장치(201) 또는 적어도 하나의 서버(205)에서 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 전자 장치(201)에서 메모리(130)에 이미지와 관련된 적어도 하나의 속성 값에 따라 다르게(또는 이미지와 관련된 적어도 하나의 속성 값에 대응되도록) 미리 저장되어 있는 복수의 이미지 효과들 중에서 상기 제1 이미지를 분석한 결과에 따라 적어도 하나를 식별하여 제공할 수 있다.

다른 실시 예에 따라, 적어도 하나의 서버(205)에서 제1 이미지를 분석하고, 상기 제1 이미지를 분석한 결과에 따라 상기 제1 이미지에 적용 가능한 이미지 효과들을 식별하여 전자 장치(201)로 제공할 수 있다. 이와 같이 전자 장치(201)에서 제1 이미지를 분석하고 분석 결과에 기반하여 이미지 효과들을 메모리(130) 또는 적어도 하나의 서버(205)에서 검색하여 추천할 수 있으며, 다르게는 적어도 하나의 서버(205)에서 이미지 분석 및 이미지 효과들을 추천할 수 있으며, 사용자에 의해 선택되는 이미지 효과는 전자 장치(201)에 다운로드되어 저장될 수 있다.

이에 따라 전자 장치(201)는 검색된(또는 추천된) 이미지 효과들이 각각 적용된 복수의 제2 이미지를 생성하여 상기 제1 이미지와 함께 표시할 수 있다. 전자 장치(201)는 상기 복수의 제2 이미지들 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력에 기반하여, 상기 제1 이미지에 상기 선택된 제2 이미지에 대응하는 이미지 효과를 적용한 제3 이미지를 표시할 수 있다. 이와 같이 제1 이미지의 적어도 일부 영역 각각에 사용자 선택에 따라 서로 다른 이미지 효과가 적용될 수 있으며, 다양한 이미지 효과가 적용된 이미지를 제공할 수 있어, 사용자 입장에서는 사용자가 원하는 분위기를 가지는 이미지를 획득할 수 있어 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.

한편, 전자 장치(201)의 사용자는 카메라 어플리케이션을 이용하여 영상을 촬영할 수 있으며, 영상 촬영 시 다양한 기능을 제공할 수 있다. 다양한 기능을 이용함에 있어, 더 큰 화면의 디스플레이 또는 복수의 디스플레이를 제공하는 전자 장치를 이용하는 것이 보다 편리할 수 있다.

더 큰 화면의 디스플레이 또는 복수의 디스플레이를 포함하는 전자 장치의 경우 추천 필터들을 표시하거나 선택된 필터가 적용된 이미지를 큰 화면 또는 복수의 디스플레이를 통해 표시 가능하므로, 사용자 편의성이 증대될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이는 접힘 가능한(foldable or bendable), 슬라이딩(slidable) 가능한 또는 말아질 수 있는(rollable) 형태로 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이러한 디스플레이를 포함하는 전자 장치에서는, 예를 들어, 전자 장치를 형성하는 구조물이 이동되어 개방 또는 폐쇄 상태로 변경됨에 따라 표시 영역의 크기가 변경될 수 있다. 다른 예로는, 전자 장치는 폴딩 축을 중심으로 하는 플렉서블(flexible) 또는 폴더블(foldable) 디스플레이를 포함할 수 있다.

이러한 대화면의 전자 장치의 예를 설명하기 위해 도 2b 및 도 2c를 참조할 수 있다.

도 2b는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 일 예를 나타낸 도면이다.

도 2b를 참조하면, 플렉서블 디스플레이(250)는, 일 실시예에 따르면, 제 1 부분(251)과 제 2 부분(252)을 포함할 수 있다. 여기서 제 1 부분(251)과 제 2 부분(252)은 설명의 편의상 구분된 것으로서, 서로를 기능적 또는 물리적으로 구분하는 것은 아니다. 플렉서블 디스플레이(250)는, 다른 실시예에 따르면, 제 1 영역(A1)과 제 2 영역(A2)을 포함할 수도 있다. 여기서 제 1 영역(A1)과 제 2 영역(A2) 역시 설명의 편의상 구분된 것일 뿐, 반드시 서로를 기능적으로 또는 물리적으로 구분하는 것이 아님을 유의해야 한다. 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 디스플레이에 대하여 '제 1 부분, 제 2 부분'의 용어로서 지칭하거나, 또는 '제 1 영역, 제 2 영역'의 용어로서 지칭되는 부분은 실질적으로 동일하거나 유사한 구성일 수도 있다.

도 2b에 도시된 바와 같이, 플렉서블 디스플레이(250)의 슬라이드-아웃 상태에서의 기본 사용 영역(예: 제 1 영역(A1))은 플렉서블 디스플레이(250)가 확장되는 방향과 반대인 왼쪽에 형성되고, 확장 영역(예: 제 2 영역(A2))이 플렉서블 디스플레이(250)의 오른쪽에 형성될 수 있다. 다른 예로는, 플렉서블 디스플레이(250)가 제 1 방향(255)과 반대 방향으로 확장될 경우에는, 확장 영역(예: 제 2 영역(A2))이 플렉서블 디스플레이(250)의 왼쪽에 형성될 수 있다.

플렉서블 디스플레이(250)는 하우징에 대하여 제 1 방향(255)으로 이동함으로써 적어도 일부 영역이 상기 하우징의 내부로부터 인출되어 시각적으로 노출되는 영역의 크기가 확장될 수 있다. 예를 들어, 제 1 영역(A1)은 플렉서블 디스플레이(250)가 확장되지 않은 상태에서 외부에서 시인되는 영역일 수 있다. 상기 제 2 영역(A2)은 상기 확장되지 않은 상태에서는 하우징에 의해 적어도 일부 둘러싸여 외부에서 시인되지 않고, 상기 플렉서블 디스플레이(250)가 확장됨에 따라 하우징의 적어도 일면을 통해 외부에서 시인되는 영역일 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 제 1 영역(A1)은 카메라 어플리케이션 실행 중일 경우에는 제1 이미지(또는 원본 이미지)가 표시되며, 제 2 영역(A2)에는 제1 이미지의 분석 결과와 관련하여 추천 이미지 효과들을 나타내는 제2 이미지들이 표시될 수 있다. 또한, 추천 이미지 효과들을 나타내는 제2 이미지들 중 적어도 하나의 이미지 효과가 선택될 경우에는 선택된 이미지 효과가 제1 이미지의 해당 영역에 적용된 이미지가 제 1 영역(A1)에 표시될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 제1 이미지를 표시하는 상태에서 사용자에 의해 이미지 효과 기능을 나타내는 오브젝트(예: 필터 메뉴, 아이콘)를 터치할 경우 자동 슬라이드 아웃 동작에 의해 플렉서블 디스플레이(250)의 적어도 일부 영역이 확장될 수 있다. 다르게는 제1 이미지를 표시하는 상태에서 추천 이미지 효과들의 검색 완료에 대응하여 자동 슬라이드 아웃 동작에 의해 확장될 수 있다. 또한, 이에 따라 확장 영역인 제 2 영역(A2)에는 추천 이미지 효과들을 나타내는 제2 이미지들이 표시될 수 있으며, 이미지 효과의 선택에 대응하여 자동 슬라이드 인 동작에 의해 축소될 수 있다.

도 2c는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 다른 일 예를 나타낸 도면이다.

도 2c를 참조하면, 일 실시 예에서, 전자 장치(201)는 폴더블 하우징, 상기 폴더블 하우징에 의해 형성된 공간 내에 배치된 플렉서블(flexible) 또는 폴더블(foldable) 디스플레이(260)를 포함할 수 있다. 폴더블 하우징은 폴딩 축(예: A 축)을 중심으로 실질적으로 대칭적인 형상을 가질 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플렉서블 디스플레이(260)가 배치된 면이 전자 장치(201)의 제1 면(210a)으로 정의되며, 제1 면(210a)의 반대 면이 제2 면(220a)로 정의될 수 있다. 예를 들어, 전면 카메라(281)는 전자 장치(201)의 제1 면(210a)에 제공될 수 있으며, 후면 카메라(282)는 제2 면(220a)에 제공될 수 있다.

도 2c에 도시된 바와 같이 제1 디스플레이(260)는 전자 장치(201)의 제1 면(210a) 전체를 차지하도록 형성될 수 있으며, 제2 디스플레이(261)는 제2 면(220a)의 적어도 일부를 차지하도록 형성될 수 있다. 이러한 경우 제1 디스플레이(260)는 별도의 힌지(hinge) 모듈을 통해 회동(pivot)할 수 있으며, 제2 디스플레이(261)는 하우징에 고정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 디스플레이(260)는, 적어도 일부 영역이 평면 또는 곡면으로 변형될 수 있는 플렉서블 디스플레이를 의미할 수 있다. 제1 디스플레이(260)는, 폴딩 축(예: A 축)을 기준으로 일측에 배치되는 제1 영역 및 타측에 배치되는 제2 영역을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)가 펼침 상태(예: flat state 또는 unfolded state)일 경우, 제1 영역의 표면과 제2 영역의 표면은 서로 180도 각도를 형성하며, 동일한 방향(예: 전자 장치(201)의 전면 방향)을 향할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 제1 디스플레이(260)의 제 1 영역에는 카메라 어플리케이션 실행 중일 경우에는 제1 이미지(또는 원본 이미지)가 표시되며, 제 2 영역에는 제1 이미지의 분석 결과와 관련하여 추천 이미지 효과들을 나타내는 제2 이미지들이 표시될 수 있다.

도 3은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 내부 블록 구성도이다. 도 3은 도 4를 참조하여 설명할 수 있으며, 도 4는 다양한 실시 예에 따른 이미지 기반의 필터를 제공하기 위한 상세 구성도이다.

도 3을 참조하면, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(301)는(예: 도 1 및 도 2의 전자 장치(201))는 서버(예: 도 1의 서버(108) 및 도 2의 적어도 하나의 서버(205))와 통신을 수행하기 위한 통신 모듈(390)(예: 도 1의 통신 모듈(190)), 상기 통신 모듈(390)과 작동적으로 연결되는 프로세서(320)(예: 도 1의 프로세서(120)), 상기 통신 모듈(390) 및 상기 프로세서(320)에 작동적으로 연결되는 메모리(330)(예: 도 1의 메모리(130))를 포함할 수 있다. 또한 전자 장치(301)는, 입력 장치(350)(예: 도 1의 입력 모듈(150)), 디스플레이(360)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)) 및 카메라(380)(예: 도 1의 카메라 모듈(180))를 포함할 수 있다. 여기서, 도 3에 도시된 모든 구성 요소가 전자 장치(101)의 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 3에 도시된 구성 요소보다 많거나 적은 구성 요소에 의해 전자 장치(301)가 구현될 수도 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 메모리(330)는 전자 장치(301)의 제어를 위한 제어 프로그램, 제조사에서 제공되거나 외부로부터 다운로드 받은 어플리케이션과 관련된 UI 및 UI를 제공하기 위한 이미지들, 사용자 정보, 문서, 데이터베이스들 또는 관련 데이터들을 저장할 수 있다.

예를 들어, 메모리(330)는 제1 이미지에 적용 가능한 복수의 이미지 효과들을 저장할 수 있으며, 서버(205)로부터 다운로드된 이미지 효과들을 저장할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 카메라(380)를 이용하여 제1 이미지를 획득하거나, 메모리(330)에 저장된 제1 이미지를 확인하거나, 통신 모듈(390)을 통해 제1 이미지를 획득할 수도 있다. 이와 같이 전자 장치(301)가 제1 이미지를 획득하는 방식에는 제한이 없다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 제1 이미지가 디스플레이된 상태에서, 획득된 제1 이미지를 분석하여 상기 제1 이미지를 복수의 영역으로 세그먼테이션(segmentation)할 수 있다. 예를 들면, 이미지 분석 동작은 전자 장치(301) 내의 이미지 분석 모듈(405)에 의해 수행될 수 있지만, 다르게는 서버(205) 내의 이미지 분석 모듈(470)에 의해 수행될 수도 있다.

먼저, 이미지 분석 동작이 서버(205)에서 수행되는 경우를 예로 들어 설명하면 하기와 같다.

도 4를 참조하면, 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 제1 이미지 획득 시 획득된 제1 이미지에 대한 정보를 통신 모듈(390)을 통해 서버(205)에 전달할 수 있다. 서버(205)의 이미지 분석 모듈(470)은 제1 이미지에 대한 정보에 기반하여 상기 제1 이미지를 분석할 수 있으며, 상기 제1 이미지에 대한 정보에 기반한 복수의 이미지 효과들을 전자 장치(301)에 제공할 수 있다. 이에 따라 프로세서(320)는 사용자가 제1 이미지와 관련하여 적용 가능한 이미지 효과들을 볼 수 있도록, 복수의 이미지 효과들이 적용된 복수의 제2 이미지들을 생성하여 상기 제1 이미지와 함께 디스플레이(360) 상에 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지는 디스플레이(360) 상의 제1 영역(예: 도 2b의 제 1 영역(A1))에 표시될 수 있으며, 상기 복수의 제2 이미지들은 상기 제1 영역과 인접한 제2 영역(예: 도 2b의 제 2 영역(A2)(또는 확장 영역))에 표시될 수 있다.

여기서, 제1 이미지에 대한 정보는 제1 이미지의 촬영 시간, 촬영 장소, 날씨 또는 사용자 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 컨텍스트 정보는, 사용자를 기준으로, 사용자의 일정에 대한 정보, 사용자 주소록 정보, 사용자 선호도 정보, 및/또는 현재 사용자가 무엇을 하고 있는지에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는 촬영 시 GPS 좌표에 기반하여 촬영 장소를 획득할 수 있으며, 촬영 장소, 날씨와 같은 정보를 서버(205)로 제공할 수 있다. 상기한 바 이외에 상기 제1 이미지에 대한 정보는, 이미지 분석 모듈(470)에 의한 이미지 분석을 위해 사용되는 제1 이미지 자체(즉, 원본 이미지)를 포함할 수도 있다.

예를 들어, 서버(205) 내의 이미지 분석 모듈(470)은 상기 제1 이미지에 대한 정보에 기반하여, 상기 제1 이미지와 관련한 이미지 효과들을 검색 및 추천할 수 있다. 제1 이미지에 적용될 분위기에 적합한 이미지 효과들을 제공하기 위해 예컨대, 인공 지능(artificial intelligence)을 이용하여 이미지 효과들에 대한 학습이 수행될 수 있으며, 이미지 분석 모듈(470)에서는 학습된 결과로서 이미지 효과들을 제공할 수 있다.

일 예로서, 이미지 분석 모듈(470)은 이미지 효과 DB(460)에 저장된 복수의 이미지 효과들 중 촬영 시간, 촬영 장소, 랜드마크와 같은 제1 이미지의 정보를 이용하여 제1 이미지에 적합한 예컨대, 필터, 구도, 카메라 노출값 조정, 화이트밸런스, HDR(high dynamic range) 보정, 노이즈 보정과 같은 이미지 효과들을 결정할 수 있다. 다른 일 예로서, 이미지 분석 모듈(470)은 서버 프로파일 DB(465)에 저장된 프로파일에 기반하여, 예컨대, 제1 이미지의 정보와 관련한 사용자 선호도 정보를 이용하여 이미지 효과 DB(460)에 저장된 복수의 이미지 효과들 중 이미지 효과들을 결정할 수 있다.

이미지 효과 DB(460)는 전자 장치(301)에 다양한 이미지 효과를 제공할 수 있는 복수의 이미지 효과들이 저장되어 있으며, 상기 이미지 효과들은 학습을 통해 업데이트될 수 있다. 예컨대, 서버(205)는 SNS에서 공유되는 사진의 필터값을 학습한 데이터에 기반하여 이미지 효과들을 업데이트하거나 새롭게 생성할 수 있다.

서버 프로파일 DB(465)는 개개인의 선호도, 공유 정도, 팔로우 계정, 취향 분석 데이터, 성별, 인종, 및/또는 연령에 따른 이미지 효과를 추천하기 위한 프로파일을 저장할 수 있다.

한편, 전술한 바에서는 이미지 분석 동작이 서버(205)에서 수행되는 경우를 예로 들어 설명하였으나, 상기 이미지 분석을 위한 동작은 전자 장치(301)에서 수행될 수도 있다.

이를 위해 도 4를 참조하면, 전자 장치(301)는 이미지 분석 모듈(405)을 포함할 수 있다. 도 4에서는 이미지 분석 모듈(405)이 프로세서(320) 내에 포함된 경우를 예시하나, 일 실시 예에 따르면, 이미지 분석 모듈(405)은 프로세서(320)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 구성부일 수 있다. 예를 들어, 이미지 분석 모듈(405)은 카메라(390)를 통하여 획득되는 이미지에 대하여 이미지 프로세싱을 수행하는 이미지 시그널 프로세서에 포함될 수 있다.

이미지 분석 모듈(405)이 프로세서(320)와 별도의 구성부로 구성된 경우, 이미지 분석 모듈(405)에 의해 처리된 이미지는 프로세서(320)에 의해 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 디스플레이(360)를 통해 표시될 수 있다. 추가의 이미지 처리를 거친 이미지들은, 예를 들어, 이미지 효과가 적용된 이미지들은 디스플레이(360)를 통해 표시될 수 있다. 이러한 프로세서(320)의 동작을 구체적으로 살펴보면 하기와 같다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(320)의 동작은 각각의 모듈(또는 엔진)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)의 동작은 이미지 분석 모듈(405), 세그먼테이션 엔진(425), 구도 분석 엔진(430), 추천 이미지 효과 생성 모듈(440), 세그먼트 매칭 엔진(445) 및/또는 이미지 효과 적용 모듈(450)에 의해 수행될 수 있다. 이하의 설명에 있어서 프로세서(320)를 중심으로 설명하기로 한다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 카메라(350)(예: 이미지 센서)를 통해 획득된 제1 이미지를 분석하여 적어도 하나의 피사체와 배경을 식별할 수 있으며, 적어도 하나의 피사체와 배경에 기반하여 상기 제1 이미지를 복수의 영역으로 세그먼테이션할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 피사체는, 중심 피사체(또는 중심 객체) 및 보조 피사체(또는 보조 객체)를 포함할 수 있으며, 제1 이미지에 포함되는 피사체(예를 들어, 인물, 사물)를 의미할 수 있으며, 상기 제1 이미지 내에서 상기 적어도 하나의 피사체를 제외한 나머지는 배경을 의미할 수 있다.

이러한 이미지 분석 및 세그먼테이션 동작은 각각 이미지 분석 모듈(405) 및 세그먼테이션 엔진(425)에 의해 수행될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 분석 모듈(405)은 제1 이미지 자체 즉, 제1 이미지에 포함된 피사체를 검출할 수 있으나, 다르게는 제1 이미지의 속성값 예컨대, 이미지의 색상(color tone), 밝기(brightness), 채도(saturation), 이미지 복잡도(image complexity), 콘트라스트(contrast), 선명도(sharpness), shadow, 또는 색 온도 중 적어도 하나를 포함하는 속성을 분석할 수도 있다. 제1 이미지의 속성값은 추천 이미지 효과 생성 모듈(440)에서 제1 이미지의 해당 영역의 속성값에 기반하여 적용 가능한 이미지 효과를 제공(또는 추천)하는데 이용될 수도 있다. 상기한 바 이외에 제1 이미지와 관련한 이미지 효과를 식별함에 있어서, 위치(410), 시간(415), 및/또는 사용자 컨텍스트(420)를 더 이용할 수 있다. 예를 들어, 이미지 분석 모듈(405)은 제1 이미지 촬영 시의 촬영 장소, 촬영 시간, 촬영 상황을 분석하고, 이러한 분석 결과는 추천 이미지 효과 생성 모듈(440)에서 제1 이미지 촬영 시의 상황에 맞는 이미지 효과를 제공(또는 추천)하는데 이용될 수도 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지 분석을 통해 중심 객체, 보조 객체, 및/또는 배경 각각을 포함하는 영역들을 식별할 수 있다.

프로세서(320)는 이미지 분석 결과에 기반하여, 제1 이미지의 각 영역에 적용 가능한 이미지 효과들을 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 중심 객체, 보조 객체 및/또는 배경을 기준으로 제1 이미지에 적용 가능한 이미지 효과들을 추천할 수 있다. 또한 프로세서(320)는 이미지 분석 결과 제1 이미지에 포함된 피사체뿐만 아니라 촬영 시간, 촬영 장소, 및/또는 사용자 컨텍스트와 같은 정보를 이용하여 상기 제1 이미지에 적용 가능한 이미지 효과들을 추천할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 메모리(330)에 저장된 이미지 효과들 중 해당 이미지 효과를 추천하거나, 서버(205)로부터 새로운 이미지 효과들을 제공받아 새로운 이미지 효과가 적용된 프리뷰 이미지를 생성하고 디스플레이할 수 있다. 이와 같이 프로세서(320)는 제1 이미지에 포함된 피사체뿐만 아니라 촬영 시의 다양한 정보(예: 위치, 시간 및/또는 사용자 컨텍스트)를 고려하여 이미지 효과들을 추천할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(301)는 서버(205)와의 통신을 통해 SNS 정보(예:'좋아요'또는 '공유' 설정한 사진들), 현재 시간대 랜드마크와 같은 제1 이미지와 연관하여 새로운 이미지 효과들을 제공받을 수 있기 때문에, 사용자는 자신과 SNS 취향이 비슷한 타인의 사진들과 유사한 이미지 효과들을 촬영 시에 선택 및 적용할 수 있어, 원하는 분위기의 결과 이미지를 획득할 수 있다. 이에 대한 구체적인 설명은 도 7b를 참조하여 후술하기로 한다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지 분석 결과 이미지에 포함되는 적어도 하나의 피사체 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 피사체 정보는 이미지에 포함되는 피사체(예: 인물의 얼굴)와 관련된 정보(예: 피사체의 얼굴에 포함되는 눈, 눈썹, 및/또는 입술)를 의미할 수 있다. 따라서 프로세서(320)는 피사체 정보에 기반하여 중심 객체를 인물이라고 결정할 수 있다.

또한, 프로세서(320)는 이미지 분석 결과 이미지에 복수 개의 피사체가 포함된 경우, 중심 객체(예: 인물)를 제외한 나머지 피사체를 보조 객체라고 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는 이미지 분석 결과 상기 이미지 내에서 상기 중심 객체 및 보조 객체를 제외한 나머지를 배경이라고 결정할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 중심 객체를 포함하는 영역에 대한 정보에 기반하여, 이미지 효과를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 인물 정보에 기반하여, 인물에 대응하여 적용 가능한 이미지 효과들(예: 뷰티 필터, 화이트밸런스, 인물 얼굴을 중심으로 하는 노이즈 조정)을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 제1 이미지 내에 포함된 특정 장소(예: 랜드마크)에 기반하여, 제1 이미지에 적용 가능한 이미지 효과들을 식별할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지 분석을 통해 중심 객체, 보조 객체, 및/또는 배경 각각을 포함하는 영역들을 식별할 수 있으며, 중심 객체, 보조 객체, 배경 각각을 기준으로 하는 이미지 효과들을 순차적으로(또는 병렬적으로) 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 중심 객체를 포함하는 영역을 기준으로 하는 이미지 효과들을 메모리(330)에서 검색하거나 서버(205)로부터 제공받아 각 이미지 효과들이 적용된 제2 이미지들을 디스플레이(360) 상에 표시할 수 있다. 이어, 순차적으로 다음 차례의 보조 객체를 포함하는 영역을 기준으로 하는 이미지 효과들이 적용된 제2 이미지들을 디스플레이(360)에 표시할 수도 있다. 이와 같이 프로세서(320)는 이미지 분석 결과에 기반하여, 제1 이미지 내의 각 영역에 적용 가능한 이미지 효과들을 추천할 수 있다. 이러한 이미지 효과들에 대한 추천은 추천 이미지 효과 생성 모듈(440)에 의해 수행될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 필요에 따라 이미지 세그먼테이션은 보다 상세히 수행될 수 있으며, 예를 들어, 인물의 경우 얼굴과 몸, 몸의 경우 상체와 하체, 인물의 경우 독사진과 단체 사진과 같이 세그먼테이션의 조건에 따라 적용 가능한 이미지 효과들도 달라질 수 있다.

한편, 사진 촬영에 있어서, 사용자는 뷰파인더를 통해 피사체를 확인하고 사진을 촬영하므로, 피사체가 프레임 내에 적절한 위치에 배치되도록 사진을 촬영 할 수 있다. 한편, 셀피(selfie)는 사용자가 카메라를 포함하는 전자 장치를 자신을 향하게 한 상태에서 촬영 버튼을 누름으로써 촬영된다. 즉, 셀피의 경우에 있어서, 사용자는 뷰파인더(viewfinder)를 통해, 피사체에 대한 프리뷰 이미지를 통해 촬영 상태를 확인하면서 사진을 촬영할 수 있는데, 구도 분석 엔진(430)에서는 사용자가 최적의 촬영 구도로 사진을 촬영할 수 있도록 제1 이미지와 관련한 이미지 효과들을 추천 시 추천 촬영 구도를 포함하는 이미지 효과들을 제안할 수 있다. 또한, 셀피 촬영이 아닌 풍경 중심의 이미지 촬영의 경우, 프로세서(320)는 해당 이미지에 대응하는 이미지 효과들을 추천하기 위해 구도 및 장면에 특화된 이미지 효과를 추천할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(320)는 카메라 노출값을 조절하거나 노이즈의 정도를 조절하거나 HDR 촬영을 위한 촬영 조건(예: EV 값의 범위 및 합성 매수)을 결정하는데 추천된 이미지 효과들 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 이와 같이 프로세서(320)는 프리뷰 이미지와 관련하여 촬영에 적합한 구도 및 촬영 정보를 제공하여, 사용자가 원하는 이미지를 촬영할 수 있도록 가이드를 제공함으로써 사용자 입장에서는 추천된 촬영 구도와 해당 촬영 구도에서의 이미지 효과를 가지는 결과 이미지를 획득할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 입력 장치(350)를 통해 사용자에 의해 적어도 하나의 이미지 효과를 선택하는 입력을 수신할 수 있으며, 선택된 이미지 효과를 제1 이미지(예: 원본 이미지)에 적용한 제3 이미지(예: 결과 이미지)를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지의 적어도 일부 영역에 대해 사용자에 의해 복수의 이미지 효과가 선택될 수 있으며, 프로세서(320)는 제1 이미지 내의 각 영역에 선택된 이미지 효과가 모두 적용된 결과 이미지를 디스플레이할 수 있다. 이와 같이 사용자의 이미지 효과 선택에 따라 프로세서(320)는 원본 이미지의 각 영역마다 서로 다른 이미지 효과가 적용된 결과 이미지를 디스플레이할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(320)는 입력 장치(350)를 통한 사용자 입력에 기반하여, 제1 이미지의 복수의 영역들 중 일부 영역을 지정받을 수 있다. 따라서 프로세서(320)는 지정된 영역에 대해 사용자에 의해 선택되는 이미지 효과를 적용할 수 있다. 이때, 사용자 입력에 기반하여 일부 영역의 지정 시 프로세서(320)는 상기 지정된 영역과 관련하여 복수의 이미지 효과들을 추천할 수 있다. 따라서 복수의 이미지 효과들 중 선택된 이미지 효과를 상기 지정된 일부 영역에 적용함으로써 사용자가 원하는 결과 이미지를 획득할 수 있다. 사용자는 선택된 이미지 효과를 제1 이미지의 지정된 영역 일부에 적용할 수 있지만, 제1 이미지 전체에 상기 선택된 이미지 효과를 적용할 수도 있다. 이러한 이미지 효과 적용 동작은 이미지 효과 적용 모듈(450)에 의해 수행될 수 있다.

한편, 복수의 이미지 효과들이 적용된 복수의 제2 이미지들이 표시되는 상태에서, 사용자가 제2 이미지들 중 어느 하나를 선택할 경우, 프로세서(320)는 상기 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과에 대응하는 부분을 제1 이미지의 해당 영역에 매칭시켜 적용할 수 있다. 이러한 매칭 동작은 세그먼트 매칭 엔진(445)에 의해 수행될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는, 카메라(380), 디스플레이(360) 및 적어도 하나의 프로세서(320)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서(320)는, 상기 디스플레이(360)의 제1 영역 상에 상기 카메라(380)를 통해 획득되는 제 1 이미지를 표시하고, 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들을 식별하고, 상기 복수의 영역들에 대해 적용 가능한 복수의 이미지 효과들을 식별하고, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 복수의 제2 이미지들을 상기 제1 영역과 인접한 제2 영역에 표시하고, 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를, 상기 제1 이미지에 적용한 제3 이미지를 표시하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 제3 이미지는, 상기 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들 중 하나에 적용함으로써 획득될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제 1 이미지에 대한 정보를 서버로 제공하고, 상기 서버로부터 상기 제1 이미지에 대한 정보에 기반한 상기 복수의 이미지 효과들을 획득하여, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 상기 복수의 제2 이미지들을 생성하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 제 1 이미지에 대한 정보는, 제1 이미지의 촬영 시간, 촬영 장소, 날씨 또는 사용자 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 이미지 내에서 적어도 하나의 객체를 인식하고, 상기 인식 결과에 기반하여, 상기 제1 이미지에 대한 중심 객체, 보조 객체 및 배경으로 세그먼테이션을 수행하고, 상기 중심 객체, 보조 객체 및 배경 각각을 포함하는 상기 복수의 영역들을 식별하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 사용자 입력에 기반하여, 상기 제1 이미지의 복수의 영역들 중 일부 영역을 지정하고, 상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를, 적용하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 대한 정보를 서버로 제공하고, 상기 서버로부터 상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 대한 정보에 기반한 복수의 이미지 효과들을 획득하여, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 상기 복수의 제2 이미지들을 생성하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 복수의 제2 이미지들은, 상기 복수의 영역들 각각에 서로 다른 이미지 효과가 적용된 이미지들일 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 복수의 이미지 효과들은, 필터, 화이트밸런스, 카메라 노출값 조정, HDR(high dynamic range) 보정, 노이즈 보정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지가 복수일 경우, 상기 선택된 이미지들에 대응하는 이미지 효과들을 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들 중 해당 영역 각각에 적용한 상기 제3 이미지를 표시하도록 설정될 수 있다.

도 5는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 동작 방법은 505 동작 내지 525 동작을 포함할 수 있다. 도 5의 동작 방법의 각 단계/동작은, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2a 내지 도 2c의 전자 장치(201), 도 3의 전자 장치(301)), 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 3의 프로세서(320)) 중 적어도 하나)에 의해 수행될 수 있다.

505 동작에서, 전자 장치(301)는 카메라 어플리케이션을 실행할 수 있으며, 디스플레이의 제1 영역 상에 카메라를 통해 획득되는 제1 이미지를 표시할 수 있다.

510 동작에서, 전자 장치(301)는 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(301)는 화면 상에 표시되는 이미지 효과를 나타내는 실행 아이콘(예: 객체, 그래픽 요소, 메뉴, 버튼 또는 단축 이미지)(도시되지 않음)에 의한 입력, 지정된 버튼 입력 또는 지정된 제스처에 의한 입력이 수신될 때, 사용자로부터 상기 제1 이미지와 연관된 이미지 효과의 제공 요청이 있는 것으로 식별하고, 제1 이미지 분석을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들을 식별하는 동작은, 상기 제1 이미지 내에서 적어도 하나의 객체를 인식하는 동작, 상기 인식 결과에 기반하여, 상기 제1 이미지에 대한 중심 객체, 보조 객체 및 배경으로 세그멘테이션을 수행하는 동작 및 상기 중심 객체, 보조 객체 및 배경 각각을 포함하는 상기 복수의 영역들을 식별하는 동작을 포함할 수 있다.

515 동작에서, 전자 장치(301)는 상기 복수의 영역들에 대해 적용 가능한 복수의 이미지 효과들을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 이미지에 대한 분석은 서버(205)에 의해 수행될 수 있으며, 서버(205)로부터 이미지 분석 결과를 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는 상기 제 1 이미지에 대한 정보를 서버(205)로 제공하고, 상기 서버(205)로부터 상기 제1 이미지에 대한 정보에 기반한 상기 복수의 이미지 효과들을 획득한 후, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 상기 복수의 제2 이미지들을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 제 1 이미지에 대한 정보는, 제1 이미지의 촬영 시간, 촬영 장소, 날씨 또는 사용자 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

520 동작에서, 전자 장치(301)는 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 복수의 제2 이미지들을 상기 제1 영역과 인접한 제2 영역에 표시할 수 있다.

525 동작에서, 전자 장치(301)는 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를, 상기 제1 이미지에 적용한 제3 이미지를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 제3 이미지는, 상기 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들 중 하나에 적용함으로써 획득될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 이미지에 적용한 제3 이미지를 표시하는 동작은, 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지가 복수일 경우, 상기 선택된 이미지들에 대응하는 이미지 효과들을 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들 중 해당 영역 각각에 적용한 상기 제3 이미지를 표시하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는 사용자 입력에 기반하여, 상기 제1 이미지의 복수의 영역들 중 일부 영역을 지정할 수 있으며, 상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를 적용할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는 상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 대한 정보를 서버로 제공할 수 있으며, 상기 서버로부터 상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 대한 정보에 기반한 복수의 이미지 효과들을 획득하고, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 상기 복수의 제2 이미지들을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 복수의 제2 이미지들은, 상기 복수의 영역들 각각에 서로 다른 이미지 효과가 적용된 이미지들일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 복수의 이미지 효과들은, 필터, 화이트밸런스, 카메라 노출값 조정, HDR(high dynamic range) 보정, 노이즈 보정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도 6은 다양한 실시 예에 따른 이미지에 포함된 객체 관련한 이미지 효과들을 제공하기 위한 동작 흐름도이다. 도 6의 설명의 이해를 돕기 위해 도 7a 및 도 7b를 참조하기로 한다. 도 7a는 다양한 실시 예에 따른 이미지에 포함된 객체별 적용 가능한 이미지 효과들을 표시하는 화면예시도이며, 도 7b는 다양한 실시 예에 따른 인물 이미지에 적용 가능한 이미지 효과들을 표시하는 화면예시도이다.

도 6을 참조하면, 605 동작에서, 전자 장치(301)는 카메라를 실행할 수 있으며, 610 동작에서 제1 이미지를 분석하여 615 동작에서 이미지 세그먼테이션을 수행할 수 있다. 620 동작에서, 전자 장치(301)는 제1 이미지에 포함된 중심 객체, 보조 객체 및 배경을 분리할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(301)는 제1 이미지에 포함된 피사체를 식별할 수 있으며, 주피사체(또는 중심 객체)와 보조 피사체(또는 보조 객체) 간의 관계에 대한 컨텍스트를 분석할 수 있다. 또한, 전자 장치(301)는 식별된 피사체를 제외한 나머지 영역인 배경 영역을 분리하여 배경 영역에 대한 분석을 별도로 수행할 수도 있다.

625 동작에서, 전자 장치(301)는 중심 객체 기반의 이미지 효과를 결정할 수 있다. 630 동작에서, 전자 장치(301)는 보조 객체 기반의 이미지 효과를 결정할 수 있다. 635 동작에서, 전자 장치(301)는 배경 기반의 이미지 효과를 결정할 수 있다. 상기한 바와 같이 전자 장치(301)는 이미지의 세그먼테이션 정보에 기반하여 해당 이미지 효과들을 검색하여 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(301)는 각각과 관련한 이미지를 쿼리하여 서버(205)로부터 이미지 효과들을 제공받을 수 있다. 이와 같이 상기 쿼리는 순차적으로 이루어질 수 있고, 다르게는 병렬적으로 또는 동시에 이루어질 수 있으며, 그 순서는 이에 한정되지 않는다.

640 동작에서, 전자 장치(301)는 적용 가능한 이미지 효과들을 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는 상기 쿼리에 대한 응답 순서, 중심 객체, 보조 객체, 배경에 기반한 이미지 효과의 순서에 기반하여 적용 가능한 이미지 효과들을 표시할 수 있다.

도 7a를 참조하면, 전자 장치(301)의 디스플레이(760)의 제1 영역에는 제1 이미지(705)가 표시될 수 있으며, 제1 이미지(705)에 대한 이미지 분석 결과에 기반하여 제2 영역에는 제1 이미지(705)와 연관된 이미지 효과들이 적용된 제2 이미지들(710, 720, 730)이 표시될 수 있다. 제2 이미지들(710, 720, 730)들 중 첫 번째 제2 이미지(710)는 중심 객체(712)에 대해 이미지 효과가 적용되어 있으며, 이미지 효과가 적용된 객체(712)가 '건물'임을 사용자가 알 수 있도록 가이드 정보(714)를 포함할 수 있다. 두 번째 제2 이미지(720)는 적용 가능한 이미지 효과(722)가'조명'임을 나타내는 가이드 정보(724)를 예시하고 있으며, 세 번째 제2 이미지(730)는 보조 객체(732)에 대해 이미지 효과가 적용되어 있으며, 이미지 효과가 적용된 객체(732)가 '나무'임을 나타내는 가이드 정보(734)를 포함할 수 있다. 도 7a에서는 가이드 정보(714, 724, 734)가 표시되는 경우를 예시하나, 사용자 설정에 따라 표시되지 않을 수 있다. 또한, 가이드 정보(714, 724, 734)는 텍스트가 아닌 각 개체와 관련하여 해당 객체를 나타내는 아이콘 형태로 표시될 수 있다. 또한, 각 이미지(710, 720, 730)마다 각 객체별로 적용 가능한 이미지 효과를 해당 객체를 둘러싸는 점선, 색상, 명도, 또는 채도와 같이 상이한 형태로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 첫 번째 제2 이미지(710) 내의 '건물'에 해당하는 객체에 이미지 효과가 적용된 것임을 나타내기 위해 그 객체에 해당하는 영역이 점선으로 표기될 수도 있다. 이렇게 함으로써, 사용자는 제1 이미지(705)와 관련된 제2 이미지(710, 720, 730) 각각 또는 각각의 객체에 어떠한 효과가 적용된 것인지를 확인할 수 있어, 원하는 이미지 효과를 손쉽게 선택할 수 있다.일 실시 예에 따르면, 이미지 효과들을 나타내는 제2 이미지들(710, 720, 730) 중 적어도 하나에 대한 선택, 적용 및 확인을 위한 사용자 입력은 사용자의 다양한 제스처를 통해 구현할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제2 이미지들(710, 720, 730)들 중 어느 하나를 터치하는 터치 입력, 터치 후 드래그, 더블 탭, 스와이프와 같은 다양한 사용자 입력을 통해 제 1 이미지(705)에 대해 해당 이미지 효과의 적용이 가능할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는 제1 이미지(705)에 대한 사용자 설정이 가능하도록 편집 기능 항목(예: 실행 취소(undo) 항목(707))을 포함하는 패널(706)을 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 패널(706)은 촬영과 관련한 다양한 제어 항목들을 포함할 수 있으며, 실행 취소(undo) 항목(707) 이외에 일괄 취소 항목, 재실행(redo) 항목을 포함할 수 있으며, 그 종류는 이에 한정되지 않을 수 있다. 사용자는 실행 취소 항목(707)을 선택함으로써, 순차적으로 실행을 취소할 수 있으며, 다르게는 제1 이미지(705)에 대한 해당 객체를 선택하는 등의 터치 입력을 통해 적용된 이미지 효과에 대한 선택적 취소도 할 수 있다.

한편, 인물 촬영의 경우를 설명하기 위해 도 7b를 참조하면, 전자 장치(301) 의 디스플레이(760)의 제1 영역에는 제1 이미지(예: 인물(또는 사용자) 이미지)(770)가 표시될 수 있으며, 제1 이미지(770)에 대한 이미지 분석 결과에 기반하여 제2 영역에는 제1 이미지(770)와 연관하여 추천된 제2 이미지들(775, 780, 790)이 표시될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는 프리뷰 상태의 제1 이미지(770)를 실시간으로 분석하여, SNS 어플리케이션을 이용하여 추천된 제2 이미지들(775, 780, 790)을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(301)는 인물 사진과 관련하여 SNS에서 공유되는 사진들을 실시간으로 해당 서버(예: 서버(205))로부터 가져올 수 있다. 여기서, 추천된 제2 이미지들(775, 780, 790)은 상기 인물과 관련한 다양한 정보 예컨대, 선호도, 공유 정도, 팔로우 계정, 취향 분석 데이터, 성별, 인종, 및/또는 연령에 따라 추천된 이미지 효과에 해당할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는 인물 정보에 기반하여, 인물에 대응하여 적용 가능한 이미지 효과들(예: 뷰티 필터, 화이트밸런스, 인물 얼굴을 중심으로 하는 노이즈 조정)을 식별할 수 있다.

예를 들어, 첫 번째 제2 이미지(775)는 제1 촬영 구도와 제1 이미지 효과(예: 화이트밸런스 필터 효과)를 나타내는 이미지일 수 있으며, 두 번째 제2 이미지(780)는 제2 촬영 구도와 제2 이미지 효과(예: 뷰티 필터 효과)를 나타내는 이미지일 수 있으며, 세 번째 제2 이미지(790)는 제3 촬영 구도 및 제3 이미지 효과(예: 뿌연 필터 효과)를 나타내는 이미지일 수 있다. 이와 같이 추천된 제2 이미지들(775, 780, 790)은 필터 효과 이외에 촬영 구도(또는 촬영 포즈)도 제안하는 이미지일 수 있다.

또한, 전자 장치(301)는 상기 추천된 이미지 효과에 해당하는 제2 이미지를 다른 사용자들과도 공유할 수 있도록 해당 이미지에 대해‘좋아요’(782), '공유'(784)를 선택할 수 있는 항목을 표시할 수 있으며, 또한 '삭제'(784) 항목을 표시할 수도 있다. 이렇게 함으로써, 사용자는 자신과 SNS 취향이 비슷한 타인의 사진들과 유사한 이미지 효과들을 촬영 시에 선택 및 적용할 수 있어, 원하는 분위기의 결과 이미지를 획득할 수 있다.

도 8은 다양한 실시 예에 따른 사용자 선택 영역별 이미지 효과들을 제공하기 위한 동작 흐름도이다. 도 8에서는 전자 장치(301)에서 카메라 어플리케이션을 이용하여 실시간으로 입력되는 이미지 또는 이미지 어플리케이션을 이용하여 표시되는 이미지에 대해 적용 가능한 이미지 효과들을 표시하는 경우를 예로 들어 설명하기로 한다. 도 8의 설명의 이해를 돕기 위해 도 9를 참조하기로 한다. 도 9는 다양한 실시 예에 따른 이미지의 영역별로 적용 가능한 이미지 효과들을 표시하는 화면예시도이다.

도 8을 참조하면, 805 동작에서, 전자 장치(301)는 적용 가능한 이미지 효과들을 표시할 수 있다. 810 동작에서, 사용자 선택 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(301)는 제1 이미지 내의 적어도 일부 영역을 지정하기 위한 입력 장치(350)를 통한 사용자 입력(예: 터치 입력)에 대응하여, 사용자 선택 영역을 결정할 수 있다. 815 동작에서, 전자 장치(301)는 사용자 선택 영역과 프리뷰 영역을 매칭할 수 있다. 820 동작에서, 전자 장치(301)는 매칭된 프리뷰 영역에 이미지 효과를 적용할 수 있으며, 825 동작에서, 전자 장치(301)는 이미지 효과를 블렌딩할 수 있으며, 이미지 효과가 블렌딩된 이미지를 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 선택 영역별로 서로 다른 이미지 효과들이 적용될 수 있으며, 전자 장치(301)는 서로 다른 이미지 효과들이 블렌딩된 최종 이미지(또는 프리뷰 이미지)를 표시할 수 있다. 따라서 사용자가 프리뷰 상태에서 촬영 버튼을 누를 경우에는 전자 장치(301)는 상기 이미지 효과가 블렌딩된 최종 이미지를 저장할 수 있다.

도 9를 참조하면, 전자 장치(301)의 디스플레이(960)의 제1 영역에는 제1 이미지(905)가 표시될 수 있으며, 제1 이미지(905)에 대한 이미지 분석 결과에 기반하여 제2 영역에는 제1 이미지(905)와 연관된 이미지 효과들이 적용된 제2 이미지들(910, 920, 930)이 표시될 수 있다. 여기서, 제2 이미지들(910, 920, 930)에 포함된 객체들(914, 924, 934)은 제1 이미지(905)에 포함된 객체(907)와 동일할 수 있다. 다르게는 제1 이미지(905)에 포함된 객체(907)와 유사한 객체들을 포함하는 제2 이미지들(910, 920, 930)이 표시될 수도 있다.

제2 이미지들(910, 920, 930)들 중 첫 번째 제2 이미지(910)는 중심 객체(914)와 보조 객체(912)에 대해 서로 다른 이미지 효과가 적용되어 있는 경우를 예시하고 있다. 두 번째 제2 이미지(920)는 배경 영역(922)과 객체 영역(924)으로 구분된 경우를 예시하고 있으며, 세 번째 제2 이미지(930)는 중심 객체 영역(934)과 배경 영역(932)에 대해 다른 이미지 효과가 적용되어 있는 경우를 예시하고 있다. 이때, 사용자가 선택한 영역 또는 사용자가 직접 설정한 지정된 영역을 인지할 수 있도록 선택된 영역(또는 지정된 영역)에 대한 가이드 라인(예: 점선)으로 선택된 영역을 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자는 두 번째 제2 이미지(920) 내의 배경 영역(922)을 선택할 경우, 선택된 배경 영역(922)에 해당하는 이미지 효과가 제1 이미지의 매칭되는 영역(906)에 적용될 수 있다.

한편, 사용자는 이미지 효과들에 해당하는 제2 이미지들 중 적어도 하나를 선택함으로써 선택된 이미지 효과를 제1 이미지(905)에 해당 영역에 적용한 결과 이미지를 획득할 수 있지만, 다르게는 제1 이미지(905) 내의 식별된 복수의 영역들(906, 907, 908, 909) 중 적어도 하나를 선택할 경우, 상기 선택된 영역과 관련한 추천 이미지 효과들을 제2 영역에 표시할 수도 있다. 이와 같이 사용자 선택에 따라 원하는 영역에 대해 서로 다른 이미지 효과를 적용하는 것이 가능할 수 있다.

도 10은 다양한 실시 예에 따른 랜드마크 기반의 이미지 효과들을 제공하기 위한 동작 흐름도이다. 도 10의 설명의 이해를 돕기 위해 도 11을 참조할 수 있다. 도 11은 다양한 실시 예에 따른 랜드마크 기반의 적용 가능한 이미지 효과들을 표시하는 화면예시도이다.

도 10을 참조하면, 1005 동작에서, 전자 장치(301)는 카메라를 실행할 수 있으며, 1010 동작에서 촬영 시 시간 및 위치 정보를 확인할 수 있다. 1015 동작에서, 전자 장치(301)는 이미지 내에 랜드마크(landmarks)가 포함되어 있는지를 식별할 수 있다. 랜드마크가 포함되어 있는 경우에 대응하여, 1020 동작에서, 전자 장치(301)는 현재 랜드마크에서 촬영 가능한 추천 이미지 효과를 결정할 수 있다. 1025 동작에서, 전자 장치(301)는 적용 가능한 이미지 효과들을 표시할 수 있다.

도 11을 참조하면, 전자 장치(301)는 사용자가 최적의 장소 및 촬영 각도(또는 촬영 구도)에서 촬영할 수 있도록 디스플레이(1160) 상에 표시되는 제1 이미지(1105)와 관련하여 추천 이미지들(1110, 1120, 1130)을 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는 사진 촬영 시 시간, 장소, 날씨 또는 랜드마크와 같은 정보를 이용하여 현재 장면(예: 제1 이미지(1105))에 적용 가능한 필터, 구도, 노출, 화이트밸런스, 또는 HDR 보정 중 적어도 하나를 포함하는 이미지 효과에 해당하는 추천 이미지들을 제1 이미지(1105)가 표시되는 제1 영역과 인접한 제2 영역(예: 효과 제안 영역)에 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(301)는 이미지 효과와 관련된 이미지들을 제공(또는 추천) 시 상기한 시간, 장소, 또는 랜드마크와 같은 정보 이외에도 사용자 상황 정보(예: 사용자 프로파일, 사용자 일정, 주소록, 현재 사용자가 무엇을 하고 있는지 등의 촬영 상황)를 이용할 수도 있다. 이러한 현재 장면(예: 제1 이미지(1105))과 연관된 이미지 분석은 전자 장치(301) 또는 서버에서 프리뷰 동안에 실시간으로 수행될 수 있다.

이러한 이미지 분석을 통해 제안되는 효과는 상기 제2 영역에 표시될 수 있으며, 예를 들어, 사용자 상황 정보에 기반하여 사용자가 가장 선호하는 스타일의 효과, 가장 빨리 검색되는 효과, SNS에서 가장 인기 있는 효과와 같이 다양한 효과의 추천이 가능할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(301)는 사진 촬영 시 시간, 장소, 날씨 또는 프리뷰 이미지를 분석할 수 있으며, 이에 따라 사용자가 랜드마크(예: 에펠탑) 근처에 위치하는지 또는 프리뷰 이미지 내에 에펠탑에 해당하는 객체가 포함되어 있는지를 분석할 수 있다. 상기와 같은 분석 결과, 현재 촬영 장소가 랜드마크일 경우, 해당 위치에서 사진을 사용자가 최적의 상태로 예를 들어, 추천 이미지들을 보고 촬영 구도나 포즈를 따라 하여 촬영할 수 있도록, 전자 장치(301)는 서버(205)에서 제1 이미지(1105)와 관련하여 검색된 추천 이미지들(1110, 1120, 1130)을 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 검색된 추천 이미지들(1110, 1120, 1130)은 사용자 상황 정보를 우선으로 하여 검색될 수 있으며, 예컨대, 사용자가 팔로우하는 SNS 계정의 정보, SNS의 '좋아요'를 표시한 계정의 정보, 전자 장치(301)에 저장된 'favorite' 정보 중 적어도 하나를 기반으로 검색된 것일 수 있다. 이와 같이 사용자는 추천된 이미지들을 보고 원하는 필터를 선택하거나 원하는 촬영 포즈를 따라할 수 있어, 이에 따라 촬영 완료 시 원하는 촬영 구도, 필터, 촬영 기법과 같은 이미지 효과를 적용한 결과 이미지를 획득할 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(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
카메라;
디스플레이; 및
적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 디스플레이의 제1 영역 상에 상기 카메라를 통해 획득되는 제 1 이미지를 표시하고,
상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들을 식별하고,
상기 복수의 영역들에 대해 적용 가능한 복수의 이미지 효과들을 식별하고,
상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 복수의 제2 이미지들을 상기 제1 영역과 인접한 제2 영역에 표시하고,
상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를, 상기 제1 이미지에 적용한 제3 이미지를 표시하도록 설정된, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 제3 이미지는,
상기 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들 중 하나에 적용함으로써 획득되는, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제 1 이미지에 대한 정보를 서버로 제공하고, 상기 서버로부터 상기 제1 이미지에 대한 정보에 기반한 상기 복수의 이미지 효과들을 획득하여, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 상기 복수의 제2 이미지들을 생성하도록 설정된, 전자 장치.
제3항에 있어서, 상기 제 1 이미지에 대한 정보는,
제1 이미지의 촬영 시간, 촬영 장소, 날씨 또는 사용자 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1 이미지 내에서 적어도 하나의 객체를 인식하고,
상기 인식 결과에 기반하여, 상기 제1 이미지에 대한 중심 객체, 보조 객체 및 배경으로 세그먼테이션을 수행하고,
상기 중심 객체, 보조 객체 및 배경 각각을 포함하는 상기 복수의 영역들을 식별하도록 설정된, 전자 장치.
제5항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
사용자 입력에 기반하여, 상기 제1 이미지의 복수의 영역들 중 일부 영역을 지정하고,
상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를, 적용하도록 설정된, 전자 장치.
제6항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 대한 정보를 서버로 제공하고, 상기 서버로부터 상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 대한 정보에 기반한 복수의 이미지 효과들을 획득하여, 상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 상기 복수의 제2 이미지들을 생성하도록 설정된, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 복수의 제2 이미지들은,
상기 복수의 영역들 각각에 서로 다른 이미지 효과가 적용된 이미지들인, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 복수의 이미지 효과들은,
필터, 화이트밸런스, 카메라 노출값 조정, HDR(high dynamic range) 보정, 노이즈 보정 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지가 복수일 경우, 상기 선택된 이미지들에 대응하는 이미지 효과들을 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들 중 해당 영역 각각에 적용한 상기 제3 이미지를 표시하도록 설정된, 전자 장치.
전자 장치에서 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법에 있어서,
상기 전자 장치의 디스플레이의 제1 영역 상에 카메라를 통해 획득되는 제 1 이미지를 표시하는 동작;
상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들을 식별하는 동작;
상기 복수의 영역들에 대해 적용 가능한 복수의 이미지 효과들을 식별하는 동작;
상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 복수의 제2 이미지들을 상기 제1 영역과 인접한 제2 영역에 표시하는 동작; 및
상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를, 상기 제1 이미지에 적용한 제3 이미지를 표시하는 동작을 포함하는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.
제11항에 있어서, 상기 제3 이미지는,
상기 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들 중 하나에 적용함으로써 획득되는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.
제11항에 있어서,
상기 제 1 이미지에 대한 정보를 서버로 제공하는 동작;
상기 서버로부터 상기 제1 이미지에 대한 정보에 기반한 상기 복수의 이미지 효과들을 획득하는 동작; 및
상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 상기 복수의 제2 이미지들을 생성하는 동작을 더 포함하는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.
제13항에 있어서, 상기 제 1 이미지에 대한 정보는,
제1 이미지의 촬영 시간, 촬영 장소, 날씨 또는 사용자 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.
제11항에 있어서, 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들을 식별하는 동작은,
상기 제1 이미지 내에서 적어도 하나의 객체를 인식하는 동작;
상기 인식 결과에 기반하여, 상기 제1 이미지에 대한 중심 객체, 보조 객체 및 배경으로 세그먼테이션을 수행하는 동작; 및
상기 중심 객체, 보조 객체 및 배경 각각을 포함하는 상기 복수의 영역들을 식별하는 동작을 포함하는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.
제15항에 있어서,
사용자 입력에 기반하여, 상기 제1 이미지의 복수의 영역들 중 일부 영역을 지정하는 동작; 및
상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지에 대응하는 이미지 효과를 적용하는 동작을 더 포함하는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.
제16항에 있어서,
상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 대한 정보를 서버로 제공하는 동작;
상기 서버로부터 상기 지정된 제1 이미지의 일부 영역에 대한 정보에 기반한 복수의 이미지 효과들을 획득하는 동작; 및
상기 복수의 이미지 효과들이 적용된 상기 복수의 제2 이미지들을 생성하는 동작을 더 포함하는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.
제11항에 있어서, 상기 복수의 제2 이미지들은,
상기 복수의 영역들 각각에 서로 다른 이미지 효과가 적용된 이미지들인, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.
제11항에 있어서, 상기 복수의 이미지 효과들은,
필터, 화이트밸런스, 카메라 노출값 조정, HDR(high dynamic range) 보정, 노이즈 보정 중 적어도 하나를 포함하는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.
제11항에 있어서, 상기 제1 이미지에 적용한 제3 이미지를 표시하는 동작은,
상기 복수의 제2 이미지들 중 선택된 이미지가 복수일 경우, 상기 선택된 이미지들에 대응하는 이미지 효과들을 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 영역들 중 해당 영역 각각에 적용한 상기 제3 이미지를 표시하는 동작을 포함하는, 이미지 기반의 이미지 효과를 제공하기 위한 방법.