KR20240066223A

KR20240066223A - 투명 배경 이미지의 화질을 분석 및 개선하는 전자 장치, 동작 방법, 및 저장 매체

Info

Publication number: KR20240066223A
Application number: KR1020220169447A
Authority: KR
Inventors: 김규원; 김종규; 김현수; 양철주; 이희국; 최인호
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-11-04
Filing date: 2022-12-07
Publication date: 2024-05-14

Abstract

본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치는, 메모리 및 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 메모리는 인스트럭션들 저장할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별하고, 상기 제1 이미지에 상기 투명 영역이 존재하는 경우, 상기 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 상기 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하고, 상기 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하고, 상기 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성하고, 상기 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용하도록 할 수 있다. 그 밖에 다양한 실시예가 가능하다.

Description

투명 배경 이미지의 화질을 분석 및 개선하는 전자 장치, 동작 방법, 및 저장 매체{ELECTRONIC DEVICE, OPERTING METHOD, AND STORAGE MEDIUM FOR ANALYZING AND IMPROVING IMAGE QUALITY OF TRANSPARENT BACKGROUND IMAGE}

본 개시는 투명 배경 이미지의 화질을 분석 및 개선하는 전자 장치, 동작 방법, 및 저장 매체에 관한 것이다.

전자 장치는 이미지에서 객체만 추출하여 투명 배경 이미지를 생성 및 전송할 수 있다. 전자 장치는 투명 배경 이미지를 생성하기 위해 객체 분할(object segmentation) 기술 및 이미지 매팅(image matting) 기술을 이용할 수 있다. 객체 분할 기술은 이미지의 픽셀 수준에서 이미지 내의 객체 영역을 분리하는 기술이다. 이미지 매팅 기술은 이미지에 포함된 배경(background)과 전경(foreground)에서 전경만 추출하는 기술이다.

전자 장치는 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN) 기반의 화질 개선 알고리즘을 이용하여 이미지의 화질을 파악하고 개선할 수 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치는, 메모리 및 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 메모리는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제1 이미지에 상기 투명 영역이 존재하는 경우, 상기 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 상기 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용하도록 할 수 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 이미지에 상기 투명 영역이 존재하는 경우, 상기 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 상기 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른, 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 전자 장치의 동작 방법을 수행하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 상기 전자 장치의 동작 방법은, 제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 이미지에 상기 투명 영역이 존재하는 경우, 상기 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 상기 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용하는 동작을 포함할 수 있다.

도 1은 일 예시에 따른 전자 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 일 예시에 따른 전자 장치의 기능 블록도이다.
도 3은 일 예시에 따른 전자 장치의 동작 흐름도이다.
도 4는 일 예시에 따른 전자 장치가 결정한 인접한 픽셀들의 예시를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 예시에 따른 전자 장치가 경계 픽셀들의 레이어를 추가하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 예시에 따른 전자 장치의 동작 흐름도이다.
도 7은 일 예시에 따른 전자 장치가 제공하는 화질 분석 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 8은 일 예시에 따른 전자 장치의 레이어의 개수를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 예시에 따른 전자 장치의 화질 개선 이미지를 원본 이미지 및 비교 예시에 따른 전자 장치의 화질 개선 이미지와 비교하여 나타낸 도면이다.
도 10은 일 예시에 따른 전자 장치의 동작 흐름도이다.
도 11은 일 예시에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

도 1은 일 예시에 따른 전자 장치의 구성을 나타낸 블록도(100)이다.

도 1을 참조하면, 일 예시에 따른 전자 장치(101)는 디스플레이(110), 메모리(120), 및/또는 프로세서(130)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 도 1에 도시되지 않은 다른 구성요소(예: 카메라 또는 통신 회로)를 더 포함할 수 있다.

디스플레이(110)는 사용자에게 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이는 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface, GUI)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스는 이미지의 화질 개선과 관련된 사용자 인터페이스(user interface, UI)를 포함할 수 있다.

메모리(120)는 전자 장치(101)를 작동시키기 위한 하나 이상의 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 메모리(120)는 전자 장치(101)의 작동에 필요한 데이터 또는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 적어도 하나의 이미지를 저장할 수 있다. 적어도 하나의 이미지는, 예를 들어, 전자 장치(101)의 카메라를 이용하여 촬영된 이미지이거나, 전자 장치(101)의 통신 회로를 통해 수신된 이미지일 수 있다.

예를 들어, 메모리(120)는 적어도 하나의 화질 개선 알고리즘을 저장할 수 있다. 화질 개선 알고리즘(또는, 화질 개선 모델)은, 예를 들어, 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN) 기반의 알고리즘일 수 있다. 화질 개선 알고리즘은, 초해상화(super resolution)(또는, 업스케일링(upscaling)) 알고리즘, 디블러(deblur) 알고리즘, 디노이즈(denoise) 알고리즘, 노출 보정(exposure correction) 알고리즘, 저조도 향상(low-light enhancement) 알고리즘, 압축 아티팩트 제거(compression artifact removal) 알고리즘, 또는 헤이즈 제거(haze removal) 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. CNN 기반의 화질 개선 알고리즘의 입력 이미지는 적색 채널(red channel), 녹색 채널(green channel), 청색 채널(blue channel)을 포함하는 3 채널 이미지일 수 있다. 예를 들어, RGB 채널과 알파(alpha) 채널을 포함하는 4 채널의 투명 배경 이미지에서 알파 채널은 제외하고 RGB 채널만이 CNN 기반의 화질 개선 알고리즘에 입력될 수 있다.

프로세서(130)는 디스플레이(110) 및 메모리(120)와 작동적으로(operatively) 연결될 수 있다. 구성요소 간에 작동적으로(operatively) 연결된다는 것은 의미는 구성요소들이 기능적으로 연결되거나, 통신적으로 연결된 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 작동적으로 연결된 구성요소들은 서로 데이터를 주고받을 수 있다. 프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행할 수 있다.

프로세서(130)는 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(130)는 이미지를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 전자 장치(101)(또는, 전자 장치(101)의 갤러리 어플리케이션)에 저장된 적어도 하나의 이미지 중 화질을 개선하고자 하는 이미지를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(130)는 선택된 이미지에 대한 화질 개선 요청을 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 이미지를 선택하는 사용자 입력을 수신한 이후, 선택된 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 화질 개선을 요청하는 사용자 입력은, 예를 들어, 제공된 사용자 인터페이스의 메뉴 항목에서 화질 개선을 수행하도록 하는 항목을 선택하는 사용자 입력을 포함할 수 있다.

프로세서(130)는 선택된 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 선택된 이미지의 RGB 채널과 알파 채널을 분리할 수 있다. 알파 채널은 각 픽셀에 대하여 RGB 채널에 저장되는 RGB 값 이외의 데이터를 저장하는 채널로서, 예를 들어, 투명도 정보를 저장할 수 있다. 프로세서(130)는 이미지의 알파 채널에 저장된 투명도 정보에 기반하여 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다.

투명 영역의 존재 여부를 식별하는 다른 방법으로, 프로세서(130)는 이미지 파일의 헤더(header)의 지정된 필드(field)(예: 배경 색상(background color)을 나타내는 필드)에 포함된 투명도 정보에 기반하여 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다.

프로세서(130)는 이미지를 구성하는 픽셀들의 알파 채널에 저장된 투명도 정보가 전부 불투명함을 나타내는 경우, 이미지에 지정된 화질 개선 알고리즘을 적용할 수 있다. 지정된 화질 개선 알고리즘은, 예를 들어, 투명 배경 이미지가 아닌 일반 이미지에 대한 화질 개선 알고리즘을 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 이미지를 구성하는 픽셀들의 알파 채널에 저장된 투명도 정보 중 적어도 일부가 투명함을 나타내는 경우, 이미지의 투명 영역에 대응하는 픽셀들 중 적어도 일부의 색 정보(예: RGB 값)를 설정할 수 있다. 본 개시에서, 색 정보를 설정하는 동작은 채색 동작 또는 컬러링(coloring) 동작으로 참조될 수 있다.

프로세서(130)는 투명 영역에 대응하는 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 각 픽셀의 색 정보를 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 투명 영역에 대응하는 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 알파 채널이 존재하는 이미지는 0과 1 사이로 정규화된 알파 값이 RGB 값에 곱해진 형식, 예를 들어, 프리멀티플라이드 알파(premultiplied alpha) 형식, 또는 RGB 값과 별도로 알파 값이 존재하는 형식, 예를 들어, 논-프리멀티플라이드 알파(non-premultiplied alpha) 형식을 가질 수 있다.

프로세서(130)는 원본 이미지가 프리멀티플라이드 알파 형식의 이미지인 경우, 언프리멀티플라이(unpremultiply)를 수행한 이후에, 원하는 픽셀(예: 투명 영역에 대응하는 각 픽셀과 인접한 픽셀)의 색 정보를 추출할 수 있다. 언프리멀티플라이는, 예를 들어, 알파 값이 곱해진 RGB 값을 알파 값으로 나누는 동작일 수 있다. 프로세서(130)는 원본 이미지가 논-프리멀티플라이드 알파 형식의 이미지인 경우, 언프리멀티플라이와 같은 추가 동작 없이 원하는 픽셀의 색 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, GIF(graphics interchange format) 이미지에는 반투명 이미지가 없고, 투명 이미지 또는 불투명 이미지만 존재하므로, GIF 이미지는 논-프리멀티플라이드 알파 형식의 이미지일 수 있다. 예를 들어, PNG(portable network graphics) 이미지에는 투명 또는 반투명 이미지 외에도 반투명 이미지도 존재하므로, PNG 이미지는 프리멀티플라이드 알파 형식의 이미지이거나 논-프리멀티플라이드 알파 형식의 이미지일 수 있다. 프로세서(130)가 구동하는 운영 체제에 따라 이미지가 프리멀티플라이드 알파 형식인지 논-프리멀티플라이드 형식인지 결정될 수 있다.

프로세서(130)는 이미지에 투명 영역이 존재하는 경우 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 적어도 일부의 색 정보를 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계(contour) 픽셀들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 추출된 경계 픽셀들의 집합을 생성할 수 있다. 본 개시에서, 프로세서(130)가 경계 픽셀들의 집합을 생성한다는 것은, 프로세서(130)가 추출된 경계 픽셀들을 동일한 그룹으로 정의하는 것으로 참조될 수 있다. 본 개시에서, 경계 픽셀들의 집합은 경계(contour)로 참조될 수 있다.

프로세서(130)는 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀(예: 경계 픽셀)의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다. 예를 들어, 경계 픽셀과 인접한 픽셀은 경계 픽셀을 둘러싸는 지정된 개수(예: 4개, 8개, 또는 12개)의 픽셀들을 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 경계 픽셀을 둘러싸는 지정된 개수의 픽셀들의 색 정보를 추출하고, 그 중 유의미한 적어도 하나의 색(예를 들어, 투명이 아닌 색)의 평균 값 또는 중간(median) 값을 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 획득된 평균 값 또는 중간 값으로 경계 픽셀의 색 정보를 설정할 수 있다.

색 정보가 설정된 경계 픽셀들의 집합은 오브젝트를 둘러싸는 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 복수의 레이어를 형성함으로써 경계를 확장할 수 있다. 프로세서(130)는 오브젝트와 오브젝트를 둘러싸는 적어도 하나의 레이어를 포함하는 RGB 이미지를 생성하고, 생성된 RGB 이미지를 CNN 기반의 화질 개선 알고리즘의 입력 이미지로 이용할 수 있다. 프로세서(130)는 경계 픽셀들의 집합(또는, 레이어)을 지정된 개수만큼 생성하여, 각 집합(또는, 레이어)에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정할 수 있다. 경계 픽셀들의 집합의 지정된 개수는 레이어의 지정된 개수로 참조될 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하여 경계 픽셀들의 제1 집합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하고, 추출된 경계 픽셀들을 제1 집합으로 정의할 수 있다. 프로세서(130)는 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다. 제1 집합에 포함된 각 픽셀과 인접한 픽셀들은, 예를 들어, 오브젝트의 외곽에 대응하는 픽셀들을 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 제1 집합의 경계 픽셀들의 색 정보를 각 픽셀에 이웃하는 오브젝트의 외곽에 대응하는 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 제1 집합의 경계 픽셀들과 인접한 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 위치가 식별된 픽셀들을 추출하여 경계 픽셀들의 제2 집합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 제1 집합의 경계 픽셀들에 기반하여 위치가 식별된 픽셀들을 추출하고, 추출된 픽셀들을 제2 집합으로 정의할 수 있다. 프로세서(130)는 제2 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다. 제2 집합에 포함된 각 픽셀과 인접한 픽셀들은, 예를 들어, 오브젝트의 외곽에 대응하는 픽셀들 및/또는 제1 집합의 경계 픽셀들을 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 제2 집합의 경계 픽셀들의 색 정보를 각 픽셀에 이웃하는 오브젝트의 외곽에 대응하는 픽셀들의 색 정보 및/또는 각 픽셀에 이웃하는 제1 집합의 경계 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 추출된 경계 픽셀들의 색 정보를 설정하고, 경계 픽셀들과 인접한 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하고, 식별된 위치의 경계 픽셀들을 추출하는 동작을 경계 픽셀들의 집합의 지정된 개수만큼 반복할 수 있다. 프로세서(130)는 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정 시, 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀과 인접한 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하는 동작을 생략할 수 있다.

프로세서(130)는 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 지정된 개수의 경계 픽셀들의 집합에 포함된 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 이미지를 생성할 수 있다. 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 이미지는, 경계 픽셀들의 RGB 색 설정이 완료된 이미지 또는 경계 픽셀들의 컬러링이 완료된 이미지로 참조될 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 상술한 경계 픽셀들에 색 정보를 설정하는 방법을 이용하여 설정할 수 있다. 이 경우, 색 정보 설정이 완료된 이미지에 대한 화질 분석 시의 정확도, 또는 색 정보 설정이 완료된 이미지에 대한 화질 개선 정도가 가장 많이 향상되나, 프로세서(130)의 연산량이 과도할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 상술한 경계 픽셀들에 색 정보를 설정하는 방법에 의해 가장 나중에 생성된 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀들의 색 정보를 평균하여 평균 값을 획득하고, 획득된 평균 값으로 원본 이미지의 남은 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 설정할 수 있다. 이 경우, 투명 영역 전체를 컬러링하는 전술한 방법보다, 화질 분석 시의 정확도 또는 화질 개선 정도가 향상되는 정도는 감소할 수 있으나, 프로세서(130)의 연산량 또한 감소할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정할 수 있다. 회색은 가장 밝은 흰색과 가장 어두운 검정색의 중간 값일 수 있다. 이 경우, 가장 나중에 생성된 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀들의 평균 값으로 남은 투명 영역을 컬러링하는 방법보다, 화질 분석 시의 정확도 또는 화질 개선 정도가 향상되는 정도는 더 감소할 수 있으나, 프로세서(130)의 연산량 또한 더 감소할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)가 투명 영역 전체를 회색으로 설정하는 방법을 이용하는 경우, 프로세서(130)의 연산량이 가장 많이 감소할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 이미지의 해상도 또는 전자 장치의 사양에 기반하여 상술한 방법들 중에서 하나를 적절히 선택할 수도 있다. 예를 들어, 고해상도 이미지(예: 임계 해상도 이상의 이미지)이거나, 웨어러블(wearable) 장치와 같은 저사양 단말(예: 지정된 저사양 단말)의 경우, 프로세서(130)의 상대적으로 연산량을 감소시킬 수 있는 방법(예: 가장 나중에 생성된 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀들의 평균 값으로 남은 투명 영역을 컬러링하는 방법, 또는 투명 영역 전체를 회색으로 설정하는 방법)을 선택할 수 있다.

프로세서(130)는 투명 영역에 대응하는 픽셀들 또는 경계 픽셀들의 RGB 색 설정이 완료된 이미지에 대하여 화질 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 화질 분석에 사용되는 이미지는, 원본 이미지의 적어도 일부 영역에 대하여 투명 영역에 대응하는 픽셀들 또는 경계 픽셀들의 RGB 색을 설정한 이미지일 수 있다.

프로세서(130)는 이미지를 분석(예: 화질 분석)하여 이미지에 대응하는 화질 개선 알고리즘을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 이미지에 대한 분석 결과에 기초하여, 메모리(120)에 저장된 화질 개선 알고리즘들 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 메모리(120)에 저장된 화질 개선 알고리즘들은, 예를 들어, CNN 기반의 알고리즘으로서, 초해상화(super resolution)(또는, 업스케일링(upscaling)) 알고리즘, 디블러(deblur) 알고리즘, 디노이즈(denoise) 알고리즘, 노출 보정(exposure correction) 알고리즘, 저조도 향상(low-light enhancement) 알고리즘, 압축 아티팩트 제거(compression artifact removal) 알고리즘, 및/또는 헤이즈 제거(haze removal) 알고리즘을 포함할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 결정된 화질 개선 알고리즘을 추천하는 정보를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 이와 관련하여, 도 7을 참조하여 보다 상세한 실시예를 설명한다.

예를 들어, 이미지의 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 RGB 색을 검은색으로 설정하는 경우에는, 투명 영역이 어두운 영역으로 인식될 수 있다. 이 경우, 이미지에 대한 화질 분석 시, 저조도 이미지 또는 촬영 시 노출의 영향이 있었던 이미지로 오인식될 수 있다. 프로세서(130)는 이미지의 투명 영역에 대응하는 픽셀들 중 경계 픽셀들을 추출하여 각 픽셀과 인접한 투명이 아닌 픽셀들의 RGB 색 정보에 기초하여 경계 픽셀들의 RGB 색을 설정함으로써, 화질 분석 시 오인식될 가능성을 감소시키고, 부적절한 화질 개선 알고리즘이 추천될 가능성을 감소시킬 수 있다.

프로세서(130)는 결정된 화질 개선 알고리즘에서 요구되는 경계 픽셀들의 집합(또는, 레이어)의 개수를 식별할 수 있다. 예를 들어, 레이어의 개수는 적용하고자 하는 화질 개선 알고리즘(또는, 화질 개선기(enhancer))의 합성곱 연산을 수행하기 위한 커널(kernel)의 크기에 따라 결정될 수 있다. 커널은 합성곱 계층의 가중치 파라미터로서, 합성곱 계층에서 입력 데이터에 커널을 적용하여 특징 맵(feature map)을 출력하여 다음 층으로 전달할 수 있다. 예를 들어, 커널의 크기가 클수록, 레이어의 개수는 많아질 수 있다. 예를 들어, 커널의 최대 크기를 k라 할 때, 레이어의 개수는 (k-1)/2 일 수 있다.

프로세서(130)는 식별된 개수만큼 경계 픽셀들의 집합을 생성하여 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정한 이미지에 대해, 결정된 화질 개선 알고리즘을 적용하여 화질 개선을 수행할 수 있다. 화질 개선 알고리즘이 적용되는 이미지는, 원본 이미지의 전체 영역에 대하여 경계 픽셀들의 RGB 색을 설정한 이미지일 수 있다.

프로세서(130)는 원본 이미지의 해상도 또는 전자 장치(101)의 사양에 기반하여 경계 픽셀들의 집합 중 적어도 일부에 대하여만 컬러링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 원본 이미지의 해상도 또는 전자 장치(101)의 사양에 기반하여 적어도 일부의 집합에 포함된 경계 픽셀들의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 원본 이미지의 해상도가 지정된 값 이상이거나, 전자 장치(101)가 웨어러블(wearable) 장치와 같이 지정된 저사양 단말에 해당되는 경우, 적어도 일부의 집합에 포함된 경계 픽셀들의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정할 수 있다. 프로세서(130)는 결정된 레이어의 개수 중 일부의 레이어에 대하여만 컬러링을 수행하고, 나머지 레이어에 대하여는 회색을 나타내는 값으로 설정함으로써, 연산량을 감소시키고 연산 속도를 증가시킬 수 있다.

프로세서(130)는 경계 픽셀들의 RGB 색 설정이 완료된 이미지에 대한 화질 개선을 수행함으로써, 화질 개선된 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 화질 개선된 이미지에서 경계 픽셀들의 RGB 값을 '0'으로 설정할 수 있다. 이에 따라, 경계 픽셀들에 추가되었던 불필요한 색 정보들이 삭제될 수 있다.

프로세서(130)는 원본 이미지의 알파 채널을 화질 개선된 이미지의 RGB 채널에 대응되도록 크기를 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 원본 이미지의 알파 채널의 해상도를 화질 개선 알고리즘에서 출력하는 해상도와 동일하게 조정할 수 있다. 예를 들어, 사용된 화질 개선 알고리즘이 가로 4배, 및 세로 4배로 업스케일(upscale) 하는 초해상화(super resolution) 알고리즘인 경우, 프로세서(130)는 알파 채널도 가로 4배, 및 세로 4배로 업스케일(upscale) 할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(130)는 크기 조정된 알파 채널의 값이 '0'(완전 투명)인 픽셀의 RGB 값을 '0'으로 설정할 수 있다. 이에 따라, 경계 픽셀들에 추가되었던 불필요한 색 정보들이 삭제될 수 있다.

프로세서(130)는 화질 개선된 이미지의 RGB 채널과 크기 조정된 알파 채널을 병합하여 화질 개선된 결과 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 화질 개선된 이미지에 대해 경계 픽셀들의 RGB 값을 '0'으로 설정한 이후의 RGB 채널에 알파 채널을 추가하여 RGBA 채널을 생성할 수 있다.

예를 들어, 원본 이미지가 프리멀티플라이드 알파(premultiplied alpha) 형식인 경우, 프로세서(130)는 결과 이미지의 RGBA 채널에 대해 프리멀티플라이(또는, 프리멀티플라이 연산)를 수행할 수 있다.

프로세서(130)는 결과 이미지를 RGBA 또는 비트맵(bitmap) 형식(format)으로 구성할 수 있다. 프로세서(130)는 결과 이미지를 원본 이미지의 알파 형식에 맞는 RGBA 또는 비트맵(bitmap) 형식으로 변환할 수 있다.

프로세서(130)는 원본 이미지와 결과 이미지를 비교하여 표시할 수 있다. 프로세서(130)는 디스플레이(110)에 원본 이미지와 결과 이미지를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 디스플레이(110)에 원본 이미지와 결과 이미지를 동시에 또는 순차적으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 디스플레이(110)에 원본 이미지와 결과 이미지를 번갈아 표시할 수 있다.

예를 들어, 이미지의 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 RGB 색을 검은색으로 설정하는 경우에는, 화질 개선 이후 이미지에서 오브젝트의 경계 영역에 검은색의 아티팩트(artifact)가 존재할 수 있다. 다른 예로, 이미지의 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 RGB 색을 무작위로 설정하는 경우에는, 화질 개선 이후 이미지에서 오브젝트의 경계 영역에 다양한 색의 아티팩트(artifact)가 존재할 수 있다. 프로세서(130)는 이미지의 투명 영역에 대응하는 픽셀들 중 경계 픽셀들을 추출하여 각 픽셀과 인접한 투명이 아닌 픽셀들의 RGB 색 정보에 기초하여 경계 픽셀들의 RGB 색을 설정함으로써, 화질 개선 이후 이미지에서 오브젝트의 경계 영역에 나타날 수 있는 아티팩트를 감소시킬 수 있다. 이에 따라, 프로세서(130)는 다양한 색의 배경에 화질이 개선된 투명 배경 이미지를 경계 아티팩트 없이 깨끗하게 표시할 수 있다.

프로세서(130)는 결과 이미지의 저장을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(130)는 결과 이미지의 저장을 요청하는 사용자 입력에 응답하여, 결과 이미지를 지정된 파일 포맷으로 변환하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 지정된 파일 포맷은, 원본 이미지의 파일 포맷과 동일한 파일 포맷(예: PNG 또는 GIF) 또는 새로운 파일 포맷(예: WebP)을 포함할 수 있다.

도 2는 일 예시에 따른 전자 장치의 기능 블록도(200)이다. 후술하는 전자 장치는, 예를 들어, 도 1의 전자 장치(101)일 수 있다.

도 2를 참조하면, 전자 장치(101)는 이미지 디코더(210), 투명도 감지기(220), 채널 분리기(230), 경계 확장기(240), 경계 침식기(250), 및/또는 채널 병합기(260)를 포함할 수 있다. 이미지 디코더(210), 투명도 감지기(220), 채널 분리기(230), 경계 확장기(240), 경계 침식기(250), 및/또는 채널 병합기(260)은 소프트웨어 모듈일 수 있다. 각 모듈은 각 기능을 구현하기 위한 인스트럭션들의 집합일 수 있다. 이하에서 설명되는 각 모듈의 동작들은 적어도 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 하드웨어 구성요소(예: 프로세서(130))에 의해 수행될 수 있다.

이미지 디코더(image decoder)(210)는, 예를 들어, 이미지에 대한 CNN 기반의 화질 개선 모델의 일부일 수 있다. 예를 들어, 이미지 디코더(210)는 복수의 화질 개선 알고리즘에 대응하는 복수의 이미지 디코더를 포함할 수 있다. 이미지 디코더(210)는 그에 대응하는 화질 개선 알고리즘을 적용하여 화질 개선된 이미지를 획득할 수 있다.

투명도 감지기(transparency detector)(220)는 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 투명도 감지기(220)는 이미지에 알파 채널이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 투명도 감지기(220)는 이미지에 알파 채널이 존재하는 경우, 알파 채널의 값이 0xFF가 아닌 픽셀(예: 알파 채널의 값이 0x00인 픽셀)이 존재하는지 식별할 수 있다.

투명도 감지기(220)는 투명 영역의 존재 여부를 식별하는 다른 방법으로, 이미지 파일의 헤더(header)의 지정된 필드(field)(예: 배경 색상(background color)을 나타내는 필드)에 포함된 투명도 정보에 기반하여 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다.

채널 분리기(channel splitter)(230)는 이미지의 RGB 채널과 알파 채널을 분리할 수 있다. 상술한 투명도 감지기(220)는 채널 분리기(230)에서 분리된 알파 채널에 기반하여 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다.

예를 들어, 멀티 프레임 이미지의 경우, 투명도 감지기(220)는 첫 프레임의 알파 채널만을 검사하여 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다.

경계 확장기(contour dilator)(240)는 이미지 내 오브젝트와 투명 영역의 경계를 확장할 수 있다. 경계를 확장한다는 것은 투명 영역에 대응하는 픽셀들 중 오브젝트와 인접한 경계 픽셀들의 색 정보(예: RGB 값)를 유의미한 값으로 설정하는 것으로 참조될 수 있다. 예를 들어, 경계 확장기(240)는 경계 감지기(contour detector)(241) 및 경계 블렌더(contour blender)(243)를 포함할 수 있다.

경계 감지기(241)는 이미지 내에서 오브젝트와 투명 영역의 경계를 감지할 수 있다. 예를 들어, 경계 감지기(241)는 투명 영역에 대응하는 픽셀들 중 오브젝트와 인접한 경계 픽셀들을 추출할 수 있다.

경계 블렌더(243)는 경계 주변의 유효한(또는, 유의미한) 색 정보를 추출하여 경계의 색을 채울 수 있다. 예를 들어, 경계 블렌더(243)는 각 경계 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 경계 픽셀들의 색 정보를 설정할 수 있다.

예를 들어, 경계 감지기(241)는 투명 영역에 대응하는 픽셀들 중 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 경계 감지기(241)는 추출된 경계 픽셀들을 경계 픽셀들의 제1 집합으로 정의함으로써 경계 픽셀들의 제1 집합을 생성할 수 있다. 경계 블렌더(243)는 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다. 경계 감지기(241)는 색 정보가 설정된 제1 집합의 경계 픽셀들과 인접한 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별할 수 있다. 경계 감지기(241)는 식별된 위치의 픽셀들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 경계 감지기(241)는 추출된 픽셀들을 경계 픽셀들의 제2 집합으로 정의함으로써 경계 픽셀들의 제2 집합을 생성할 수 있다. 경계 블렌더(243)는 제2 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다. 경계 감지기(241) 및 경계 블렌더(243)는 이 프로세스를 반복함으로써, 경계를 확장할 수 있다.

경계 침식기(contour eroder)(250)는 경계 확장기(240)에 의해 확장된 경계를 삭제할 수 있다. 예를 들어, 경계 침식기(250)는 경계 확장기(240)에 의해 설정된 경계 픽셀들의 색 정보를 삭제할 수 있다. 경계 픽셀들의 색 정보를 삭제하는 것은, 예를 들어, 경계 픽셀들의 RGB 값을 '0'으로 설정하는 것을 포함할 수 있다.

채널 병합기(contour merger)(260)는 알파 채널과 RGB 채널을 묶어서 RGBA 채널로 표현할 수 있다. 예를 들어, 채널 병합기(contour merger)(260)는 RGB 채널과 알파 채널을 병합하여 RGBA 채널을 생성할 수 있다.

도 3은 일 예시에 따른 전자 장치의 동작 흐름도(300)이다. 후술하는 전자 장치의 동작들은 도 1의 전자 장치(101), 또는 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))에 의해 수행될 수 있다. 후술하는 동작들은 도 3에 도시된 순서에 한정되지 않는다. 예를 들어, 일부 동작들의 순서가 변경될 수도 있고, 일부 동작이 생략되거나 추가될 수도 있다.

동작 301에서, 전자 장치(101)는 이미지를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력은 전자 장치(101)에 저장된 복수의 이미지 중 하나를 선택하는 입력일 수 있다.

동작 303에서, 전자 장치(101)는 선택된 이미지에 대한 화질 개선 요청을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 선택된 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 화질 개선을 요청하는 사용자 입력은, 예를 들어, 이미지와 함께 제공된 사용자 인터페이스의 메뉴 항목에서 화질 개선을 수행하도록 하는 항목을 선택하는 사용자 입력을 포함할 수 있다.

동작 305에서, 전자 장치(101)는 선택된 이미지의 RGB 채널과 알파(alpha) 채널을 분리할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 선택된 이미지에 알파 채널이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 이미지에 알파 채널이 존재하는 경우, 전자 장치(101)는 이미지의 RGB 채널과 알파 채널을 분리할 수 있다. 예를 들어, 이미지에 알파 채널이 존재하지 않는 경우, 전자 장치(101)는 동작 305를 생략할 수 있다.

동작 307에서, 전자 장치(101)는 선택된 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 알파 채널의 값이 0xFF가 아닌 픽셀(예: 알파 채널의 값이 0x00인 픽셀)이 존재하는지 식별할 수 있다. 예를 들어, 알파 채널의 값이 0x00인 픽셀이 존재하는 경우, 전자 장치(101)는 선택된 이미지에 투명 영역이 존재하는 것으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 알파 채널의 값이 0x00인 픽셀이 존재하지 않는 경우, 전자 장치(101)는 선택된 이미지에 투명 영역이 존재하지 않는 것으로 결정할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 선택된 이미지에 대응하는 이미지 파일의 헤더의 지정된 필드(예: 배경 색상을 나타내는 필드)에 포함된 투명도 정보에 기반하여 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수도 있다.

전자 장치(101)는 선택된 이미지에 투명 영역이 존재하지 않는 경우, 동작 309를 수행할 수 있다. 동작 309에서, 전자 장치(101)는 지정된 화질 개선 알고리즘을 적용할 수 있다. 지정된 화질 개선 알고리즘은, 예를 들어, 투명 배경 이미지가 아닌 일반 이미지에 대한 화질 개선 알고리즘을 포함할 수 있다. 지정된 화질 개선 알고리즘은, 예를 들어, 전자 장치(101)가 사용자에 의해 선택된 원본 이미지에 대한 화질 분석을 수행하고, 화질 분석을 통해 결정한 화질 개선 알고리즘일 수 있다.

전자 장치(101)는 선택된 이미지에 투명 영역이 존재하는 경우, 동작 311을 수행할 수 있다. 동작 311에서, 전자 장치(101)는 원본 이미지가 프리멀티플라이드 알파 형식인 경우, 언프리멀티플라이를 수행할 수 있다. 프리멀티플라이드 알파 형식은, 예를 들어, 0과 1 사이로 정규화된 알파 값이 RGB 값에 곱해진 형식일 수 있다. 예를 들어, 알파 값이 곱해진 RGB 값을 알파 값으로 나누는 동작(또는, 연산)일 수 있다. 예를 들어, 원본 이미지가 논-프리멀티플라이드 알파 형식인 경우, 전자 장치(101)는 동작 311을 생략할 수 있다.

동작 313에서, 전자 장치(101)는 투명 영역에 대응하는 픽셀들 중 오브젝트와 인접한 경계 픽셀들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 투명 영역에 대응하는 픽셀들 중 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출할 수 있다.

동작 315에서, 전자 장치(101)는 추출된 각 픽셀(예: 경계 픽셀)의 RGB 색을 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 RGB 색의 평균 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 각 경계 픽셀과 인접한 픽셀들 중 투명이 아닌 픽셀(예: 오브젝트에 대응하는 픽셀)의 RGB 값의 평균 값을 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 각 경계 픽셀의 RGB 값을 상기 획득된 평균 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 경계 픽셀과 인접한 픽셀들은, 경계 픽셀들을 둘러싸는 지정된 개수(예: 4개, 8개, 또는 12개)의 픽셀들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 동작 315에 의해 RGB 색이 설정된 경계 픽셀들의 집합은 레이어로 참조될 수 있다.

동작 317에서, 전자 장치(101)는 동작 315에서 RGB 색이 설정된 픽셀들의 레이어가 N번째 레이어인지 확인할 수 있다. N은 레이어의 지정된 개수로, 1 이상의 자연수일 수 있다. 동작 315에서 RGB 색이 설정된 픽셀들의 레이어가 N번째 레이어인 경우, 전자 장치(101)는 동작 321을 수행할 수 있다. 동작 315에서 RGB 색이 설정된 픽셀들의 레이어가 N번째 레이어가 아닌 경우, 전자 장치(101)는 동작 319를 수행한 후, 동작 315를 반복하여 수행할 수 있다.

동작 319에서, 전자 장치(101)는 동작 315에서 RGB 색이 설정된 픽셀들(예: 경계 픽셀들)과 인접한 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별할 수 있다. 동작 319에서, 전자 장치(101)는 식별된 위치의 픽셀들을 추출할 수 있다.

동작 319를 수행한 이후에 수행하는 동작 315에서, 전자 장치(101)는 동작 319에서 추출된 각 픽셀의 RGB 색을 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 RGB 색의 평균 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 각 픽셀과 인접한 픽셀들 중 투명이 아닌 픽셀(예: 오브젝트에 대응하는 픽셀, 또는 이전 레이어에 포함된 경계 픽셀)의 RGB 값의 평균 값을 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 319에서 추출된 각 픽셀의 RGB 값을 상기 획득된 평균 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 동작 319 이후에 수행된 동작 315에 의해 RGB 색이 설정된 픽셀들은 동작 319 이전에 수행된 동작 315에서 추출된 경계 픽셀들의 레이어의 다음 레이어를 구성하는 경계 픽셀들일 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 레이어의 개수가 N개가 될 때까지 동작 315, 동작 317, 및 동작 319를 반복할 수 있다. 동작 317에서 레이어의 개수가 N개로 판단된 경우, 전자 장치(101)는 동작 321을 수행할 수 있다.

동작 321에서, 전자 장치(101)는 경계 픽셀들의 RGB 색 설정이 완료된 RGB 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 N개의 레이어에 포함된 경계 픽셀들에 대하여 RGB 색 설정이 완료된 RGB 이미지를 생성할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 화질 분석을 위해서는, 선택된 이미지의 일부 영역에 대하여만 동작 313 내지 동작 319를 수행하여 RGB 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 화질 분석 이후 화질 개선을 수행하기 위해서는, 선택된 이미지의 전체 영역에 대하여 동작 313 내지 동작 319를 수행하여 RGB 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 화질 분석에 의해 결정된 화질 개선 알고리즘에서 요구되는 레이어의 개수를 식별하고, 식별된 레이어의 개수를 동작 317의 N으로 지정할 수 있다.

도 4는 일 예시에 따른 전자 장치가 결정한 인접한 픽셀들의 예시를 나타낸 도면(400)이다. 후술하는 전자 장치의 동작들은 도 1의 전자 장치(101), 또는 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))에 의해 수행될 수 있다. 후술하는 전자 장치(101)의 동작들은 도 3의 동작 315와 관련된다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 경계 픽셀(411)과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 경계 픽셀(411)의 색 정보를 설정할 수 있다.

도 4의 제1 예시(410)를 참조하면, 경계 픽셀(411)의 좌표는 (X, Y)이고, 경계 픽셀들의 색 정보 설정에 참조되는 인접 픽셀들의 개수가 4개로 지정될 수 있다. 이 경우, 전자 장치(101)는 좌표가 (X, Y+1)인 제1 픽셀(412), 좌표가 (X+1, Y)인 제2 픽셀(413), 좌표가 (X, Y-1)인 제3 픽셀(414), 및 좌표가 (X-1, Y)인 제4 픽셀(415)의 색 정보에 기초하여 경계 픽셀(411)의 색 정보를 설정할 수 있다.

도 4의 제2 예시(420)를 참조하면, 경계 픽셀(411)의 좌표는 (X, Y)이고, 경계 픽셀들의 색 정보 설정에 참조되는 인접 픽셀들의 개수가 8개로 지정될 수 있다. 이 경우, 전자 장치(101)는 좌표가 (X, Y+1)인 제1 픽셀(412), 좌표가 (X+1, Y)인 제2 픽셀(413), 좌표가 (X, Y-1)인 제3 픽셀(414), 좌표가 (X-1, Y)인 제4 픽셀(415), 좌표가 (X+1, Y+1)인 제5 픽셀(421), 좌표가 (X+1, Y-1)인 제6 픽셀(422), 좌표가 (X-1, Y-1)인 제7 픽셀(423), 및 좌표가 (X-1, Y+1)인 제8 픽셀(424)의 색 정보에 기초하여 경계 픽셀(411)의 색 정보를 설정할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 경계 픽셀(411)과 인접한 픽셀들 중 투명이 아닌 픽셀의 색 정보에 기초하여 경계 픽셀(411)의 색 정보를 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 픽셀(412), 제2 픽셀(413), 제3 픽셀(414), 제4 픽셀(415), 제5 픽셀(421), 제6 픽셀(422), 제7 픽셀(423), 또는 제8 픽셀(424) 중 투명인 픽셀의 색 정보(예: RGB 값)는 제외하고, 투명이 아닌 적어도 하나의 픽셀의 색 정보의 평균 값 또는 중간 값으로 경계 픽셀(411)의 색 정보를 설정할 수 있다.

도 5는 일 예시에 따른 전자 장치가 경계 픽셀들의 레이어를 추가하는 동작을 설명하기 위한 도면(500)이다. 후술하는 전자 장치의 동작들은 도 1의 전자 장치(101), 또는 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))에 의해 수행될 수 있다. 후술하는 전자 장치(101)의 동작들은 도 3의 동작 313 내지 동작 319와 관련된다.

예를 들어, 제1 이미지(510)는 원본 이미지일 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지(510)는 사용자 입력에 의해 선택된 이미지의 원본 이미지일 수 있다.

전자 장치(101)는 제1 이미지(510)의 투명 영역(512)에 대응하는 픽셀들 중 오브젝트(511)와 인접한 경계 픽셀들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 추출된 경계 픽셀들을 포함하는 경계 픽셀들의 제1 집합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 추출된 경계 픽셀들을 경계 픽셀들의 제1 집합으로 정의할 수 있다.

전자 장치(101)는 추출된 각 경계 픽셀의 RGB 색을 각 경계 픽셀과 인접한 픽셀들의 RGB 색의 평균 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 집합의 경계 픽셀들의 RGB 값을 각 경계 픽셀과 인접한 픽셀들 중 투명이 아닌 픽셀들의 RGB 값의 평균 값으로 설정할 수 있다. 경계 픽셀과 인접한 픽셀들 중 투명이 아닌 픽셀들은, 예를 들어, 오브젝트의 외곽에 대응하는 픽셀들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 집합의 경계 픽셀들의 RGB 값을 설정한 제2 이미지(520)를 획득할 수 있다.

RGB 값이 설정된 경계 픽셀들의 집합은 오브젝트를 둘러싸는 레이어를 구성할 수 있다. 레이어는 이미지에 CNN 기반의 화질 개선 알고리즘을 적용하는 데에만 이용될 수 있다. 예를 들어, 레이어가 추가된 이미지는 이미지 처리 과정에서 생성 및 이용될 뿐, 사용자에게 제공되지는 않을 수 있다.

예를 들어, 제2 이미지(520)는 1개의 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 이미지(520)는 제1 이미지(510)에 제1 집합의 경계 픽셀들을 포함하는 제1 레이어(521)가 추가된 이미지일 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 집합의 경계 픽셀들을 추출 시에 제1 집합의 경계 픽셀들과 인접한 투명 영역(512)의 픽셀들의 위치를 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 식별된 위치의 픽셀들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 추출된 픽셀들을 포함하는 경계 픽셀들의 제2 집합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 추출된 픽셀들을 경계 픽셀들의 제2 집합으로 정의할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 제2 집합의 경계 픽셀들의 RGB 값을 각 경계 픽셀과 인접한 픽셀들 중 투명이 아닌 픽셀(예: 오브젝트에 대응하는 픽셀, 또는 이전 레이어(예: 제1 레이어(521))에 포함된 경계 픽셀)의 RGB 값의 평균 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 집합 및 제2 집합의 경계 픽셀들의 RGB 값을 설정한 제3 이미지(530)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제3 이미지(530)는 2개의 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제3 이미지(530)는 제1 이미지(510)에, 제1 집합의 경계 픽셀들을 포함하는 제1 레이어(521) 및 제2 집합의 경계 픽셀들을 포함하는 제2 레이어(531)가 추가된 이미지일 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 제2 집합의 경계 픽셀들을 추출 시에 제2 집합의 경계 픽셀들과 인접한 투명 영역(512)의 픽셀들의 위치를 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 식별된 위치의 픽셀들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 추출된 픽셀들을 포함하는 경계 픽셀들의 제3 집합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 추출된 픽셀들을 경계 픽셀들의 제3 집합으로 정의할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 제3 집합의 경계 픽셀들의 RGB 값을 각 경계 픽셀과 인접한 픽셀들 중 투명이 아닌 픽셀(예: 오브젝트에 대응하는 픽셀 또는 이전 레이어(예: 제1 레이어(531))에 포함된 경계 픽셀)의 RGB 값의 평균 값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 집합, 제2 집합, 및 제3 집합의 경계 픽셀들의 RGB 값을 설정한 제4 이미지(540)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제4 이미지(540)는 3개의 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제4 이미지(540)는 제1 이미지(510)에, 제1 집합의 경계 픽셀들을 포함하는 제1 레이어(521), 제2 집합의 경계 픽셀들을 포함하는 제2 레이어(531), 및 제3 집합의 경계 픽셀들을 포함하는 제3 레이어(541)가 추가된 이미지일 수 있다.

도 4에는 레이어가 1개 내지 3개가 추가된 이미지들만 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 상술한 방법에 따라, 원본 이미지(예: 제1 이미지(510))에 지정된 개수(예: N개)의 경계 픽셀들의 레이어가 추가된 이미지를 획득(또는, 생성)할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 레이어의 지정된 개수가 N개인 경우, N개의 경계 픽셀들의 집합을 생성하고, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 N 번째 집합 예를 들어, 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정 시에는, N 번째 집합의 픽셀과 인접한 투명 영역(512)의 픽셀들의 위치를 식별하는 동작을 생략할 수 있다.

도 6은 일 예시에 따른 전자 장치의 동작 흐름도(600)이다. 후술하는 전자 장치의 동작들은 도 1의 전자 장치(101), 또는 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))에 의해 수행될 수 있다. 후술하는 동작들은 도 6에 도시된 순서에 한정되지 않는다. 예를 들어, 일부 동작들의 순서가 변경될 수도 있고, 일부 동작이 생략되거나 추가될 수도 있다.

동작 601에서, 전자 장치(101)는 이미지를 분석하여 화질 개선 알고리즘을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 도 3의 동작 321에서 생성된 RGB 이미지에 대한 화질 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 분석의 대상이 되는 이미지는 도 3의 동작 301에서 선택된 이미지의 일부 영역에 대하여 동작 313 내지 동작 321을 수행하여 생성된 RGB 이미지일 수 있다.

전자 장치(101)는 이미지에 대한 화질 분석을 수행하여 이미지에 대응하는 화질 개선 알고리즘 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 이미지에 대한 화질 분석 결과에 기초하여, 전자 장치(101)(또는, 전자 장치(101)의 메모리(예: 도 1의 메모리(120))에 저장된 화질 개선 알고리즘들 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)에 저장된 화질 개선 알고리즘들은, CNN 기반의 알고리즘일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)에 저장된 화질 개선 알고리즘들은, 초해상화(super resolution)(또는, 업스케일링(upscaling)) 알고리즘, 디블러(deblur) 알고리즘, 디노이즈(denoise) 알고리즘, 노출 보정(exposure correction) 알고리즘, 저조도 향상(low-light enhancement) 알고리즘, 압축 아티팩트 제거(compression artifact removal) 알고리즘, 및/또는 헤이즈 제거(haze removal) 알고리즘을 포함할 수 있다.

동작 603에서, 전자 장치(101)는 동작 601에서 결정된 화질 개선 알고리즘에서 요구되는 레이어의 개수(N)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 레이어의 개수는 적용하고자 하는 화질 개선 알고리즘의 합성곱 연산을 수행하기 위한 커널의 크기에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 커널의 최대 크기를 k라 할 때, 레이어의 개수는 (k-1)/2 일 수 있다.

동작 605에서, 전자 장치(101)는 경계 픽셀들의 RGB 색 설정이 완료된 RGB 이미지에 대한 화질 개선을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 도 3의 동작 321에서 생성된 RGB 이미지에 대한 화질 개선을 수행할 수 있다. 예를 들어, 화질 개선의 대상이 되는 이미지는 도 3의 동작 301에서 선택된 이미지의 전체 영역에 대하여 동작 313 내지 동작 321을 수행하여 생성된 RGB 이미지일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 동작 603에서 식별된 레이어의 개수(N)만큼 동작 315 내지 동작 319를 반복하여 경계 픽셀들의 RGB 색 설정이 완료된 RGB 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 생성된 RGB 이미지에 동작 601에서 결정된 화질 개선 알고리즘을 적용함으로써 화질 개선을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는 동작 605를 통해 화질 개선된 이미지를 획득할 수 있다.

동작 607에서, 전자 장치(101)는 화질 개선된 이미지에서 경계 픽셀들의 RGB 값을 '0'으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 동작 607을 통해, 화질 개선된 이미지에서 도 3의 동작 313 내지 동작 319를 통해 설정된 경계 픽셀들의 RGB 값을 '0'으로 재설정할 수 있다.

동작 609에서, 전자 장치(101)는 원본 이미지의 알파 채널을 화질 개선된 이미지의 RGB 채널에 대응되도록 크기를 조정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 원본 이미지의 알파 채널의 해상도를 화질 개선 알고리즘에서 출력하는 해상도와 동일하게 조정할 수 있다. 화질 개선 알고리즘에서 출력하는 해상도는, 화질 개선된 이미지의 RGB 채널의 해상도로 참조될 수 있다.

예를 들어, 동작 607 및 동작 609는 순서가 뒤바뀔 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 동작 609를 먼저 수행한 후, 동작 607을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 원본 이미지의 알파 채널의 크기를 조정한 이후, 화질 개선된 이미지에서 크기 조정된 알파 채널의 값이 '0'(완전 투명)인 픽셀의 RGB 값을 '0'으로 설정할 수 있다.

동작 611에서, 전자 장치(101)는 화질 개선된 이미지의 RGB 채널과 크기 조정된 원본 이미지의 알파 채널을 병합하여 화질 개선된 결과 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 화질 개선된 이미지의 RGB 채널과 원본 이미지의 크기 조정된 알파 채널을 병합하여 RGBA 채널로 변환된 상기 결과 이미지를 생성할 수 있다.

동작 613에서, 전자 장치(101)는 원본 이미지가 프리멀티플라이드 알파 형식인 경우, 프리멀티플라이(premultiply)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프리멀티플라이는 RGB 값에 알파 값을 곱하는 동작(또는, 연산)일 수 있다. 동작 613은 도 3의 동작 311에 대응하는 동작일 수 있다. 예를 들어, 원본 이미지가 논-프리멀티플라이드 알파 형식인 경우, 전자 장치(101)는 동작 613을 생략할 수 있다.

동작 615에서, 전자 장치(101)는 결과 이미지를 RGBA 또는 비트맵 형식으로 구성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 동작 613 및 동작 615를 통해 결과 이미지를 원본 이미지의 알파 형식에 맞는 RGBA 또는 비트맵 형식으로 변환할 수 있다.

동작 617에서, 전자 장치(101)는 원본 이미지와 결과 이미지를 비교하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(110))에 원본 이미지와 결과 이미지를 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 디스플레이(110)에 원본 이미지와 결과 이미지를 동시에 또는 순차적으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 디스플레이(110)에 원본 이미지와 결과 이미지를 번갈아 표시할 수 있다.

도 7은 일 예시에 따른 전자 장치가 제공하는 화질 분석 정보의 예시를 나타낸 도면(700)이다. 후술하는 전자 장치의 동작들은 도 1의 전자 장치(101), 또는 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))에 의해 수행될 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 도 6의 동작 601을 수행한 이후, 도 7에 도시된 화면(710)을 표시할 수 있다. 도 7을 참조하면, 화면(710)은 원본 이미지(711) 및 화질 분석 정보(712)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 화질 분석 정보(712)는, 원본 이미지(711)에 대해 도 3의 프로세스에 따른 이미지 처리를 수행하여 생성된 이미지에 대한 화질 분석 결과에 대응될 수 있다. 예를 들어, 화질 분석 정보(712)는, 화질 분석을 통해 결정된 화질 개선 알고리즘을 추천하는 정보를 포함할 수 있다. 도 7에 도시된 예시에서, 전자 장치(101)가 제공하는 화질 분석 정보(712)는 조도(또는, 조명)를 조정하는 알고리즘을 추천하는 정보를 포함하고 있다.

도 8은 일 예시에 따른 전자 장치의 레이어의 개수를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면(800)이다. 후술하는 전자 장치의 동작들은 도 1의 전자 장치(101), 또는 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))에 의해 수행될 수 있다. 후술하는 전자 장치(101)의 동작들은 도 6의 동작 603과 관련된다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 적용하고자 하는 화질 개선 알고리즘의 합성곱 연산을 수행하기 위한 커널의 크기에 따라 레이어의 개수를 결정(또는, 설정)할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 오브젝트의 외곽에 대응하는 픽셀을 중심으로 적용되는 커널이 외부 투명 영역을 몇 개의 층만큼 포함할 수 있는지에 기반하여 레이어의 개수를 결정할 수 있다.

도 8을 참조하여 예를 들면, 전자 장치(101)는 오브젝트의 외곽에 대응하는 제1 픽셀(801)을 중심으로 적용되는 커널이 외부 투명 영역을 몇 개의 층만큼 포함할 수 있는지에 기반하여 레이어의 개수를 결정할 수 있다.

예를 들어, 화질 개선 알고리즘에서 3x3 크기의 제1 커널(810)을 이용하는 경우, 제1 픽셀(801)을 중심으로 적용되는 3x3 크기의 제1 커널(810)에는 외부 투명 영역에 대응하는 픽셀 1, 2, 및 3이 들어올 수 있다. 픽셀 1, 2, 및 3은 제1 픽셀(801)을 1개의 층으로 둘러쌀 수 있다.예를 들어, 제1 픽셀(801)을 중심으로 적용되는 3x3 크기의 제1 커널(810)은 외부 투명 영역을 1개의 층만큼 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 적용하고자 하는 화질 개선 알고리즘의 커널의 크기(k)가 3인 경우, 화질 개선을 위해 추가하는 레이어의 개수를 1개로 결정할 수 있다.

예를 들어, 화질 개선 알고리즘에서 5x5 크기의 제2 커널(820)을 이용하는 경우, 제1 픽셀(801)을 중심으로 적용되는 5x5 크기의 제2 커널(820)에는 외부 투명 영역에 대응하는 픽셀 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 및 12가 들어올 수 있다. 픽셀 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 및 12는 제1 픽셀(801)을 2개의 층으로 둘러쌀 수 있다. 예를 들어, 픽셀 1, 2, 및 3가 하나의 층을 형성하고, 픽셀 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 및 12가 다른 하나의 층을 형성할 수 있다. 예를 들어, 제1 픽셀(801)을 중심으로 적용되는 5x5 크기의 커널은 외부 투명 영역을 2개의 층만큼 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 적용하고자 하는 화질 개선 알고리즘의 커널의 크기(k)가 5인 경우, 화질 개선을 위해 추가하는 레이어의 개수를 2개로 결정할 수 있다.

상술한 예시들을 일반화함에 따라, 화질 개선 알고리즘에서 이용하는 커널의 최대 크기를 k라 할 때, 전자 장치(101)는 레이어의 개수를 (k-1)/2로 결정(또는, 설정)할 수 있다.

도 9는 일 예시에 따른 전자 장치의 화질 개선 이미지를 원본 이미지 및 비교 예시에 따른 전자 장치의 화질 개선 이미지와 비교하여 나타낸 도면(900)이다.

예를 들어, 제1 이미지(910)는 화질 개선 전의 원본 이미지일 수 있다. 비교 예시에 따른 전자 장치는 화질 개선 후에 제2 이미지(920)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 비교 예시에 따른 전자 장치는 제1 이미지(910)의 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 RGB 색을 검은색으로 설정할 수 있다. 이 경우, 비교 예시에 따른 전자 장치가 제공하는 제2 이미지(920)에는 오브젝트의 경계 영역에 검은색의 아티팩트가 존재할 수 있다. 다른 예로, 비교 예시에 따른 전자 장치는 제1 이미지(910)의 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 RGB 색을 무작위로 설정할 수 있다. 이 경우, 비교 예시에 따른 전자 장치가 제공하는 제2 이미지(920)에는 오브젝트의 경계 영역에 다양한 색의 아티팩트가 존재할 수 있다.

본 개시의 일 예시에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 화질 개선 후에 제3 이미지(930)를 제공할 수 있다. 본 개시의 일 예시에 따른 전자 장치(101)는 도 3의 동작들 및 도 6의 동작들을 수행함에 따라 제3 이미지(930)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 일 예시에 따른 전자 장치(101)는 제1 이미지(910)의 투명 영역에 대응하는 픽셀들 중 경계 픽셀들을 추출하여 각 픽셀과 인접한 픽셀들 중 투명이 아닌 픽셀들의 RGB 색 정보에 기초하여 경계 픽셀들의 RGB 색을 설정할 수 있다. 본 개시의 예시에 따른 전자 장치(101)가 제공하는 제3 이미지(930)에는 제2 이미지(920)에 비해 오브젝트의 경계 영역에 검은색의 아티팩트 또는 다양한 색의 아티팩트가 감소되어 나타날 수 있다. 본 개시의 예시에 따른 전자 장치(101)가 제공하는 제3 이미지(930)는 다양한 색의 배경에 경계 아티팩트 없이 깨끗하게 표시될 수 있다.

도 10은 일 예시에 따른 전자 장치의 동작 흐름도(1000)이다. 후술하는 전자 장치의 동작들은 도 1의 전자 장치(101), 또는 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))에 의해 수행될 수 있다. 후술하는 동작들은 개시된 순서에 한정되지 않는다. 예를 들어, 일부 동작들의 순서가 변경될 수도 있고, 일부 동작이 생략되거나 추가될 수도 있다.

동작 1001에서, 전자 장치(101)는 제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 이미지를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 이미지를 선택하는 사용자 입력을 수신한 이후, 제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 화질 개선을 요청하는 사용자 입력은, 예를 들어, 제공된 사용자 인터페이스의 메뉴 항목에서 화질 개선을 수행하도록 하는 항목을 선택하는 사용자 입력을 포함할 수 있다.

동작 1003에서, 전자 장치(101)는 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 이미지에 알파 채널이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다. 알파 채널은 각 픽셀에 대하여 RGB 채널에 저장되는 RGB 값 이외의 데이터를 저장하는 채널로서, 예를 들어, 투명도 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 이미지에 알파 채널이 존재하는 경우, 제1 이미지의 RGB 채널과 알파 채널을 분리할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지의 알파 채널에 저장된 투명도 정보 중 적어도 일부가 투명함을 나타내는 경우, 전자 장치(101)는 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는 것으로 식별(또는, 결정)할 수 있다. 예를 들어, 알파 채널의 값이 0xFF가 아닌 픽셀(예: 알파 채널의 값이 0x00인 픽셀)이 존재하는 경우, 전자 장치(101)는 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는 것으로 식별할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 이미지에 대응하는 이미지 파일의 헤더의 지정된 필드(예: 배경 색상을 나타내는 필드)에 포함된 투명도 정보에 기반하여 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별할 수 있다.

동작 1005에서, 전자 장치(101)는 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는 경우, 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 추출된 경계 픽셀들을 포함하는 경계 픽셀들의 제1 집합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 추출된 경계 픽셀들을 경계 픽셀들의 제1 집합으로 정의할 수 있다.

동작 1007에서, 전자 장치(101)는 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 집합에 포함되며 색 정보가 설정된 픽셀들과 인접한 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 위치가 식별된 픽셀들을 추출하여 경계 픽셀들의 제2 집합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 위치가 식별된 픽셀들을 추출하고, 추출된 픽셀들을 경계 픽셀들의 제2 집합으로 정의할 수 있다. 전자 장치(101)는 제2 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 경계 픽셀들의 집합을 지정된 개수만큼 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 경계 픽셀들의 제2 집합을 생성하고, 제2 집합의 경계 픽셀들의 색 정보를 설정하는 상기 과정을 반복함으로써, 경계 픽셀들의 집합을 지정된 개수만큼 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정 시, 상기 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀과 인접한 상기 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하는 동작을 생략할 수 있다. 예를 들어, 경계 픽셀들의 집합의 지정된 개수가 N인 경우, 가장 나중에 생성된 집합은 N 번째 집합일 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀(예: 경계 픽셀)의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정할 수 있다. 예를 들어, 경계 픽셀과 인접한 픽셀은 경계 픽셀을 둘러싸는 지정된 개수(예: 4개, 8개, 또는 12개)의 픽셀들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 경계 픽셀을 둘러싸는 지정된 개수의 픽셀들 중 투명이 아닌 적어도 하나의 픽셀의 RGB 값의 평균 값 또는 중간(median) 값을 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 획득된 평균 값 또는 중간 값으로 경계 픽셀의 색 정보를 설정할 수 있다.

예를 들어, 제1 방법으로서, 전자 장치(101)는 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 상술한 경계 픽셀들에 색 정보를 설정하는 방법을 이용하여 설정할 수 있다.

예를 들어, 제2 방법으로서, 전자 장치(101)는 상술한 경계 픽셀들에 색 정보를 설정하는 방법에 의해 가장 나중에 생성된 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀들의 색 정보를 평균하여 평균 값을 획득하고, 획득된 평균 값으로 원본 이미지의 남은 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 설정할 수 있다.

예를 들어, 제3 방법으로서, 전자 장치(101)는 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정할 수 있다. 회색은 가장 밝은 흰색과 가장 어두운 검정색의 중간 값일 수 있다.

제1 방법, 제2 방법, 및 제3 방법의 순으로 전자 장치(101)의 연산량은 감소할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 이미지의 해상도 또는 전자 장치(101)의 사양에 기반하여 상술한 제1 방법, 제2 방법, 또는 제3 방법 중 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지의 해상도가 임계 해상도 이상인 경우, 또는 전자 장치(101)가 지정된 저사양 단말에 해당되는 경우, 전자 장치(101)는 제1 방법보다는 제2 방법 또는 제3 방법을 이용하여 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 설정할 수 있다.

동작 1009에서, 전자 장치(101)는 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제2 이미지를 분석(또는, 화질 분석)하여 제2 이미지에 대응하는 화질 개선 알고리즘을 결정할 수 있다.

화질 개선 알고리즘은, 예를 들어, CNN 기반의 알고리즘일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제2 이미지에 대한 분석 결과에 기반하여 전자 장치(101)에 저장된 복수의 CNN 기반의 화질 개선 알고리즘들 중 하나를 선택할 수 있다. 복수의 CNN 기반의 화질 개선 알고리즘들은, 초해상화(super resolution)(또는, 업스케일링(upscaling)) 알고리즘, 디블러(deblur) 알고리즘, 디노이즈(denoise) 알고리즘, 노출 보정(exposure correction) 알고리즘, 저조도 향상(low-light enhancement) 알고리즘, 압축 아티팩트 제거(compression artifact removal) 알고리즘, 및/또는 헤이즈 제거(haze removal) 알고리즘을 포함할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 결정된 화질 개선 알고리즘을 추천하는 정보를 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(110))에 표시할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 화질 개선 알고리즘에서 요구되는 경계 픽셀들의 집합의 개수를 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 식별된 개수만큼 경계 픽셀들의 집합을 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 제1 이미지의 해상도 또는 전자 장치(101)의 사양에 기반하여 적어도 일부의 집합에 포함된 경계 픽셀들의 색 정보를 회색을 나타내는 값(예: 0.5 또는 128)으로 설정할 수 있다. 회색은 가장 밝은 흰색과 가장 어두운 검정색의 중간 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지의 해상도가 임계 해상도 이상인 경우, 또는 전자 장치(101)가 지정된 저사양 단말에 해당되는 경우, 전자 장치(101)는 적어도 일부의 집합에 포함된 경계 픽셀들의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정할 수 있다.

동작 1011에서, 전자 장치(101)는 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제2 이미지로부터 화질 개선된 제3 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 제3 이미지에서 제1 이미지의 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 '0'으로 설정하여 제4 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 제4 이미지를 디스플레이(110)에 제1 이미지와 비교하여 표시할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 제4 이미지의 저장을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 제4 이미지의 저장을 요청하는 사용자 입력을 수신함에 응답하여, 제4 이미지를 지정된 파일 포맷으로 변환하여 저장할 수 있다.

이하, 도 11의 전자 장치(1101)는 도 1의 전자 장치(101)에 대응될 수 있다.

도 11은, 다양한 예들에 따른, 네트워크 환경(1100) 내의 전자 장치(1101)의 블록도이다. 도 11을 참조하면, 네트워크 환경(1100)에서 전자 장치(1101)는 제 1 네트워크(1198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(1199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1104) 또는 서버(1108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 예에 따르면, 전자 장치(1101)는 서버(1108)를 통하여 전자 장치(1104)와 통신할 수 있다. 일 예에 따르면, 전자 장치(1101)는 프로세서(1120), 메모리(1130), 입력 모듈(1150), 음향 출력 모듈(1155), 디스플레이 모듈(1160), 오디오 모듈(1170), 센서 모듈(1176), 인터페이스(1177), 연결 단자(1178), 햅틱 모듈(1179), 카메라 모듈(1180), 전력 관리 모듈(1188), 배터리(1189), 통신 모듈(1190), 가입자 식별 모듈(1196), 또는 안테나 모듈(1197)을 포함할 수 있다. 어떤 예에서는, 전자 장치(1101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(1178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(1176), 카메라 모듈(1180), 또는 안테나 모듈(1197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1160))로 통합될 수 있다.

프로세서(1120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1140))를 실행하여 프로세서(1120)에 연결된 전자 장치(1101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(1120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1176) 또는 통신 모듈(1190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1132)에 저장하고, 휘발성 메모리(1132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1134)에 저장할 수 있다. 일 예에 따르면, 프로세서(1120)는 메인 프로세서(1121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1123)(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(1101)가 메인 프로세서(1121) 및 보조 프로세서(1123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(1123)는 메인 프로세서(1121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1123)는 메인 프로세서(1121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(1123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1121)와 함께, 전자 장치(1101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1160), 센서 모듈(1176), 또는 통신 모듈(1190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 예에 따르면, 보조 프로세서(1123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(1180) 또는 통신 모듈(1190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 예에 따르면, 보조 프로세서(1123)(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(1101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(1108))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(1130)는, 전자 장치(1101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1120) 또는 센서 모듈(1176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1130)는, 휘발성 메모리(1132) 또는 비휘발성 메모리(1134)를 포함할 수 있다.

프로그램(1140)은 메모리(1130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1142), 미들 웨어(1144) 또는 어플리케이션(1146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(1150)은, 전자 장치(1101)의 구성요소(예: 프로세서(1120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(1150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(1155)은 음향 신호를 전자 장치(1101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(1155)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 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(1160)은 전자 장치(1101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(1160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 예에 따르면, 디스플레이 모듈(1160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(1170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 예에 따르면, 오디오 모듈(1170)은, 입력 모듈(1150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(1155), 또는 전자 장치(1101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(1176)은 전자 장치(1101)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. 센서 모듈(1176)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(1177)는 전자 장치(1101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 예에 따르면, 인터페이스(1177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(1178)는, 그를 통해서 전자 장치(1101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 예에 따르면, 연결 단자(1178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(1179)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 예에 따르면, 햅틱 모듈(1179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(1180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 예에 따르면, 카메라 모듈(1180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(1188)은 전자 장치(1101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 예에 따르면, 전력 관리 모듈(1188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(1189)는 전자 장치(1101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 예에 따르면, 배터리(1189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(1190)은 전자 장치(1101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1102), 전자 장치(1104), 또는 서버(1108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1190)은 프로세서(1120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 예에 따르면, 통신 모듈(1190)은 무선 통신 모듈(1192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1194)(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(1198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(1199)(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(1104)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(1192)은 가입자 식별 모듈(1196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(1198) 또는 제 2 네트워크(1199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(1192)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(1192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1192)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(1192)은 전자 장치(1101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(1199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 예에 따르면, 무선 통신 모듈(1192)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(1197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 예에 따르면, 안테나 모듈(1197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 예에 따르면, 안테나 모듈(1197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(1198) 또는 제 2 네트워크(1199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(1197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 예에 따르면, 안테나 모듈(1197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

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

일 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(1199)에 연결된 서버(1108)를 통해서 전자 장치(1101)와 외부의 전자 장치(1104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(1102, 또는 1104) 각각은 전자 장치(1101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 예에 따르면, 전자 장치(1101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(1102, 1104, 또는 1108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1101)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(1101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1101)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(1101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 예에 있어서, 외부의 전자 장치(1104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(1108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 예에 따르면, 외부의 전자 장치(1104) 또는 서버(1108)는 제 2 네트워크(1199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(1101)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.

투명 배경 이미지가 생성 및 공유됨에 따라, 투명 배경 이미지에 대해 일반 이미지(예: 투명 배경이 아닌 이미지)와 동일한 경험 및 방법으로 화질이 분석되거나 화질이 개선될 필요가 있다.

한편, 이미지의 화질 분석 및 화질 개선에 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반의 화질 개선 알고리즘이 이용되고 있다. 일반 이미지는 RGB(red, green, blue)의 3채널로 이루어져 있으므로, 딥 러닝(deep-learning) 기반의 모델(예: CNN 기반의 모델)의 입력 이미지도 주로 3채널을 요구한다. 따라서, 4채널로 이루어진 투명 배경 이미지를 분석 또는 개선하기 위해서는 투명도 정보를 포함하는 알파 채널을 제외하고 나머지 3채널(RGB 채널)만 추출하여 딥 러닝 기반의 모델의 입력으로 사용할 수 있다.

다양한 어플리케이션에서, 이미지 내 투명 영역에 대응하는 RGB 값을 (0, 0, 0) 예를 들어, 검은색으로 설정하여 CNN 기반의 모델의 입력 정보로 사용하고 있다. 이러한 입력 정보에 컨볼루션이 적용되면, 출력 이미지에서 오브젝트와 배경의 경계 영역에 검은색 아티팩트(또는, 노이즈)가 발생할 수 있다.

또한, 다양한 어플리케이션에서, 이미지 내 투명 영역에 대응하는 RGB 값을 무작위로 설정하여 CNN 기반의 모델의 입력 정보로 사용할 수 있다. 이러한 입력 정보에 컨볼루션이 적용되면, 출력 이미지에서 오브젝트와 배경의 경계 영역에 보다 다양한 색의 아티팩트가 발생할 수 있다.

본 개시의 실시예는 투명 영역이 존재하는 이미지에 대해 화질 개선 시 경계 아티팩트를 감소시키는 전자 장치, 동작 방법, 및 저장 매체를 제공할 수 있다.

본 개시의 실시예는 투명 영역이 존재하는 이미지에 대해 화질 분석 시 화질에 대한 오인식 가능성을 감소시키는 전자 장치, 동작 방법, 및 저장 매체를 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치(101;1101)는, 메모리(120;1130), 및 프로세서(130;1120)를 포함할 수 있다. 상기 메모리는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제1 이미지에 상기 투명 영역이 존재하는 경우, 상기 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 상기 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용하도록 할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, a) 상기 제1 집합에 포함되며 색 정보가 설정된 픽셀들과 인접한 상기 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, b) 상기 위치가 식별된 픽셀들을 추출하여 경계 픽셀들의 제2 집합을 생성하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, c) 상기 제2 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하도록 할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 동작 a), 동작 b), 및 동작 c)를 반복함으로써, 상기 경계 픽셀들의 집합을 지정된 개수만큼 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정 시, 상기 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀과 인접한 상기 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하는 동작을 생략하도록 할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제2 이미지로부터 화질 개선된 제3 이미지를 획득하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제3 이미지에서 상기 제1 이미지의 상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 '0'으로 설정하여 제4 이미지를 생성하도록 할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 전자 장치는 디스플레이(110;1160)를 포함할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제4 이미지를 상기 디스플레이에 상기 제1 이미지와 비교하여 표시하도록 할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제4 이미지의 저장을 요청하는 사용자 입력을 수신함에 응답하여, 상기 제4 이미지를 지정된 파일 포맷으로 변환하여 저장하도록 할 수 있다. 상기 지정된 파일 포맷은 상기 제1 이미지의 파일 포맷과 동일한 파일 포맷을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 전자 장치는 디스플레이(110;1160)를 포함할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제2 이미지를 분석하여 상기 제2 이미지에 대응하는 상기 화질 개선 알고리즘을 결정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 결정된 화질 개선 알고리즘을 추천하는 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 화질 개선 알고리즘에서 요구되는 상기 경계 픽셀들의 집합의 개수를 식별하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 경계 픽셀들의 집합을 상기 식별된 개수만큼 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정하도록 할 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 제1 이미지의 해상도 또는 상기 전자 장치의 사양에 기반하여 적어도 일부의 집합에 포함된 경계 픽셀들의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정하도록 할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치의 연산량이 감소하고, 연산 속도는 증가할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가, 상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 상기 경계 픽셀들에 대한 색 정보 설정 방법을 이용하여 설정하거나, 가장 나중에 생성된 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀들의 색 정보를 평균한 값으로 상기 제1 이미지의 남은 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 설정하거나, 상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정하도록 할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치는 처리 가능한(또는, 원활한) 연산량에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있고, 부하가 과도해지는 것을 방지할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 각 픽셀과 인접한 픽셀들은, 상기 각 픽셀을 둘러싸는 지정된 개수의 픽셀들을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치(101;1101)의 동작 방법은, 제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 이미지에 상기 투명 영역이 존재하는 경우, 상기 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 상기 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용하는 동작을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, a) 상기 제1 집합에 포함되며 색 정보가 설정된 픽셀들과 인접한 상기 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, b) 상기 위치가 식별된 픽셀들을 추출하여 경계 픽셀들의 제2 집합을 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, c) 상기 제2 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하는 동작을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 동작 a), 동작 b), 및 동작 c)를 반복함으로써, 상기 경계 픽셀들의 집합을 지정된 개수만큼 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정할 수 있다. 상기 방법은, 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정 시, 상기 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀과 인접한 상기 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하는 동작을 생략할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 제2 이미지로부터 화질 개선된 제3 이미지를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제3 이미지에서 상기 제1 이미지의 상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 '0'으로 설정하여 제4 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 제4 이미지를 디스플레이(110;1160)에 상기 제1 이미지와 비교하여 표시하는 동작을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 제4 이미지의 저장을 요청하는 사용자 입력을 수신함에 응답하여, 상기 제4 이미지를 지정된 파일 포맷으로 변환하여 저장하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 지정된 파일 포맷은 상기 제1 이미지의 파일 포맷과 동일한 파일 포맷을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 제2 이미지를 분석하여 상기 제2 이미지에 대응하는 상기 화질 개선 알고리즘을 결정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 결정된 화질 개선 알고리즘을 추천하는 정보를 디스플레이(110;1160)에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 화질 개선 알고리즘에서 요구되는 상기 경계 픽셀들의 집합의 개수를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 경계 픽셀들의 집합을 상기 식별된 개수만큼 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 이미지의 해상도 또는 상기 전자 장치의 사양에 기반하여 적어도 일부의 집합에 포함된 경계 픽셀들의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정하는 동작을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 상기 경계 픽셀들에 대한 색 정보 설정 방법을 이용하여 설정할 수 있다. 또는, 상기 방법은, 가장 나중에 생성된 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀들의 색 정보를 평균한 값으로 상기 제1 이미지의 남은 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 설정할 수 있다. 또는, 상기 방법은, 상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정하는 동작을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 전자 장치의 동작 방법을 수행하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 상기 전자 장치의 동작 방법은, 제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제1 이미지에 상기 투명 영역이 존재하는 경우, 상기 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 상기 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용하는 동작을 포함할 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(1101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(1136) 또는 외장 메모리(1138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(1101))의 프로세서(예: 프로세서(1120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

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

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

Claims

전자 장치(101;1101)에 있어서,
인스트럭션들을 저장하는 메모리(120;1130); 및
프로세서(130;1120)를 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신하고,
상기 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별하고,
상기 제1 이미지에 상기 투명 영역이 존재하는 경우, 상기 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 상기 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하고,
상기 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하고,
상기 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성하고,
상기 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
a) 상기 제1 집합에 포함되며 색 정보가 설정된 픽셀들과 인접한 상기 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하고,
b) 상기 위치가 식별된 픽셀들을 추출하여 경계 픽셀들의 제2 집합을 생성하고,
c) 상기 제2 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1 내지 청구항 2 중 어느 한 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
상기 동작 a), 동작 b), 및 동작 c)를 반복함으로써, 상기 경계 픽셀들의 집합을 지정된 개수만큼 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정하고,
가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정 시, 상기 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀과 인접한 상기 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하는 동작을 생략하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
상기 제2 이미지로부터 화질 개선된 제3 이미지를 획득하고,
상기 제3 이미지에서 상기 제1 이미지의 상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 '0'으로 설정하여 제4 이미지를 생성하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1 내지 청구항 4 중 어느 한 항에 있어서,
상기 전자 장치는 디스플레이(110;1160)를 더 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
상기 제4 이미지를 상기 디스플레이에 상기 제1 이미지와 비교하여 표시하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1 내지 청구항 5 중 어느 한 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
상기 제4 이미지의 저장을 요청하는 사용자 입력을 수신함에 응답하여, 상기 제4 이미지를 지정된 파일 포맷으로 변환하여 저장하도록 하고,
상기 지정된 파일 포맷은 상기 제1 이미지의 파일 포맷과 동일한 파일 포맷을 포함하는, 전자 장치.
청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,
상기 전자 장치는 디스플레이(110;1160)를 더 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
상기 제2 이미지를 분석하여 상기 제2 이미지에 대응하는 상기 화질 개선 알고리즘을 결정하고,
상기 결정된 화질 개선 알고리즘을 추천하는 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1 내지 청구항 7 중 어느 한 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
상기 화질 개선 알고리즘에서 요구되는 상기 경계 픽셀들의 집합의 개수를 식별하고,
상기 경계 픽셀들의 집합을 상기 식별된 개수만큼 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정하되,
상기 제1 이미지의 해상도 또는 상기 전자 장치의 사양에 기반하여 적어도 일부의 집합에 포함된 경계 픽셀들의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1 내지 청구항 8 중 어느 한 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행 시에, 상기 전자 장치가,
상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 상기 경계 픽셀들에 대한 색 정보 설정 방법을 이용하여 설정하거나,
가장 나중에 생성된 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀들의 색 정보를 평균한 값으로 상기 제1 이미지의 남은 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 설정하거나,
상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1 내지 청구항 9 중 어느 한 항에 있어서,
상기 각 픽셀과 인접한 픽셀들은, 상기 각 픽셀을 둘러싸는 지정된 개수의 픽셀들을 포함하는, 전자 장치.
전자 장치(101;1101)의 동작 방법에 있어서,
제1 이미지에 대한 화질 개선을 요청하는 사용자 입력을 수신하는 동작;
상기 제1 이미지에 투명 영역이 존재하는지 여부를 식별하는 동작;
상기 제1 이미지에 상기 투명 영역이 존재하는 경우, 상기 투명 영역에 대응하는 복수의 픽셀들 중 상기 제1 이미지에 포함된 오브젝트에 대응하는 픽셀과 인접한 경계 픽셀들을 추출하는 동작;
상기 추출된 경계 픽셀들의 제1 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하는 동작;
상기 경계 픽셀들에 대하여 색 정보가 설정된 제2 이미지를 생성하는 동작; 및
상기 제2 이미지에 화질 개선 알고리즘을 적용하는 동작을 포함하는, 방법.
청구항 11에 있어서,
a) 상기 제1 집합에 포함되며 색 정보가 설정된 픽셀들과 인접한 상기 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하는 동작;
b) 상기 위치가 식별된 픽셀들을 추출하여 경계 픽셀들의 제2 집합을 생성하는 동작; 및
c) 상기 제2 집합에 포함된 각 픽셀의 색 정보를 각 픽셀과 인접한 픽셀들의 색 정보에 기초하여 설정하는 동작을 더 포함하는, 방법.
청구항 11 내지 청구항 12 중 어느 한 항에 있어서,
상기 동작 a), 동작 b), 및 동작 c)를 반복함으로써, 상기 경계 픽셀들의 집합을 지정된 개수만큼 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정하되,
가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정 시, 상기 가장 나중에 생성된 집합에 포함된 픽셀과 인접한 상기 투명 영역의 픽셀들의 위치를 식별하는 동작을 생략하는, 방법.
청구항 11 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제2 이미지로부터 화질 개선된 제3 이미지를 획득하는 동작; 및
상기 제3 이미지에서 상기 제1 이미지의 상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 '0'으로 설정하여 제4 이미지를 생성하는 동작을 더 포함하는, 방법.
청구항 11 내지 청구항 14 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제4 이미지를 디스플레이(110;1160)에 상기 제1 이미지와 비교하여 표시하는 동작을 더 포함하는, 방법.
청구항 11 내지 청구항 15 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제4 이미지의 저장을 요청하는 사용자 입력을 수신함에 응답하여, 상기 제4 이미지를 지정된 파일 포맷으로 변환하여 저장하는 동작을 더 포함하고,
상기 지정된 파일 포맷은 상기 제1 이미지의 파일 포맷과 동일한 파일 포맷을 포함하는, 방법.
청구항 11 내지 청구항 16 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제2 이미지를 분석하여 상기 제2 이미지에 대응하는 상기 화질 개선 알고리즘을 결정하는 동작; 및
상기 결정된 화질 개선 알고리즘을 추천하는 정보를 디스플레이(110;1160)에 표시하는 동작을 더 포함하는, 방법.
청구항 11 내지 청구항 17 중 어느 한 항에 있어서,
상기 화질 개선 알고리즘에서 요구되는 상기 경계 픽셀들의 집합의 개수를 식별하는 동작;
상기 경계 픽셀들의 집합을 상기 식별된 개수만큼 생성하여, 각 집합에 포함된 픽셀의 색 정보를 설정하는 동작; 및
상기 제1 이미지의 해상도 또는 상기 전자 장치의 사양에 기반하여 적어도 일부의 집합에 포함된 경계 픽셀들의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정하는 동작을 더 포함하는, 방법.
청구항 11 내지 청구항 18 중 어느 한 항에 있어서,
상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 상기 경계 픽셀들에 대한 색 정보 설정 방법을 이용하여 설정하거나,
가장 나중에 생성된 경계 픽셀들의 집합에 포함된 픽셀들의 색 정보를 평균한 값으로 상기 제1 이미지의 남은 투명 영역에 대응하는 픽셀들의 색 정보를 설정하거나,
상기 투명 영역에 대응하는 픽셀들 전체의 색 정보를 회색을 나타내는 값으로 설정하는 동작을 더 포함하는, 방법.
청구항 11 내지 청구항 19 중 어느 한 항에 있어서,
상기 각 픽셀과 인접한 픽셀들은, 상기 각 픽셀을 둘러싸는 지정된 개수의 픽셀들을 포함하는, 방법.