WO2018174648A1 - 전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법 - Google Patents

전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2018174648A1
WO2018174648A1 PCT/KR2018/003456 KR2018003456W WO2018174648A1 WO 2018174648 A1 WO2018174648 A1 WO 2018174648A1 KR 2018003456 W KR2018003456 W KR 2018003456W WO 2018174648 A1 WO2018174648 A1 WO 2018174648A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
parameter
image data
electronic device
scene
camera module
Prior art date
Application number
PCT/KR2018/003456
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
이우용
이인표
민병현
박정용
유형진
이규봉
원종훈
Original Assignee
삼성전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자 주식회사 filed Critical 삼성전자 주식회사
Priority to US16/496,916 priority Critical patent/US11039062B2/en
Publication of WO2018174648A1 publication Critical patent/WO2018174648A1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/61—Control of cameras or camera modules based on recognised objects
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/62—Control of parameters via user interfaces
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/63—Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/63—Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders
    • H04N23/631—Graphical user interfaces [GUI] specially adapted for controlling image capture or setting capture parameters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H04N9/646—Circuits for processing colour signals for image enhancement, e.g. vertical detail restoration, cross-colour elimination, contour correction, chrominance trapping filters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6083—Colour correction or control controlled by factors external to the apparatus
    • H04N1/6086—Colour correction or control controlled by factors external to the apparatus by scene illuminant, i.e. conditions at the time of picture capture, e.g. flash, optical filter used, evening, cloud, daylight, artificial lighting, white point measurement, colour temperature

Definitions

  • Various embodiments of the present disclosure relate to an electronic device and an image processing method according to a camera photographing environment and a scene using the same.
  • the electronic device provides a camera function to generate and store an image or a video by photographing a subject.
  • the electronic device may provide, as a camera setting value, a default parameter set for a scene recognized in an image acquired by image capturing. Accordingly, the user can take an image in an optimal environment.
  • the electronic device may provide a color change in units of pixels for the image based on a parameter analyzed by the image.
  • the electronic device may acquire a parameter extracted based on the image analysis and a variable parameter based on a recognized scene of the image.
  • the electronic device may apply a variable parameter to an image in real time.
  • an electronic device may include a camera module, a memory, and a processor electrically connected to the camera module and the memory, and the processor may include a first image obtained by using the camera module. Extracting a first parameter for data, detecting situation information on the electronic device using a sensor or a microphone functionally connected to the electronic device, and a scene corresponding to the first image data among a plurality of predefined scenes Detects a second parameter, obtains a second parameter based on the first parameter, the situation information, and the scene, generates second image data acquired using the camera module, based on the second parameter, Display the second image data using a display functionally connected to the electronic device. It can be.
  • an image processing method may include extracting a first parameter for first image data acquired using a camera module, and functionally with the electronic device. Detecting contextual information on the electronic device using a connected sensor or microphone, detecting a scene corresponding to the first image data among a plurality of predefined scenes, the first parameter, the contextual information, and Acquiring a second parameter based on the scene, and generating second image data acquired using the camera module based on the second parameter and displaying the second image data on the display.
  • an electronic device may include a camera module, a touch screen display, a memory, and a processor electrically connected to the camera module, the touch screen display, and the memory.
  • the camera module may be used to sequentially obtain one or more first images and one or more second images corresponding to an external object, and generate a first scene corresponding to the one or more first images among a plurality of scenes.
  • the electronic device may provide an image to which various effects are applied as the color of the pixel for the image may be changed.
  • the electronic device may proceed to photograph the image without stopping the photographing to apply another effect.
  • various effects may be applied according to parameters of an input image even in the same scene.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an electronic device in a network environment according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a block diagram of a program module according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram for describing a method of calculating a parameter average change amount of image data according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • 11A and 11B are flowcharts illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • expressions such as “A or B,” “at least one of A or / and B,” or “one or more of A or / and B,” and the like may include all possible combinations of items listed together.
  • “A or B,” “at least one of A and B,” or “at least one of A or B,” includes (1) at least one A, (2) at least one B, Or (3) both of cases including at least one A and at least one B.
  • first,” “second,” “first,” or “second,” and the like may modify various components, regardless of order and / or importance, and may form a component. It is used to distinguish it from other components and does not limit the components.
  • the first user device and the second user device may represent different user devices regardless of the order or importance.
  • the first component may be called a second component, and similarly, the second component may be renamed to the first component.
  • One component (such as a first component) is "(functionally or communicatively) coupled with / to" to another component (such as a second component) or " When referred to as “connected to”, it should be understood that any component may be directly connected to the other component or may be connected through another component (eg, a third component).
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • no other component e.g., a third component
  • the expression “configured to” as used in this document is, for example, “having the capacity to” depending on the context, for example, “suitable for,” “. It may be used interchangeably with “designed to,” “adapted to,” “made to,” or “capable of.”
  • the term “configured to” may not necessarily mean only “specifically designed to” in hardware. Instead, in some situations, the expression “device configured to” may mean that the device “can” along with other devices or components.
  • the phrase “processor configured (or configured to) perform A, B, and C” may be implemented by executing a dedicated processor (eg, an embedded processor) to perform its operation, or one or more software programs stored in a memory device. It may mean a general-purpose processor (eg, a CPU or an application processor) capable of performing corresponding operations.
  • an electronic device may be, for example, a smartphone, a tablet personal computer, a mobile phone, a video phone, an e-book reader.
  • Desktop personal computer (PC) laptop personal computer (PC), netbook computer, workstation, server, personal digital assistant (PDA), portable multimedia player (PMP), MP3 player, It may include at least one of a mobile medical device, a camera, or a wearable device.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • MP3 player MP3 player
  • wearable devices may be accessory (eg, watches, rings, bracelets, anklets, necklaces, glasses, contact lenses, or head-mounted-devices (HMDs)), textiles, or clothing one-pieces (eg, it may include at least one of an electronic garment, a body attachment type (eg, a skin pad or a tattoo), or a living implantable type (eg, an implantable circuit).
  • HMDs head-mounted-devices
  • the electronic device may be a home appliance.
  • Home appliances are, for example, televisions, digital video disk (DVD) players, audio, refrigerators, air conditioners, vacuum cleaners, ovens, microwaves, washing machines, air purifiers, set-top boxes, home automation controls Panel (home automation control panel), security control panel, TV box (e.g. Samsung HomeSync TM , Apple TV TM , or Google TV TM ), game console (e.g. Xbox TM , PlayStation TM ), electronic dictionary It may include at least one of an electronic key, a camcorder, or an electronic picture frame.
  • DVD digital video disk
  • the electronic device may include various medical devices (eg, various portable medical measuring devices (such as blood glucose meters, heart rate monitors, blood pressure monitors, or body temperature meters), magnetic resonance angiography (MRA), and magnetic resonance imaging (MRI)).
  • various medical devices eg, various portable medical measuring devices (such as blood glucose meters, heart rate monitors, blood pressure monitors, or body temperature meters), magnetic resonance angiography (MRA), and magnetic resonance imaging (MRI)).
  • CT computed tomography
  • GNSS global navigation satellite systems
  • EDRs event data recorders
  • FDRs flight data recorders
  • automotive infotainment ( infotainment devices e.g.
  • an electronic device may be a piece of furniture or a building / structure, an electronic board, an electronic signature receiving device, a projector, or various measuring devices (eg, Water, electricity, gas, or radio wave measuring instrument).
  • the electronic device may be one or a combination of the aforementioned various devices.
  • the electronic device may be a flexible electronic device.
  • the electronic device is not limited to the above-described devices, and may include a new electronic device according to technology development.
  • the term user may refer to a person who uses an electronic device or a device (eg, an artificial intelligence electronic device) that uses an electronic device.
  • a device eg, an artificial intelligence electronic device
  • the electronic device 101 may include a bus 110, a processor 120, a memory 130, an input / output interface 150, a display 160, and a communication interface 170. According to an embodiment of the present disclosure, the electronic device 101 may omit at least one of the components or additionally include other components.
  • the bus 110 may include circuitry that connects the components 110-170 to each other and transfers communication (eg, control messages or data) between the components.
  • the processor 120 may include one or more of a central processing unit, an application processor, or a communication processor (CP). The processor 120 may execute, for example, an operation or data processing related to control and / or communication of at least one other component of the electronic device 101.
  • the memory 130 may include volatile and / or nonvolatile memory.
  • the memory 130 may store, for example, commands or data related to at least one other element of the electronic device 101.
  • the memory 130 may store software and / or a program 140.
  • the program 140 may include, for example, a kernel 141, middleware 143, an application programming interface (API) 145, an application program (or “application”) 147, or the like.
  • API application programming interface
  • application or “application”
  • At least a portion of kernel 141, middleware 143, or API 145 may be referred to as an operating system.
  • the kernel 141 may be a system resource (eg, used to execute an action or function implemented in, for example, other programs (eg, middleware 143, API 145, or application program 147).
  • the bus 110, the processor 120, or the memory 130 may be controlled or managed.
  • the kernel 141 may provide an interface for controlling or managing system resources by accessing individual components of the electronic device 101 from the middleware 143, the API 145, or the application program 147. Can be.
  • the middleware 143 may serve as an intermediary for allowing the API 145 or the application program 147 to communicate with the kernel 141 to exchange data.
  • the middleware 143 may process one or more work requests received from the application program 147 according to priority.
  • the middleware 143 may use system resources (eg, the bus 110, the processor 120, or the memory 130, etc.) of the electronic device 101 for at least one of the application programs 147. Prioritize and process the one or more work requests.
  • the API 145 is an interface for the application 147 to control functions provided by the kernel 141 or the middleware 143.
  • the API 145 may include at least the following: file control, window control, image processing, or character control. It can contain one interface or function (eg command).
  • the input / output interface 150 may transmit, for example, a command or data input from a user or another external device to other component (s) of the electronic device 101, or other components of the electronic device 101 ( Commands or data received from the device) can be output to the user or other external device.
  • Display 160 may be, for example, a liquid crystal display (LCD), a light emitting diode (LED) display, an organic light emitting diode (OLED) display, or a microelectromechanical system (MEMS) display, or an electronic paper display. It may include.
  • the display 160 may display, for example, various types of content (eg, text, images, videos, icons, and / or symbols, etc.) to the user.
  • the display 160 may include a touch screen and may receive, for example, a touch, gesture, proximity, or hovering input using an electronic pen or a part of a user's body.
  • the communication interface 170 may establish communication between the electronic device 101 and an external device (eg, the first external electronic device 102, the second external electronic device 104, or the server 106). Can be.
  • the communication interface 170 may be connected to the network 162 through wireless or wired communication to communicate with an external device (eg, the second external electronic device 104 or the server 106).
  • Wireless communication may include, for example, LTE, LTE Advance (LTE-A), code division multiple access (CDMA), wideband CDMA (WCDMA), universal mobile telecommunications system (UMTS), wireless broadband (WBro), or GSM (global). system for mobile communications), and the like.
  • wireless communication may include, for example, near field communication 164.
  • Local area communication 164 may include, for example, wireless fidelity (WiFi), light fidelity (LiFi), Bluetooth, Bluetooth low power (BLE), zigbee, near field communication (NFC), and magnetic secure transmission. ), A radio frequency (RF), or a body area network (BAN).
  • the wireless communication may include GNSS.
  • the GNSS may be, for example, a global positioning system (GPS), a global navigation satellite system (Glonass), a Beidou Navigation Satellite System (hereinafter “Beidou”), or a Galileo, the European global satellite-based navigation system.
  • GPS global positioning system
  • Beidou Beidou Navigation Satellite System
  • Galileo the European global satellite-based navigation system.
  • Wired communication may include, for example, at least one of a universal serial bus (USB), a high definition multimedia interface (HDMI), a standard standard232 (RS-232), a power line communication, a plain old telephone service (POTS), and the like.
  • the network 162 may comprise a telecommunications network, for example at least one of a computer network (eg, LAN or WAN), the Internet, or a telephone network.
  • Each of the first and second external electronic devices 102 and 104 may be a device of the same or different type as the electronic device 101. According to various embodiments of the present disclosure, all or part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in another or a plurality of electronic devices (for example, the electronic devices 102 and 104 or the server 106). According to this, when the electronic device 101 needs to perform a function or service automatically or by request, the electronic device 101 may instead execute or execute the function or service by itself, or at least some function associated therewith.
  • the other electronic device may request the requested function or The additional function may be executed and the result may be transmitted to the electronic device 101.
  • the electronic device 101 may provide the requested function or service by processing the received result as it is or additionally.
  • Cloud computing distributed computing, or client-server computing techniques can be used.
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device 201 according to various embodiments.
  • the electronic device 201 may include, for example, all or part of the electronic device 101 illustrated in FIG. 1.
  • the electronic device 201 may include one or more processors (eg, an AP) 210, a communication module 220, a subscriber identification module 224, a memory 230, a sensor module 240, an input device 250, and a display. 260, an interface 270, an audio module 280, a camera module 291, a power management module 295, a battery 296, an indicator 297, and a motor 298.
  • the 210 may control a plurality of hardware or software components connected to the processor 210 by running an operating system or an application program, and may perform various data processing and operations.
  • the processor 210 may further include a graphic processing unit (GPU) and / or an image signal processor. 210 may include at least some of the components shown in FIG. 2 (eg, cellular module 221). The processor 210 other components: processing by loading the command or data received from at least one (e.g., non-volatile memory) in the volatile memory) and can store the result data into the nonvolatile memory.
  • a graphic processing unit GPU
  • an image signal processor may include at least some of the components shown in FIG. 2 (eg, cellular module 221).
  • the processor 210 other components: processing by loading the command or data received from at least one (e.g., non-volatile memory) in the volatile memory) and can store the result data into the nonvolatile memory.
  • the communication module 220 may include, for example, a cellular module 221, a WiFi module 223, a Bluetooth module 225, a GNSS module 227, an NFC module 228, and an RF module 229. have.
  • the cellular module 221 may provide, for example, a voice call, a video call, a text service, or an internet service through a communication network.
  • the cellular module 221 may perform identification and authentication of the electronic device 201 in a communication network by using a subscriber identification module (eg, a SIM card) 224.
  • the cellular module 221 may perform at least some of the functions that the processor 210 may provide.
  • the cellular module 221 may include a communication processor (CP).
  • CP communication processor
  • at least some (eg, two or more) of the cellular module 221, the WiFi module 223, the Bluetooth module 225, the GNSS module 227, or the NFC module 228 may be one integrated chip. (IC) or in an IC package.
  • the RF module 229 may transmit / receive a communication signal (for example, an RF signal), for example.
  • the RF module 229 may include, for example, a transceiver, a power amp module (PAM), a frequency filter, a low noise amplifier (LNA), an antenna, or the like.
  • PAM power amp module
  • LNA low noise amplifier
  • At least one of the cellular module 221, the WiFi module 223, the Bluetooth module 225, the GNSS module 227, or the NFC module 228 may transmit and receive an RF signal through a separate RF module.
  • Subscriber identification module 224 may include, for example, a card or embedded SIM that includes a subscriber identification module, and may include unique identification information (eg, integrated circuit card identifier (ICCID)) or subscriber information (eg, IMSI). (international mobile subscriber identity)).
  • ICCID integrated circuit card identifier
  • IMSI international mobile subscriber identity
  • the memory 230 may include, for example, an internal memory 232 or an external memory 234.
  • the internal memory 232 may include, for example, volatile memory (for example, DRAM, SRAM, or SDRAM), nonvolatile memory (for example, one time programmable ROM (OTPROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM).
  • the flash memory may include at least one of a flash memory, a hard drive, or a solid state drive (SSD)
  • the external memory 234 may be a flash drive, for example, a compact flash (CF) or a secure digital (SD). ), Micro-SD, Mini-SD, extreme digital (xD), multi-media card (MMC), memory stick, etc.
  • the external memory 234 may be functionally connected to the electronic device 201 through various interfaces. Or physically connected.
  • the sensor module 240 may measure, for example, a physical quantity or detect an operation state of the electronic device 201 and convert the measured or detected information into an electrical signal.
  • the sensor module 240 includes, for example, a gesture sensor 240A, a gyro sensor 240B, an air pressure sensor 240C, a magnetic sensor 240D, an acceleration sensor 240E, a grip sensor 240F, and a proximity sensor ( 240G), color sensor 240H (e.g., red (green, blue) sensor), biometric sensor 240I, temperature / humidity sensor 240J, illuminance sensor 240K, or UV (ultra violet) ) May include at least one of the sensors 240M.
  • sensor module 240 may include, for example, an e-nose sensor, an electromyography (EMG) sensor, an electrocardiogram (EEG) sensor, an electrocardiogram (ECG) sensor, Infrared (IR) sensors, iris sensors and / or fingerprint sensors.
  • the sensor module 240 may further include a control circuit for controlling at least one or more sensors belonging therein.
  • the electronic device 201 further includes a processor configured to control the sensor module 240, as part of or separately from the processor 210, while the processor 210 is in a sleep state. The sensor module 240 may be controlled.
  • the input device 250 may include, for example, a touch panel 252, a (digital) pen sensor 254, a key 256, or an ultrasonic input device 258.
  • the touch panel 252 may use at least one of capacitive, resistive, infrared, or ultrasonic methods, for example.
  • the touch panel 252 may further include a control circuit.
  • the touch panel 252 may further include a tactile layer to provide a tactile response to the user.
  • the (digital) pen sensor 254 may be, for example, part of a touch panel or may include a separate recognition sheet.
  • the key 256 may include, for example, a physical button, an optical key, or a keypad.
  • the ultrasonic input device 258 may detect ultrasonic waves generated by an input tool through a microphone (for example, the microphone 288) and check data corresponding to the detected ultrasonic waves.
  • Display 260 may include panel 262, hologram device 264, projector 266, and / or control circuitry to control them.
  • the panel 262 may be implemented to be, for example, flexible, transparent, or wearable.
  • the panel 262 may be configured with the touch panel 252 and one or more modules.
  • panel 262 may include a pressure sensor (or force sensor) capable of measuring the strength of the pressure on the user's touch.
  • the pressure sensor may be integrally implemented with the touch panel 252 or one or more sensors separate from the touch panel 252.
  • the hologram 264 may show a stereoscopic image in the air by using interference of light.
  • the projector 266 may display an image by projecting light onto a screen.
  • the screen may be located inside or outside the electronic device 201.
  • the interface 270 may include, for example, an HDMI 272, a USB 274, an optical interface 276, or a D-subminiature 278.
  • the interface 270 may be included in, for example, the communication interface 170 illustrated in FIG. 1.
  • interface 270 may include, for example, a mobile high-definition link (MHL) interface, an SD card / multi-media card (MMC) interface, or an infrared data association (IrDA) compliant interface. have.
  • MHL mobile high-definition link
  • MMC Secure Digital Card
  • IrDA infrared data association
  • the audio module 280 may bidirectionally convert, for example, a sound and an electrical signal. At least some components of the audio module 280 may be included in, for example, the input / output interface 145 illustrated in FIG. 1.
  • the audio module 280 may process sound information input or output through, for example, a speaker 282, a receiver 284, an earphone 286, a microphone 288, or the like.
  • the camera module 291 is, for example, a device capable of capturing still images and moving images. According to one embodiment, the camera module 291 is one or more image sensors (eg, a front sensor or a rear sensor), a lens, and an image signal processor (ISP). Or flash (eg, LED or xenon lamp, etc.).
  • the power management module 295 may manage power of the electronic device 201, for example.
  • the power management module 295 may include a power management integrated circuit (PMIC), a charger IC, or a battery or fuel gauge.
  • the PMIC may have a wired and / or wireless charging scheme.
  • the wireless charging method may include, for example, a magnetic resonance method, a magnetic induction method, an electromagnetic wave method, or the like, and may further include additional circuits for wireless charging, such as a coil loop, a resonance circuit, a rectifier, and the like. have.
  • the battery gauge may measure, for example, the remaining amount of the battery 296, the voltage, the current, or the temperature during charging.
  • the battery 296 may include, for example, a rechargeable cell and / or a solar cell.
  • the indicator 297 may display a specific state of the electronic device 201 or a part thereof (for example, the processor 210), for example, a booting state, a message state, or a charging state.
  • the motor 298 may convert electrical signals into mechanical vibrations, and may generate vibrations or haptic effects.
  • the electronic device 201 may be, for example, a mobile TV supporting device capable of processing media data according to a standard such as digital multimedia broadcasting (DMB), digital video broadcasting (DVB), or mediaFlo TM . : GPU).
  • DMB digital multimedia broadcasting
  • DVD digital video broadcasting
  • mediaFlo TM . : GPU mediaFlo TM .
  • Each of the components described in this document may be composed of one or more components, and the names of the corresponding components may vary depending on the type of electronic device.
  • the electronic device (for example, the electronic device 201) may include some components, omit additional components, or combine some of the components to form one entity. The functions of the corresponding components before the combination can be performed in the
  • FIG. 3 is a block diagram of a program module according to various embodiments of the present disclosure.
  • the program module 310 may include an operating system and / or various applications running on the operating system for controlling resources related to the electronic device (eg, the electronic device 101).
  • the application program 147 may be included.
  • the operating system may include, for example, Android TM, iOS TM, Windows TM, Symbian TM, Tizen TM, or Bada TM.
  • the program module 310 may include a kernel 320 (eg, kernel 141), middleware 330 (eg, middleware 143), and API 360 (eg, API 145).
  • And / or the application 370 eg, the application program 147). At least a part of the program module 310 may be preloaded on the electronic device or downloaded from an external electronic device (eg, the electronic devices 102 and 104, the server 106, etc.).
  • the kernel 320 may include, for example, a system resource manager 321 and / or a device driver 323.
  • the system resource manager 321 may perform control, allocation, or retrieval of system resources.
  • the system resource manager 321 may include a process manager, a memory manager, or a file system manager.
  • the device driver 323 may include, for example, a display driver, a camera driver, a Bluetooth driver, a shared memory driver, a USB driver, a keypad driver, a WiFi driver, an audio driver, or an inter-process communication (IPC) driver.
  • the middleware 330 may provide various functions through the API 360, for example, to provide functions commonly required by the application 370, or to allow the application 370 to use limited system resources inside the electronic device.
  • the middleware 330 may include a runtime library 335, an application manager 341, a window manager 342, a multimedia manager 343, a resource manager 344, a power manager 345, and a database manager ( 346, a package manager 347, a connectivity manager 348, a notification manager 349, a location manager 350, a graphic manager 351, or a security manager 352.
  • the runtime library 335 may include, for example, a library module that the compiler uses to add new functionality through the programming language while the application 370 is running.
  • the runtime library 335 may perform input / output management, memory management, or arithmetic function processing.
  • the application manager 341 may manage, for example, the life cycle of the application 370.
  • the window manager 342 may manage GUI resources used on the screen.
  • the multimedia manager 343 may identify a format necessary for playing the media files, and may encode or decode the media file using a codec suitable for the format.
  • the resource manager 344 may manage space of source code or memory of the application 370.
  • the power manager 345 may manage, for example, the capacity, temperature, or power of the battery, and may determine or provide power information necessary for the operation of the electronic device using the corresponding information. According to an embodiment of the present disclosure, the power manager 345 may interwork with a basic input / output system (BIOS).
  • BIOS basic input / output system
  • the database manager 346 may create, retrieve, or change a database to be used, for example, in the application 370.
  • the package manager 347 may manage installation or update of an application distributed in the form of a package file.
  • the connectivity manager 348 may manage, for example, a wireless connection.
  • the notification manager 349 may provide the user with events such as, for example, an arrival message, an appointment, a proximity notification, and the like.
  • the location manager 350 may manage location information of the electronic device, for example.
  • the graphic manager 351 may manage, for example, graphic effects to be provided to the user or a user interface related thereto.
  • the security manager 352 may provide system security or user authentication, for example.
  • the middleware 330 may include a telephony manager for managing a voice or video call function of the electronic device or a middleware module capable of forming a combination of functions of the above-described components. .
  • the middleware 330 may provide a module specialized for each type of operating system.
  • the middleware 330 may dynamically delete some of the existing components or add new components.
  • API 360 is, for example, a set of API programming functions, which may be provided in different configurations depending on the operating system. For example, in the case of Android or iOS, one API set may be provided for each platform, and in Tizen, two or more API sets may be provided for each platform.
  • the application 370 is, for example, a home 371, a dialer 372, an SMS / MMS 373, an instant message (IM) 374, a browser 375, a camera 376, an alarm 377. , Contacts 378, voice dials 379, emails 380, calendars 381, media players 382, albums 383, watches 384, health care (e.g., measures exercise or blood sugar, etc.) Or an application for providing environmental information (eg, barometric pressure, humidity, or temperature information).
  • the application 370 may include an information exchange application capable of supporting information exchange between the electronic device and the external electronic device.
  • the information exchange application may include, for example, a notification relay application for delivering specific information to the external electronic device, or a device management application for managing the external electronic device.
  • the notification delivery application may deliver notification information generated by another application of the electronic device to the external electronic device, or receive notification information from the external electronic device and provide the notification information to the user.
  • the device management application may be, for example, the ability of an external electronic device to communicate with the electronic device (e.g. turn-on / turn-off of the external electronic device itself (or some component) or the brightness (or resolution) of the display). Control), or install, delete, or update an application running on the external electronic device.
  • the application 370 may include an application (eg, a health care application of a mobile medical device) designated according to an attribute of the external electronic device.
  • the application 370 may include an application received from an external electronic device.
  • At least a portion of the program module 310 may be implemented (eg, executed) in software, firmware, hardware (eg, the processor 210), or a combination of at least two or more thereof, and a module for performing one or more functions; It can include a program, routine, instruction set, or process.
  • module includes a unit composed of hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as logic, logic blocks, components, or circuits.
  • the module may be an integrally formed part or a minimum unit or part of performing one or more functions.
  • Modules may be implemented mechanically or electronically, for example, application-specific integrated circuit (ASIC) chips, field-programmable gate arrays (FPGAs), or known or future developments that perform certain operations. It can include a programmable logic device.
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • FPGAs field-programmable gate arrays
  • At least a portion of an apparatus e.g., modules or functions thereof
  • method e.g., operations
  • a computer-readable storage medium e.g., memory 130
  • the command is executed by a processor (e.g, the processor 120)
  • the processor may perform a function corresponding to the command.
  • Computer-readable recording media include hard disks, floppy disks, magnetic media (such as magnetic tape), optical recording media (such as CD-ROMs, DVDs, magnetic-optical media (such as floppy disks)), and internal memory. And the like. Instructions can include code generated by a compiler or code that can be executed by an interpreter. According to various embodiments of the present disclosure, the module or the program module may include at least one or more of the aforementioned components, some of them may be omitted, or may further include other components.
  • operations performed by a module, program module, or other component may be executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or at least some of the operations may be executed in a different order, omitted, or other operations may be added. Can be.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 400 may include a wireless communication circuit 410, a memory 420, and a camera module 430.
  • a wireless communication circuit 410 may include a wireless communication circuit 410, a memory 420, and a camera module 430.
  • camera module 291 of FIG. 2 may include a wireless communication circuit 410, a memory 420, and a camera module 430.
  • audio module 440 may include a microphone 410 and a microphone 430.
  • sensor module 450 eg, sensor module 240 of FIG. 2
  • touchscreen display 460 e.g, touch display 460
  • processor 470 e.g, the processor 120 or 210 may be included.
  • the wireless communication circuit 410 (eg, the communication interface 170 of FIG. 1) and the communication module 220 of FIG. 2 may be connected to the electronic device 400 and an external electronic device (eg, Communication between the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 480 (eg, the server 106 of FIG. 1) may be connected.
  • an external electronic device eg, Communication between the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 480 (eg, the server 106 of FIG. 1) may be connected.
  • the memory 420 may include data about a scene that is a reference value for determining a scene of image data, for example.
  • a plurality of scenes can be stored.
  • the memory 420 may generate an algorithm for acquiring the second parameter based on the first parameter, the scene, and / or the context information about the electronic device 400. Can be stored.
  • the memory 420 may store the obtained second parameter.
  • the memory 420 may generate and store the second parameter as one filter.
  • the memory 420 may include first image data photographed with a first parameter and first parameter data, a scene, and / or context information about the electronic device 400.
  • the second image data to which the second parameter obtained based on is applied may be stored.
  • the camera module 430 may transfer the collected image to the display unit 431 as a preview screen, and the image may be reflected by the user through the camera module. You can check.
  • the camera module 430 may generate image data by capturing an image collected at the time when the input for requesting the image capturing occurs in response to the input requesting the image capturing.
  • the audio module 440 may include a speaker 441 (eg, the speaker 282 of FIG. 2) and a microphone 443 (eg, Microphone 288 of FIG. 2).
  • the microphone 443 may acquire sound information of an external environment of the electronic device 400 and transmit the obtained sound information to the processor 470.
  • the sensor module 450 may include an illuminance sensor (eg, the illuminance sensor 240K of FIG. 2).
  • the illuminance sensor may measure the illuminance of the surrounding environment with respect to the electronic device 400 and transmit the measured illuminance to the processor 470.
  • the touch screen display 460 may include a display 461 (eg, display 160 of FIG. 1 and display 260 of FIG. 2) and a touch panel 463 (eg, FIG. 2).
  • the input device 250 may be configured to be integrally included.
  • the touch screen display 460 may display an image photographed through the camera module 430 and first image data acquired according to a photographing request.
  • the touch screen display 460 may display second image data obtained from the camera module 430 based on the second parameter.
  • the second parameter may be obtained based on the first parameter for the first image data, the scene, and / or context information about the surrounding environment of the electronic device 400.
  • the processor 470 may be configured to provide a general operation of the electronic device 400 and an internal configuration of the electronic device 400. Control the signal flow between them, perform data processing, and control the power supply from the battery to the components.
  • the processor 470 may extract the first parameter for the first image data obtained by using the camera module 430.
  • the first parameter for the first image data may include hue, saturation, contrast, color information (eg, RGB (red, green, blue)), RGB average value, brightness value, Or face information.
  • the processor 470 may obtain context information about the surrounding environment of the electronic device 400.
  • the processor 470 may obtain context information (eg, indoor or outdoor) for the electronic device 400 through the sensor module 450 or the microphone 443.
  • the processor 470 may detect a scene of the first image data.
  • the processor 470 may detect a scene for the first image data acquired using the camera module 430 based on a plurality of scenes previously stored in the memory 420.
  • the processor 470 may generate a second parameter based on a first parameter for the first image data, context information for the electronic device 400, and / or a scene for the first image data. Can be obtained.
  • the second parameter may be a parameter for editing color, contrast, outline, etc. of at least some pixels in the first image data or an object included in the first image data.
  • the processor 470 generates second image data acquired using the camera module 430 based on the obtained second parameter, and touches the generated second image data. May be displayed on the screen display 460.
  • the processor 470 may store the first image data of the first parameter and the second image data generated based on the second parameter in the first image data in the memory 420.
  • the processor 470 may control to maintain the state where the second parameter is applied. . If an input for releasing the fixing of the second parameter is detected while maintaining the state in which the second parameter is applied, the processor 470 acquires a third parameter for a time when the input for releasing is detected, and Based on the obtained third parameter, third image data acquired using the camera module may be generated and displayed on the touch screen display 460.
  • the processor 470 may sequentially acquire one or more first images and one or more second images corresponding to the external object using the camera module 430.
  • the processor 470 may identify a first scene and first color information corresponding to the one or more first images, and generate a first filter based on the first scene and the first color information.
  • the processor 470 may correct at least a portion of the one or more first images by using the generated first filter and display the same on the touch screen display 460.
  • the processor 470 may identify the second scene and the second color information corresponding to the obtained one or more second images, and generate a second filter based on the second scene information.
  • the processor 470 may correct and display at least a portion of the one or more second images by using the generated second filter on the touch screen display 460.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the electronic device may be configured from the first image data acquired using the camera module (eg, the camera module 430 of FIG. 4) in operation 501.
  • 1 Parameter can be extracted.
  • the first parameter for the first image data may include at least one of color tone, saturation, contrast, color information (eg, RGB), RGB average value, brightness value, or face information.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the electronic device may detect the scene information for the electronic device and / or the scene for the first image data in operation 503. have.
  • the electronic device may obtain context information about the electronic device from a sensor module (eg, the sensor module 450 of FIG. 4).
  • the situation information may include indoor and outdoor.
  • the electronic device may determine whether it is indoor or outdoor by measuring the illuminance of the surrounding environment with respect to the electronic device through an illuminance sensor (eg, the illuminance sensor 240K of FIG. 2) of the sensor module.
  • the electronic device may determine whether it is indoor or outdoor based on sound information obtained from a microphone (eg, the microphone 443 of FIG. 4) of the audio module (eg, the audio module 440 of FIG. 4).
  • the electronic device may detect a scene of the first image data.
  • Data about a scene, which is a reference value for detecting the scene, for example, a plurality of scenes may be pre-stored in a memory (eg, the memory 420 of FIG. 4).
  • the scene may include a person, a night view, a landscape, a backlight person, a night person, a backlight, a macro, a weak light, a spotlight, and the like.
  • the electronic device may detect a scene corresponding to the first image data acquired using the camera module based on the plurality of scenes previously stored in the memory.
  • the electronic device may determine a scene having a high priority among the plurality of scenes as a scene for the first image data.
  • the priority for the scene may be preset.
  • the priority for the scene may be set by the user. For example, when one scene of the plurality of scenes is a person and the other scene is a landscape, and the person has a higher priority than the landscape, the electronic device may determine the scene for the first image data as the person.
  • the electronic device may determine the first parameter for the first image data, the context information for the electronic device, and the first image data in operation 505.
  • a second parameter may be obtained based on the scene for.
  • the second parameter may be a parameter for changing at least some pixels in the first image data.
  • the electronic device may generate second image data obtained using the camera module based on the second parameter acquired in operation 507. can do.
  • the electronic device may perform operations such as correcting, editing, converting, enhancing, and adjusting the first image data according to the second parameter.
  • the modified second image data may be generated from the first image data.
  • the electronic device may display the second image data on the display (eg, the touchscreen display 460 of FIG. 4) in operation 509. Can be.
  • the electronic device may store the first image data of the first parameter and the second image data to which the second parameter is applied, in a memory.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the electronic device may store the second parameter in a memory. have.
  • the electronic device may store the second parameter in a memory as one filter.
  • the electronic device may post-process the first image data stored in the memory based on the second parameter stored in the memory. For example, while performing an operation of acquiring the second parameter based on the parameter, the scene, and / or the contextual information about the electronic device, the image data acquired using the camera module (eg, FIG. 7). 710 may not apply the obtained second parameter in real time. Accordingly, the electronic device may control to post-process the image data (eg, 710 of FIG. 7) by storing the second parameter in a memory.
  • the operation 511 may or may not be performed depending on whether a user input for storing the second parameter is detected.
  • the electronic device may repeatedly perform operations 501 to 511 until an input for ending capturing an image is detected.
  • the electronic device may detect an input for fixing the second parameter with respect to the second image data.
  • the electronic device may separately include an item (eg, a pin) for fixing the second parameter on a screen displaying the second image data on a display.
  • the electronic device may generate and display image data acquired using the camera module based on the second parameter.
  • the operation of extracting the context information on the electronic device, the parameter of the image data obtained from the camera module, and / or the detecting of the scene of the image data may be performed in the background.
  • the electronic device when the electronic device detects an input for deselecting the item, the electronic device may determine a parameter, a scene, and a scene for the image data obtained before or when the item is deselected. And / or a new parameter (for example, a third parameter) may be obtained based on context information about the electronic device.
  • the electronic device may generate third image data acquired using the camera module based on the acquired new parameter (eg, the third parameter) and display the generated third image data.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • a processor eg, the processor 470 of FIG. 4 of an electronic device (eg, the electronic device 400 of FIG. 4) may include an image analysis module 620, a situation information detection module 630, and a scene. It may include a detection module 640, a scene classification module 650, a parameter determination module 660, or a graphics processing module 670.
  • the image analysis module 620 may analyze the acquired image 610 using a camera module (eg, the camera module 430 of FIG. 4).
  • the image analysis module 620 may analyze the image 610 to extract the parameter 625 for the image 610.
  • the parameter 625 for the image 610 may include contrast, redDominance, greenDominance, blueDominance, highlight, lowlight, median, lowRGB, highRGB.
  • the electronic device may calculate a separation level to be applied to the image by using redDominance, greenDominance, and blueDominance, and color dominance of the image based on the calculated level of the separation level. Can be defined.
  • the electronic device may use highlights and lowlights to define the amount of darkness and brightness appearing in the image.
  • the electronic device may perform split toning using a median representing an average intensity value of the image.
  • the electronic device may calculate tint intensity using lowRGB and highRGB, which mean average RGB in highlights and lowlights.
  • the image analysis module 620 may transfer the parameter 625 for the extracted image 610 to the parameter determination module 660.
  • the contextual information detection module 630 may detect contextual information on the image 610, for example, whether indoors or outdoors, and transmit the contextual information to the scene classification module 650.
  • the scene detection module 640 may detect a scene for the image 610 and transmit the detected scene to the scene classification module 650.
  • the scene may include a person, a night view, a landscape, a backlight person, a night person, a backlight, a macro, a weak light, a spotlight, and the like.
  • the scene classification module 650 may define a predefined scene category (eg, natural, manmade, portrait) based on information received from the situation information detection module 630 and the scene detection module 640. , the scene for the image 610 may be determined according to noclass). The scene classification module 650 may transfer the determined scene to the parameter determination module 660.
  • a predefined scene category eg, natural, manmade, portrait
  • the parameter determination module 660 may determine the second parameter (based on the parameters for the image 610 received from the image analysis module 620 and the scene received from the scene classification module 650). 670 may be obtained.
  • the second parameter 670 includes camera highlights, camera shadows, camera contrast, camera saturation, median, lowRGB, highRGB. can do.
  • the parameter determination module 660 may obtain the second parameter 670 through an algorithm for obtaining a second parameter.
  • the parameter determination module 660 may transfer the obtained second parameter 670 to the graphic processing module 680 (eg, a graphic processing unit (GPU)).
  • the graphics processing module 680 generates a new image 690 obtained using the camera module based on the second parameter 670 and displays the new image 690 (eg, the touchscreen display of FIG. 4). (460)).
  • FIG. 7 is a diagram for describing a method of calculating a parameter average change amount of image data according to various embodiments of the present disclosure.
  • the second image data generated based on the second parameter is displayed while the first image data acquired using the camera module (eg, the camera module 430 of FIG. 4) is displayed.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the electronic device may calculate an average change amount with respect to the second parameter to gradually change and display the first image data from the second image data.
  • the electronic device may calculate an average value of the change amount based on Equation 1 below.
  • Equation 1 AV n denotes an average change amount of each parameter applied to an nth input time point, n denotes an index of a currently input frame, and Params i is calculated through an i th input image. Can mean the result.
  • the electronic device may detect an input 705 for capturing an image through a camera module.
  • the electronic device stores a section (eg, ni,..., N-2, n-1 710) displaying the first image data acquired by using the camera module in a buffer and stores the first image data.
  • Parameters, context information of the electronic device, and / or a scene regarding the first image data may be detected.
  • the electronic device may calculate an average change amount for the second parameter based on Equation 1, and apply the parameter for the calculated average change amount to the time point at which the second parameter is applied (for example, n 720). can do.
  • the electronic device may generate and display a second image acquired using the camera module based on the calculated average change amount.
  • the electronic device may include first image data (eg, ni,..., N-2, n-1 710) stored in the buffer based on the average change amount of the second parameter.
  • first image data eg, ni,..., N-2, n-1 710
  • the average change amount for the second parameter may be stored in the memory in order to post-process the image data to which the average change amount for the second parameter is not applied.
  • the time point at which the average change amount is applied is described as the time point at which an input for capturing an image through the camera module is detected, but is not limited thereto.
  • the electronic device may calculate an average change amount with respect to the second parameter, and control the image data to gradually change and display based on the calculated average change amount.
  • the change in the environment may include at least one of whether a specific subject is detected, a change in pixels in the image data, or a change in a scene.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 8 illustrates a case in which a face is detected from image data acquired using a camera module (eg, the camera module 430 of FIG. 4) and the situation information is outdoors. It is a figure for demonstrating the method of processing.
  • a camera module eg, the camera module 430 of FIG. 4
  • an electronic device may acquire image data 810 using a camera module.
  • the electronic device may detect a face from the image data 810.
  • the first parameter for the image data 810 may be extracted through the image analysis module (eg, the image analysis module 620 of FIG. 6).
  • the first parameter for the image data 810 may be as shown in Table 1 below.
  • Table 1 meanFace Hue 4.0 Median 92 highlight 0.20 lowRGB (0.30, 0.32, 0.22) Low light 0.24 highRGB (0.80, 0.79, 0.75)
  • the image analysis module may transfer the first parameter for the extracted image data 810 to a parameter determination module (eg, the parameter determination module 660 of FIG. 6).
  • a parameter determination module eg, the parameter determination module 660 of FIG. 6
  • the contextual information detection module determines the contextual information on the electronic device to be outdoors, and the scene classification module (eg, FIG. 6). Scene classification module 650). Also, the scene detection module (eg, the scene detection module 640 of FIG. 6) may determine a scene for the image data 810 as a portrait, and transmit the scene to the scene classification module.
  • the scene classification module may classify a scene into a face through a predefined algorithm based on the outdoors and the face.
  • the scene classification module may deliver the scene, eg, a face, to a parameter determination module.
  • the parameter determination module may acquire the second parameter through an algorithm as shown in Table 2 below based on a first parameter received from the image analysis module and a scene received from the scene classification module, for example, a face. Can be.
  • the algorithm for acquiring the second parameter maintains the color and tone of the face area as the face is detected in the image data 810 and the hue value of surrounding pixels.
  • This may be an algorithm for increasing saturation and contrast.
  • the second parameter obtained through the algorithm may be as shown in Table 3 below.
  • the parameter determining module may transfer the obtained second parameter to a graphic processing module (eg, the graphic processing module 680 of FIG. 6).
  • a graphic processing module eg, the graphic processing module 680 of FIG. 6
  • the graphic processing module may generate the image data 820 obtained using the camera module based on the second parameter.
  • the electronic device may display the generated image data 820.
  • the histogram 830 for the color information of the image data 810 is compared with the histogram 840 for the color information of the image data 820 generated based on the second parameter, As the color information 835 of the face region detected in the image data 810 is corrected based on the second parameter, the color information 835 is uniformly distributed as the color information 845 of the face region detected in the image data 820. You can see that.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 9 illustrates that a main color of pixels in image data obtained using a camera module (eg, the camera module 430 of FIG. 4) is distributed in a blue color, and the situation information is outdoors. It is assumed that the scene is natural.
  • a camera module eg, the camera module 430 of FIG. 4
  • the image analysis module may extract a first parameter for the image data 910 obtained using the camera module.
  • the first parameter for the image data 910 may be as shown in Table 4 below.
  • the image analysis module may transfer the first parameter for the extracted image data 910 to a parameter determination module (eg, the parameter determination module 660 of FIG. 6).
  • a parameter determination module eg, the parameter determination module 660 of FIG. 6
  • the contextual information detection module determines the contextual information on the electronic device to be outdoors, and the scene classification module (eg, FIG. 6). Scene classification module 650).
  • the scene detection module eg, the scene detection module 640 of FIG. 6 may determine a scene with respect to the image data 910 as natural, and deliver the scene to the scene classification module.
  • the scene classification module may classify a scene as natural through a predefined algorithm based on outdoor and natural.
  • the scene classification module may deliver the scene, for example, natural to the parameter determination module.
  • the parameter determination module may acquire the second parameter through an algorithm as shown in Table 5 below based on the first parameter and natural.
  • the algorithm for acquiring the second parameter may have a red color set because the contrast is appropriate, the color dominance is blue, the highlight / shadow area is appropriate, the natural scene, and the color dominance is blue. It may be an algorithm for determining camera saturation based on ration and green color severation, and for highlights / shadows to increase the same level.
  • the second parameter obtained through the algorithm may be as shown in Table 6 below.
  • the parameter determining module may transfer the obtained second parameter to a graphic processing module (eg, the graphic processing module 680 of FIG. 6).
  • a graphic processing module eg, the graphic processing module 680 of FIG. 6
  • the graphics processing module may generate image data 920 obtained using the camera module based on the second parameter.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the cast blue color is distributed in the image data 920. It can be seen that it is evenly distributed like the portion 945 of the histogram 940 corresponding to the region.
  • FIG. 10 is a diagram for describing an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 10 illustrates that a main color of pixels in image data acquired using a camera module (eg, the camera module 430 of FIG. 4) is distributed in red, and situation information is outdoors. It is assumed that the scene is manmade.
  • a camera module eg, the camera module 430 of FIG. 4
  • the image analysis module may extract a first parameter for the image data 1010 obtained using the camera module.
  • the first parameter for the image data 1010 may be as shown in Table 7 below.
  • the image analysis module may transfer the first parameter for the image data 1010 to a parameter determination module (eg, the parameter determination module 660 of FIG. 6).
  • a parameter determination module eg, the parameter determination module 660 of FIG. 6
  • the contextual information detection module determines the contextual information of the electronic device to be outdoors, and the scene classification module (eg, FIG. 6). Scene classification module 650).
  • the scene detection module eg, the scene detection module 640 of FIG. 6 may determine a scene of the image data 1010 as a manmade and deliver it to the scene classification module.
  • the scene classification module may classify scenes as manmade through a predefined algorithm based on outdoor and manmade.
  • the scene classification module may deliver the scene, eg, manmade, to the parameter determination module.
  • the parameter determination module may acquire the second parameter through an algorithm as shown in Table 8 based on the first parameter and the manmade.
  • the algorithm for acquiring the second parameter may be set based on the average value of the red / green / blue color saturation since the contrast appropriate level, the color dominance is red, the highlight / shadow is low, and the manmade scene. It may be an algorithm for setting up the migration and causing the highlight / shadow to increase to the same level.
  • the second parameter obtained through the algorithm may be as shown in Table 9 below.
  • the parameter determining module may transfer the obtained second parameter to a graphic processing module (eg, the graphic processing module 680 of FIG. 6).
  • a graphic processing module eg, the graphic processing module 680 of FIG. 6
  • the graphic processing module may generate the image data 1020 obtained using the camera module based on the second parameter.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the histogram 1030 for the color information of the image data 1010 is compared with the histogram 1040 for the color information of the image data 1020 generated based on the second parameter
  • the histogram 1040 (eg, the histogram 1045) for the color information of the image data 1020 generated based on the second parameter is a histogram 1030 (eg, the color information of the image data 1010). It can be seen that the distribution is evenly compared to the histogram (1035).
  • the main colors of the pixels in the first image data acquired using the camera module are distributed in red, and the situation information is outdoors. It is assumed that the scene is natural.
  • the algorithm for acquiring the second parameter which is the basis for generating the second image data obtained using the camera module, has a suitable level of contrast for the first image data, a red color of cast color, and a shadow. Since the area is a high level, outdoor, and natural scene, the camera may be determined based on the cast red color, and the shadow area may be a high level so that the highlight area may be brightly processed.
  • the main colors of the pixels in the first image data acquired using the camera module are distributed in a blue color, and the situation information is outdoors.
  • the scene is assumed to be manmade.
  • the algorithm for acquiring the second parameter which is the basis for generating the second image data acquired using the camera module, has a suitable contrast for the first image data, a cast color of blue color, highlight / shadow Since the area is low level, outdoor, and manmade scene, the camera saturation is determined based on the average value of the red / green / blue color saturation, and since the highlight / shadow area is low level, it is necessary to increase the highlight / shadow area to the same level. May be an algorithm.
  • the main colors of the pixels in the first image data acquired using the camera module are distributed in red, and the situation information is indoor.
  • the algorithm for acquiring the second parameter which is the basis for generating the second image data obtained using the camera module, has a high contrast level for the first image data, a cast color of red color, highlight / shadow Since the area is a low level, indoor, noclass scene, the camera saturation is determined based on the value of the green color saturation, and since the highlight / shadow area is low, it may be an algorithm for increasing the highlight / shadow area to the same level. .
  • the main colors of the pixels in the first image data acquired using the camera module are distributed in red, and the situation information is indoor.
  • the algorithm for acquiring the second parameter which is the basis for generating the second image data obtained using the camera module, has a high contrast level for the first image data, a cast color of red color, highlight / shadow Since the area is a low level, indoor, noclass scene, the camera saturation is determined based on the value of the green color saturation, and since the highlight / shadow area is low, it may be an algorithm for increasing the highlight / shadow area to the same level. .
  • 11A and 11B are flowcharts illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the camera module eg, the camera module 430 of FIG. 4
  • One or more first images and one or more second images may be sequentially obtained.
  • the electronic device may determine a first scene corresponding to the obtained one or more first images in operation 1103. For example, the electronic device may determine a first scene corresponding to the first images based on a plurality of scenes previously stored in a memory (eg, the memory 420 of FIG. 4).
  • the electronic device may identify first color information corresponding to one or more first images in operation 1105.
  • the first color information may include at least one of color tone, saturation, contrast, brightness, color information (eg, RGB), or RGB average value.
  • the electronic device may generate a first filter based at least on the first scene and the first color information in operation 1107.
  • the electronic device may acquire context information about the surrounding environment of the electronic device using a sensor module (eg, the sensor module 450 of FIG. 4).
  • the electronic device may generate the first filter based at least on the first scene, the first color information, and the contextual information.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • At least some of the corrected one or more first images may be displayed on a display (eg, the touch screen display 460 of FIG. 4).
  • the electronic device when a user input for storing a first filter is detected in operation 1113, the electronic device (eg, the processor 120, 210, or 470) may store the first filter in a memory. have. Operation 1113 of storing the first filter in the memory may or may not be performed according to whether the user input is detected.
  • the electronic device may determine a second scene corresponding to one or more second images acquired in operation 1121.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the electronic device may identify second color information corresponding to one or more second images in operation 1123.
  • the electronic device may generate a second filter based on at least the second scene and the second color information.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the electronic device may calculate an amount of change between a parameter corresponding to the first filter generated in operation 1107 and a parameter corresponding to the second filter generated in operation 1123 (eg, Equation 1 of FIG. 7). )can do.
  • the electronic device may correct and display at least some of the one or more second images based at least on the second filter and the calculated change amount.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the electronic device may store the second filter in a memory.
  • the operation 1131 of storing the second filter in the memory may or may not be performed according to whether the user input is detected.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an image processing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • operations 1203 to 1209 of FIG. 12 are the same as operations 1101 to 1107 of FIG. 11A described above, and a description thereof will be replaced with the description related to FIG. 11A.
  • the same operation as that of FIG. 11A will be briefly described in FIG. 12.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the camera module eg, the camera module 430 of FIG. 4
  • a first scene corresponding to one or more first images corresponding to the external object may be determined, and first color information corresponding to the one or more first images may be checked.
  • the electronic device eg, the processor 120, 210, or 470
  • the electronic device may perform at least one of the one or more first images using at least one filter previously stored in the memory and the first filter in operation 1211. A portion may be corrected and at least a portion of the corrected one or more first images may be displayed on the display (eg, the touch screen display 460 of FIG. 4) in operation 1213. Thereafter, the electronic device (eg, the processor 120, 210, or 470) may perform operations 1121 to 1131 of FIG. 11B.

Abstract

본 발명은 전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법에 관한 것으로, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는, 카메라 모듈, 메모리, 및 상기 카메라 모듈 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터를 추출하고, 상기 전자 장치와 기능적으로 연결된 센서 또는 마이크를 이용해 상기 전자 장치에 대한 상황 정보를 검출하고, 미리 정의된 복수의 장면들 중 상기 제1 이미지 데이터에 대응하는 장면을 검출하고, 상기 제1 파라미터, 상기 상황 정보, 및 상기 장면에 기초하여 제2 파라미터를 획득하고, 상기 제2 파라미터에 기초하여, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하고, 상기 제2 이미지 데이터를 상기 전자 장치와 기능적으로 연결된 디스플레이를 이용하여 표시하도록 설정될 수 있다. 본 발명에 개시된 다양한 실시예들 이외의 다른 다양한 실시예가 가능하다.

Description

전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법
본 발명의 다양한 실시예는 전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법에 관한 것이다.
일반적으로 전자 장치는 피사체를 촬영하여 이미지 또는 동영상을 생성 및 저장할 수 있도록 카메라 기능을 제공하고 있다. 예컨대, 전자 장치는 영상 촬영으로 획득되는 영상에서 인식된 장면에 설정된 디폴트 파라미터를 카메라 설정값으로 제공할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 최적의 환경에서 영상을 촬영할 수 있다.
하지만, 영상에서 인식된 장면에 디폴트로 설정된 파라미터만이 적용되므로, 영상에 적용될 수 있는 효과는 다소 제한적일 수 있다. 다시 말해, 영상을 촬영하는 중에 다양한 조건에 따른 다양한 파라미터를 영상에 적용할 수 없다. 또한, 영상 촬영 중에 영상에 다른 효과를 적용하기 위해서는 촬영을 중단한 후 다시 촬영해야 하는 번거로움이 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상을 분석한 파라미터에 기초하여 영상에 대한 픽셀 단위의 색상 변경이 가능하도록 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상 분석에 따라 추출된 파라미터 및 영상에 대한 인식된 장면에 기초한 가변적인 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 가변적인 파라미터를 실시간으로 영상에 적용할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는, 카메라 모듈, 메모리, 및 상기 카메라 모듈 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터를 추출하고, 상기 전자 장치와 기능적으로 연결된 센서 또는 마이크를 이용해 상기 전자 장치에 대한 상황 정보를 검출하고, 미리 정의된 복수의 장면들 중 상기 제1 이미지 데이터에 대응하는 장면을 검출하고, 상기 제1 파라미터, 상기 상황 정보, 및 상기 장면에 기초하여 제2 파라미터를 획득하고, 상기 제2 파라미터에 기초하여, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하고, 상기 제2 이미지 데이터를 상기 전자 장치와 기능적으로 연결된 디스플레이를 이용하여 표시하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치의 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법은 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터를 추출하는 동작, 상기 전자 장치와 기능적으로 연결된 센서 또는 마이크를 이용해 상기 전자 장치에 대한 상황 정보를 검출하는 동작, 미리 정의된 복수의 장면들 중 상기 제1 이미지 데이터에 대응하는 장면을 검출하는 동작, 상기 제1 파라미터, 상기 상황 정보, 및 상기 장면에 기초하여 제2 파라미터를 획득하는 동작, 및 상기 제2 파라미터에 기초하여 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하여 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는, 카메라 모듈, 터치스크린 디스플레이, 메모리, 및 상기 카메라 모듈, 상기 터치스크린 디스플레이, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라 모듈을 이용하여 외부 객체에 대응하는 하나 이상의 제 1 이미지들 및 하나 이상의 제 2 이미지들을 순차적으로 획득하고, 복수의 장면(scene)들 중 상기 하나 이상의 제 1 이미지들에 대응하는 제 1 장면을 결정하고, 상기 하나 이상의 제 1 이미지들에 대응하는 제 1 색상 정보를 확인하고, 상기 제 1 장면 및 상기 제 1 색상 정보에 적어도 기반하여 제 1 필터를 생성하고, 상기 제 1 필터를 적어도 이용하여 상기 하나 이상의 제 1 이미지들의 적어도 일부를 보정하고, 상기 보정된 하나 이상의 제 1 이미지들의 적어도 일부를 상기 터치스크린 디스플레이를 이용하여 표시하고, 상기 복수의 장면들 중 상기 하나 이상의 제 2 이미지들에 대응하는 제 2 장면을 결정하고, 상기 하나 이상의 제 2 이미지들에 대응하는 제 2 색상 정보를 확인하고, 상기 제 2 장면 및 상기 제 2 색상 정보에 적어도 기반하여 제 2 필터를 생성하고, 상기 제 2 필터를 이용하여 상기 하나 이상의 제 2 이미지들의 적어도 일부를 보정하고, 및 상기 보정된 하나 이상의 제 2 이미지들의 적어도 일부를 상기 터치스크린 디스플레이를 이용하여 표시하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상에 대한 픽셀 단위의 색상 변경이 가능함에 따라 다양한 효과가 적용된 영상을 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 가변적인 파라미터를 실시간으로 영상에 적용함에 따라 다른 효과를 적용하기 위한 촬영 중단 없이 영상 촬영을 진행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 가변적인 파라미터를 실시간으로 영상에 적용함에 따라 동일한 장면이라도 입력되는 영상의 파라미터에 따라 다양한 효과가 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 도시한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 데이터에 대한 파라미터 평균 변화량을 계산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11a 및 도 11b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식형(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시예들에서, 전자 장치는 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 가전 제품은, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 금융 기관의 ATM(automatic teller's machine), 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치(internet of things)(예: 전구, 각종 센서, 전기 또는 가스 미터기, 스프링클러 장치, 화재경보기, 온도조절기(thermostat), 가로등, 토스터(toaster), 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 플렉서블 전자 장치일 수 있다. 또한, 본 문서의 실시예에 따르면, 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 기술 발전에 따른 새로운 전자 장치를 포함할 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여, 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 설명된다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1을 참조하여, 다양한 실시예에서의, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)가 기재된다. 도 1을 참조하면, 전자 장치(101, 102 또는 104) 또는 서버(106)는 네트워크(162) 또는 근거리 통신(164)를 통하여 서로 연결될 수 있다. 전자 장치(101)는 버스(110), 프로세서(120), 메모리(130), 입출력 인터페이스(150), 디스플레이(160), 및 통신 인터페이스(170)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다. 버스(110)는 구성요소들(110-170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.
메모리(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 메모리(130)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 프로그램(140)은, 예를 들면, 커널(141), 미들웨어(143), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템으로 지칭될 수 있다. 커널(141)은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(141)은 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147)에서 전자 장치(101)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
미들웨어(143)는, 예를 들면, API(145) 또는 어플리케이션 프로그램(147)이 커널(141)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다. 또한, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147) 중 적어도 하나에 전자 장치(101)의 시스템 리소스(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여하고, 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리할 수 있다. API(145)는 어플리케이션(147)이 커널(141) 또는 미들웨어(143)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(150)는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)에 전달하거나, 또는 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.
디스플레이(160)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스(170)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 장치(예: 제 1 외부 전자 장치(102), 제 2 외부 전자 장치(104), 또는 서버(106)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스(170)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(162)에 연결되어 외부 장치(예: 제 2 외부 전자 장치(104) 또는 서버(106))와 통신할 수 있다.
무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(wireless broadband), 또는 GSM(global system for mobile communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, 근거리 통신(164)을 포함할 수 있다. 근거리 통신(164)은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), LiFi(light fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(magnetic secure transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(global positioning system), Glonass(global navigation satellite system), Beidou Navigation Satellite System(이하 “Beidou”) 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, “GPS”는 “GNSS”와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제 1 및 제 2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(102,104), 또는 서버(106)에서 실행될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치(201)의 블록도이다.
전자 장치(201)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는 하나 이상의 프로세서(예: AP)(210), 통신 모듈(220), (가입자 식별 모듈(224), 메모리(230), 센서 모듈(240), 입력 장치(250), 디스플레이(260), 인터페이스(270), 오디오 모듈(280), 카메라 모듈(291), 전력 관리 모듈(295), 배터리(296), 인디케이터(297), 및 모터(298)를 포함할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(210)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 프로세서(210)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서를 더 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 도 2에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(221))을 포함할 수도 있다. 프로세서(210)는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드)하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다.
통신 모듈(220)(예: 통신 인터페이스(170))와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227), NFC 모듈(228) 및 RF 모듈(229)을 포함할 수 있다. 셀룰러 모듈(221)은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(224)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 트랜시버, PAM(power amp module), 주파수 필터, LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다. 가입자 식별 모듈(224)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 또는 임베디드 SIM을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.
메모리(230)(예: 메모리(130))는, 예를 들면, 내장 메모리(232) 또는 외장 메모리(234)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(232)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.
센서 모듈(240)은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치(201)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 제스처 센서(240A), 자이로 센서(240B), 기압 센서(240C), 마그네틱 센서(240D), 가속도 센서(240E), 그립 센서(240F), 근접 센서(240G), 컬러(color) 센서(240H)(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서(240I), 온/습도 센서(240J), 조도 센서(240K), 또는 UV(ultra violet) 센서(240M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 후각(e-nose) 센서, 일렉트로마이오그라피(EMG) 센서, 일렉트로엔씨팔로그램(EEG) 센서, 일렉트로카디오그램(ECG) 센서, IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치(201)는 프로세서(210)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(240)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(210)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(240)을 제어할 수 있다.
입력 장치(250)는, 예를 들면, 터치 패널(252), (디지털) 펜 센서(254), 키(256), 또는 초음파 입력 장치(258)를 포함할 수 있다. 터치 패널(252)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(252)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(252)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. (디지털) 펜 센서(254)는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키(256)는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(258)는 마이크(예: 마이크(288))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.
디스플레이(260)(예: 디스플레이(160))는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 프로젝터(266), 및/또는 이들을 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 패널(262)은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 터치 패널(252)과 일체형으로 구현되거나, 또는 터치 패널(252)과는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치(264)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(266)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, HDMI(272), USB(274), 광 인터페이스(optical interface)(276), 또는 D-sub(D-subminiature)(278)를 포함할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스(170)에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 인터페이스(270)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스(145)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 스피커(282), 리시버(284), 이어폰(286), 또는 마이크(288) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다. 카메라 모듈(291)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 전력 관리 모듈(295)은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(295)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC, 또는 배터리 또는 연료 게이지를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리(296)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(296)는, 예를 들면, 충전식 전지 및/또는 태양 전지를 포함할 수 있다.
인디케이터(297)는 전자 장치(201) 또는 그 일부(예: 프로세서(210))의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터(298)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동, 또는 햅틱 효과 등을 발생시킬 수 있다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFloTM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있는 모바일 TV 지원 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(201))는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함하거나, 또는, 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다.
한 실시예에 따르면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 프로그램 모듈(310)은 커널(320)(예: 커널(141)), 미들웨어(330)(예: 미들웨어(143)), API(360)(예: API(145)), 및/또는 어플리케이션(370)(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드 가능하다.
커널(320)은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저(321) 및/또는 디바이스 드라이버(323)를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저(321)는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수를 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부를 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, WiFi 드라이버, 오디오 드라이버, 또는 IPC(inter-process communication) 드라이버를 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션(370)이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(341), 윈도우 매니저(342), 멀티미디어 매니저(343), 리소스 매니저(344), 파워 매니저(345), 데이터베이스 매니저(346), 패키지 매니저(347), 커넥티비티 매니저(348), 노티피케이션 매니저(349), 로케이션 매니저(350), 그래픽 매니저(351), 또는 시큐리티 매니저(352) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
런타임 라이브러리(335)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리(335)는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수 처리를 수행할 수 있다. 어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용되는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370)의 소스 코드 또는 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(345)는, 예를 들면, 배터리의 용량, 온도, 또는 전원을 관리하고, 이 중 해당 정보를 이용하여 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보를 결정 또는 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 파워 매니저(345)는 바이오스(BIOS: basic input/output system)와 연동할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)에서 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다.
커넥티비티 매니저(348)는, 예를 들면, 무선 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(349)는, 예를 들면, 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 이벤트를 사용자에게 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(350)는, 예를 들면, 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화(telephony) 매니저 또는 전술된 구성요소들의 기능들의 조합을 형성할 수 있는 하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. API(360)는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.
어플리케이션(370)은, 예를 들면, 홈(371), 다이얼러(372), SMS/MMS(373), IM(instant message)(374), 브라우저(375), 카메라(376), 알람(377), 컨택트(378), 음성 다이얼(379), 이메일(380), 달력(381), 미디어 플레이어(382), 앨범(383), 와치(384), 헬스 케어(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보) 제공 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달하거나, 또는 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 또는 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션을 설치, 삭제, 또는 갱신할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어(예: 프로세서(210)), 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현(예: 실행)될 수 있으며, 하나 이상의 기능을 수행하기 위한 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트 또는 프로세스를 포함할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예: 메모리(130))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체(예: 플롭티컬 디스크)), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치를 나타내는 블록도이다.
도 4를 참조하면, 전자 장치(400)(예컨대, 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(201))는 무선 통신 회로(410), 메모리(420), 카메라 모듈(430)(예컨대, 도 2의 카메라 모듈(291)), 오디오 모듈(440), 센서 모듈(450)(예컨대, 도 2의 센서 모듈(240)), 터치스크린 디스플레이(460), 및 프로세서(470)(예컨대, 프로세서(120 또는 210))를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 무선 통신 회로(410)(예컨대, 도 1의 통신 인터페이스(170)), 도 2의 통신 모듈(220))는 전자 장치(400)와 외부 전자 장치(예컨대, 도 1 의 전자 장치(102), 전자 장치(104)) 또는 서버(480)(예컨대, 도 1의 서버(106)) 간의 통신을 연결할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 메모리(420)(예컨대, 도 1의 메모리(130), 도 2의 메모리(230))는 이미지 데이터의 장면을 결정하기 위한 기준값이 되는 장면에 대한 데이터 예컨대, 복수의 장면들을 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 메모리(420)는 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터, 장면, 및/또는 전자 장치(400)에 대한 상황 정보에 기초하여 제2 파라미터를 획득하기 위한 알고리즘을 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 메모리(420)는 상기 획득한 제2 파라미터를 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 메모리(420)는 상기 제2 파라미터를 하나의 필터(filter)로서 생성하여 저장할 수 있다
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 메모리(420)는 제1 파라미터로 촬영되는 제1 이미지 데이터와 상기 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터, 장면, 및/또는 전자 장치(400)에 대한 상황 정보에 기초하여 획득된 제2 파라미터가 적용된 제2 이미지 데이터를 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(430)(예컨대, 도 2의 카메라 모듈(291))은 수집된 영상을 프리뷰 화면으로 표시부(431)에 전달하여 사용자가 카메라 모듈을 통해 비추어지는 영상을 확인하도록 할 수 있다. 카메라 모듈(430)은 영상 촬영을 요청하는 입력에 응답하여, 상기 영상 촬영을 요청하는 입력이 발생한 시점에 수집된 영상을 촬영하여 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 오디오 모듈(440)(예컨대, 도 2의 오디오 모듈(280))은 스피커(441)(예컨대, 도 2의 스피커(282)) 및 마이크(443)(예컨대, 도 2의 마이크(288))를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 마이크(443)는 전자 장치(400)의 외부 환경의 사운드 정보를 획득하고, 획득된 사운드 정보를 프로세서(470)에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 센서 모듈(450)은 조도 센서(예컨대, 도 2의 조도 센서(240K))를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 조도 센서는 전자 장치(400)에 대한 주위 환경의 조도를 측정하고, 측정된 조도를 프로세서(470)에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 터치스크린 디스플레이(460)는 표시부(461)(예컨대, 도 1의 디스플레이(160), 도 2의 디스플레이(260))와 터치패널(463)(예컨대, 도 2의 입력 장치(250))을 포함하는 일체형으로 구성될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 터치스크린 디스플레이(460)는 카메라 모듈(430)을 통해 촬영된 영상 및 촬영 요청에 따라 획득된 제1 이미지 데이터를 표시할 수 있다. 터치스크린 디스플레이(460)는 제2 파라미터에 기초하여 카메라 모듈(430)로부터 획득된 제2 이미지 데이터를 표시할 수 있다. 상기 제2 파라미터는 상기 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터, 장면, 및/또는 전자 장치(400)의 주위 환경에 대한 상황 정보에 기초하여 획득될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(470)(예컨대, 도 1의 프로세서(120), 도 2의 프로세서(210))는 전자 장치(400)의 전반적인 동작 및 전자 장치(400)의 내부 구성들 간의 신호 흐름을 제어하고, 데이터 처리를 수행하고, 배터리에서 상기 구성들로의 전원 공급을 제어할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(470)는 카메라 모듈(430)을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터를 추출할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터는 색조(hue), 세츄레이션(saturation), 콘트라스트(contrast), 컬러 정보(예컨대, RGB(red, green, blue)), RGB 평균값, 밝기 값, 또는 얼굴 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(470)는 전자 장치(400)의 주위 환경에 대한 상황 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(470)는 센서 모듈(450) 또는 마이크(443)를 통해 전자 장치(400)에 대한 상황 정보(예컨대, 실내 또는 실외)를 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(470)는 상기 제1 이미지 데이터에 대한 장면을 검출할 수 있다. 프로세서(470)는 메모리(420)에 기 저장된 복수의 장면들에 기초하여 상기 카메라 모듈(430)을 이용하여 획득된 상기 제1 이미지 데이터에 대한 장면을 검출할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(470)는 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터, 전자 장치(400)에 대한 상황 정보, 및/또는 제1 이미지 데이터에 대한 장면에 기초하여 제2 파라미터를 획득할 수 있다. 상기 제2 파라미터는 제1 이미지 데이터 내의 적어도 일부의 픽셀 또는 상기 제1 이미지 데이터에 포함된 오브젝트의 컬러, 명암, 윤곽 등을 편집하기 위한 파라미터일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(470)는 상기 획득한 제2 파라미터에 기초하여 카메라 모듈(430)을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하고, 상기 생성된 제2 이미지 데이터를 터치스크린 디스플레이(460)에 표시할 수 있다. 프로세서(470)는 제1 파라미터의 제1 이미지 데이터 및 상기 제1 이미지 데이터에 상기 제2 파라미터에 기초하여 생성된 제2 이미지 데이터를 메모리(420)에 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(470)는 상기 제2 이미지 데이터를 표시하는 중에 상기 제2 파라미터를 고정하기 위한 입력이 감지되면, 상기 제2 파라미터를 적용한 상태를 유지하도록 제어할 수 있다. 프로세서(470)는 상기 제2 파라미터를 적용한 상태를 유지하는 중에 상기 제2 파라미터의 고정을 해제하기 위한 입력이 감지되면, 상기 해제하기 위한 입력이 감지된 시점에 대한 제3 파라미터를 획득하고, 상기 획득된 제3 파라미터에 기초하여 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제3 이미지 데이터를 생성하여 터치스크린 디스플레이(460)에 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(470)는 카메라 모듈(430)을 이용하여 외부 객체에 대응하는 하나 이상의 제1 이미지들 및 하나 이상의 제2 이미지들을 순차적으로 획득할 수 있다. 프로세서(470)는 상기 하나 이상의 제1 이미지들에 대응하는 제1 장면 및 제1 색상 정보를 확인하고, 이에 기초하여 제1 필터를 생성할 수 있다. 프로세서(470)는 상기 생성된 제1 필터를 적어도 이용하여 하나 이상의 제1 이미지들의 적어도 일부를 보정하여 터치스크린 디스플레이(460)에 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(470)는 획득된 하나 이상의 제2 이미지들에 대응하는 제2 장면 및 제2 색상 정보를 확인하고, 이에 기초하여 제2 필터를 생성할 수 있다. 프로세서(470)는 상기 생성된 제2 필터를 이용하여 하나 이상의 제2 이미지들의 적어도 일부를 보정하여 터치스크린 디스플레이(460)에 표시할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 501동작에서 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터로부터 제1 파라미터를 추출할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터는 색조, 세츄레이션, 콘트라스트, 컬러 정보(예컨대, RGB), RGB 평균값, 밝기 값, 또는 얼굴 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 503동작에서 상기 전자 장치에 대한 상황 정보 및/또는 상기 제1 이미지 데이터에 대한 장면을 검출할 수 있다.
본 발명의 다양의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 센서 모듈(예컨대, 도 4의 센서 모듈(450))로부터 전자 장치에 대한 상황 정보를 획득할 수 있다. 상기 상황 정보는 실내 및 실외를 포함할 수 있다. 예컨대, 전자 장치는 센서 모듈의 조도 센서(예컨대, 도 2의 조도 센서(240K))를 통해 상기 전자 장치에 대한 주위 환경의 조도를 측정하여, 실내인지 또는 실외인지 결정할 수 있다. 또는, 전자 장치는 오디오 모듈(예컨대, 도 4의 오디오 모듈(440))의 마이크(예컨대, 도 4의 마이크(443))로부터 획득되는 사운드 정보에 기초하여 실내인지 또는 실외인지 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 이미지 데이터에 대한 장면을 검출할 수 있다. 상기 장면을 검출하기 위한 기준값이 되는 장면에 대한 데이터 예컨대, 복수의 장면들이 메모리(예컨대, 도 4의 메모리(420))에 기 저장되어 있을 수 있다. 예컨대, 상기 장면은 인물, 야경, 풍경, 역광 인물, 야간 인물, 역광, 매크로, 약한 조명, 스포트라이트 등을 포함할 수 있다. 전자 장치는 메모리에 기 저장된 복수의 장면들에 기초하여 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터에 대응하는 장면을 검출할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 이미지 데이터에서 검출된 장면이 복수개인 경우, 상기 복수개의 장면 중 우선순위가 높은 장면을 제1 이미지 데이터에 대한 장면으로 결정할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 장면에 대한 우선순위는 기 설정되어 있을 수 있다. 또는, 상기 장면에 대한 우선순위는 사용자에 의해 설정될 수 있다. 예컨대, 복수개의 장면 중 하나의 장면이 인물, 다른 하나의 장면이 풍경이고, 인물이 풍경보다 우선순위가 높게 설정된 경우, 전자 장치는 제1 이미지 데이터에 대한 장면을 인물로 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 505동작에서 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터, 전자 장치에 대한 상황 정보, 및 제1 이미지 데이터에 대한 장면에 기초하여 제2 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 제2 파라미터는 제1 이미지 데이터 내의 적어도 일부 픽셀을 변경하기 위한 파라미터일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 507동작에서 획득한 제2 파라미터에 기초하여, 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 제2 파라미터에 따라 제1 이미지 데이터를 보정(correction), 편집(editing), 변환(converting), 향상(enhancement), 조정(adjustment) 등의 동작을 수행하여, 상기 제1 이미지 데이터로부터 수정된 제2 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 509동작에서 제2 이미지 데이터를 디스플레이(예컨대, 도 4의 터치스크린 디스플레이(460))에 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 파라미터의 제1 이미지 데이터 및 제2 파라미터가 적용된 제2 이미지 데이터를 메모리에 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 511동작에서 제2 파라미터를 저장하기 위한 사용자 입력이 감지되면, 상기 제2 파라미터를 메모리에 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 상기 제2 파라미터를 하나의 필터(filter)로서 메모리에 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 메모리에 저장된 제2 파라미터에 기초하여 메모리에 저장된 제1 이미지 데이터를 후처리할 수 있다. 예컨대, 제1 이미지 데이터에 대한 파라미터, 장면, 및/또는 전자 장치에 대한 상황 정보에 기초하여 제2 파라미터를 획득하는 동작을 수행하는 동안, 카메라 모듈을 이용하여 획득된 이미지 데이터(예컨대, 도 7의 710)는 상기 획득된 제2 파라미터를 실시간으로 적용할 수 없다. 이에, 전자 장치는 상기 제2 파라미터를 메모리에 저장하여 상기 이미지 데이터(예컨대, 도 7의 710)를 후처리하도록 제어할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 상기 511동작은 제2 파라미터를 저장하기 위한 사용자 입력의 감지 여부에 따라 수행되거나 수행되지 않을 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상의 촬영을 종료하는 입력이 감지되기 전까지 전술한 501동작 내지 511동작을 반복 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 제2 이미지 데이터에 대한 제2 파라미터를 고정하기 위한 입력을 감지할 수 있다. 예컨대, 전자 장치는 디스플레이에 상기 제2 이미지 데이터를 표시하는 화면에 상기 제2 파라미터를 고정하기 위한 아이템(예컨대, 핀(pin))을 별도로 구비할 수 있다. 상기 아이템을 선택하는 입력이 감지되면, 전자 장치는 제2 파라미터에 기초하여 카메라 모듈을 이용하여 획득된 이미지 데이터들을 생성하여 표시할 수 있다. 이때, 전자 장치에 대한 상황 정보, 카메라 모듈로부터 획득되는 이미지 데이터에 대한 파라미터를 추출, 및/또는 상기 이미지 데이터에 대한 장면을 검출하는 동작은 백그라운드(background)에서 수행 중일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 상기 아이템의 선택을 해제하는 입력이 감지되면, 상기 아이템의 선택을 해제되는 시점 또는 상기 해제되는 시점 이전에 획득된 이미지 데이터에 대한 파라미터, 장면, 및/또는 전자 장치에 대한 상황 정보에 기초하여 새로운 파라미터(예컨대, 제3 파라미터)를 획득할 수 있다. 전자 장치는 상기 획득된 새로운 파라미터(예컨대, 제3 파라미터)에 기초하여 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제3 이미지 데이터를 생성하고, 상기 생성된 제3 이미지 데이터를 표시할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 도시한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 전자 장치(예컨대, 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예컨대, 도 4의 프로세서(470))는 이미지 분석 모듈(620), 상황 정보 검출 모듈(630), 장면 검출 모듈(640), 장면 분류 모듈(650), 파라미터 결정 모듈(660), 또는 그래픽 처리 모듈(670)을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 분석 모듈(620)은 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 이미지(610)를 분석할 수 있다. 이미지 분석 모듈(620)은 이미지(610)를 분석하여 상기 이미지(610)에 대한 파라미터(625)를 추출할 수 있다. 상기 이미지(610)에 대한 파라미터(625)는 콘트라스트(contrast), redDominance, greenDominance, blueDominance, 하이라이트(highlight), 로우라이트(lowlight), 미디언(median), lowRGB, highRGB를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 redDominance, greenDominance, 및 blueDominance를 이용하여 이미지에 적용할 세츄레이션 레벨을 계산할 수 있으며, 상기 계산된 세츄레이션 레벨 값을 기반으로 이미지의 주조색(color dominance)를 정의할 수 있다. 전자 장치는 하이라이트와 로우라이트를 이용하여 이미지에 나타나는 어둠과 밝기의 양을 정의할 수 있다. 전자 장치는 이미지의 평균 강도 값을 의미하는 미디언을 이용하여 스플릿 토닝(split toning)을 수행할 수 있다. 전자 장치는 하이라이트와 로우라이트에서 평균 RGB를 의미하는 lowRGB, highRGB를 이용하여 색조(tint) 강도를 계산할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 분석 모듈(620)은 추출된 이미지(610)에 대한 파라미터(625)를 파라미터 결정 모듈(660)에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 상황 정보 검출 모듈(630)은 이미지(610)에 대한 상황 정보 예컨대, 실내인지 또는 실외인지 여부를 검출하고, 이를 장면 분류 모듈(650)에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 장면 검출 모듈(640)은 이미지(610)에 대한 장면을 검출하고, 상기 검출된 장면을 장면 분류 모듈(650)에 전달할 수 있다. 예컨대, 상기 장면은 인물, 야경, 풍경, 역광 인물, 야간 인물, 역광, 매크로, 약한 조명, 스포트라이트 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 장면 분류 모듈(650)은 상황 정보 검출 모듈(630) 및 장면 검출 모듈(640)로부터 수신한 정보에 기초하여 기 정의된 장면 카테고리(예컨대, natural, manmade, portrait, noclass)에 따라 이미지(610)에 대한 장면을 결정할 수 있다. 장면 분류 모듈(650)은 상기 결정된 장면을 파라미터 결정 모듈(660)에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 파라미터 결정 모듈(660)은 이미지 분석 모듈(620)로부터 수신한 이미지(610)에 대한 파라미터 및 장면 분류 모듈(650)로부터 수신한 장면에 기초하여 제2 파라미터(670)를 획득할 수 있다. 예컨대, 상기 제2 파라미터(670)는 카메라 하이라이트(camera highlight), 카메라 쉐도우(camera shadows), 카메라 콘트라스트(camera contrast), 카메라 세츄레이션(camera saturation), 미디언(median), lowRGB, highRGB를 포함할 수 있다. 예컨대, 파라미터 결정 모듈(660)은 제2 파라미터를 획득하기 위한 알고리즘을 통해 상기 제2 파라미터(670)를 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 파라미터 결정 모듈(660)은 획득한 제2 파라미터(670)를 그래픽 처리 모듈(680)(예컨대, GPU(graphic processing unit))에 전달할 수 있다. 그래픽 처리 모듈(680)은 상기 제2 파라미터(670)에 기초하여 카메라 모듈을 이용하여 획득된 새로운 이미지(690)를 생성하고, 상기 새로운 이미지(690)를 디스플레이(예컨대, 도 4의 터치스크린 디스플레이(460))에 표시할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 데이터에 대한 파라미터 평균 변화량을 계산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터가 표시된 상태에서 제2 파라미터에 기초하여 생성된 제2 이미지 데이터가 표시되는 경우, 이질감으로 인해 예컨대, 화면 깜빡임이 발생할 수 있다. 이러한 이질감을 없애기 위해, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 제1 이미지 데이터에서 제2 이미지 데이터로 서서히 변화하며 표시하도록 제2 파라미터에 대한 평균 변화량을 산출할 수 있다. 예컨대, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 하기 수학식 1에 기초하여 변화량의 평균값을 산출할 수 있다.
수학식 1
Figure PCTKR2018003456-appb-M000001
상기 수학식 1에서 AVn은 n번째 입력 시점에 적용되는 각 파라미터의 평균 변화량을 의미, n은 현재 입력된 프레임(frame)의 인덱스(index)를 의미, Paramsi는 i번째 입력 영상을 통해 계산된 결과를 의미할 수 있다.
도 7을 참조하면, 전자 장치는 카메라 모듈을 통해 영상을 촬영하기 위한 입력(705)을 감지할 수 있다. 전자 장치는 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터를 표시하는 구간(예컨대, n-i, …, n-2, n-1(710))을 버퍼에 저장하며, 상기 제1 이미지 데이터에 대한 파라미터, 전자 장치의 상황 정보, 및/또는 제1 이미지 데이터에 대한 장면을 검출할 수 있다. 전자 장치는 이에 기초하여 수학식 1을 통해 제2 파라미터에 대한 평균 변화량을 산출할 수 있으며, 제2 파라미터가 적용되는 시점(예컨대, n(720))에 상기 산출된 평균 변화량에 대한 파라미터를 적용할 수 있다. 다시 말해, 전자 장치는 상기 산출된 평균 변화량에 기초하여, 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지를 생성 및 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 상기 제2 파라미터에 대한 평균 변화량에 기초하여 상기 버퍼에 저장된 제1 이미지 데이터(예컨대, n-i, …, n-2, n-1(710))(예컨대, 제2 파라미터에 대한 평균 변화량이 적용되지 않은 이미지 데이터)를 후처리하기 위해 상기 제2 파라미터에 대한 평균 변화량을 메모리에 저장할 수 있다.
상기 평균 변화량을 적용하는 시점에 대해 전술한 바와 같이 카메라 모듈을 통해 영상을 촬영하기 위한 입력을 감지된 시점으로 설명하였지만, 이에 한정하는 것은 아니다. 예컨대, 전자 장치는 영상을 촬영하는 중에 환경의 변화가 감지되는 경우 제2 파라미터에 대한 평균 변화량을 산출하고, 상기 산출된 평균 변화량에 기초하여 이미지 데이터가 서서히 변화하며 표시하도록 제어할 수 있다. 상기 환경의 변화는 특정 피사체의 감지 여부, 이미지 데이터 내의 픽셀 변화, 또는 장면의 변화 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도 8은 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 이미지 데이터에서 얼굴이 검출되고, 상황 정보가 실외인 경우, 상기 이미지 데이터를 처리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 카메라 모듈을 이용하여 이미지 데이터(810)를 획득할 수 있다. 전자 장치는 상기 이미지 데이터(810)에서 얼굴을 검출할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 분석 모듈(예컨대, 도 6의 이미지 분석 모듈(620))을 통해 이미지 데이터(810)에 대한 제1 파라미터를 추출할 수 있다. 예컨대, 상기 이미지 데이터(810)에 대한 제1 파라미터는 하기 표 1과 같을 수 있다.
표 1
meanFace Hue 4.0 Median 92
하이라이트 0.20 lowRGB (0.30, 0.32, 0.22)
로우라이트 0.24 highRGB (0.80, 0.79, 0.75)
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 분석 모듈은 추출한 이미지 데이터(810)에 대한 제1 파라미터를 파라미터 결정 모듈(예컨대, 도 6의 파라미터 결정 모듈(660))에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 상황 정보 검출 모듈(예컨대, 도 6의 상황 정보 검출 모듈(630))은 전자 장치에 대한 상황 정보를 실외로 결정하고, 이를 장면 분류 모듈(예컨대, 도 6의 장면 분류 모듈(650))에 전달할 수 있다. 또한, 장면 검출 모듈(예컨대, 도 6의 장면 검출 모듈(640))은 이미지 데이터(810)에 대한 장면을 얼굴(portrait)로 결정하고, 이를 장면 분류 모듈에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 장면 분류 모듈은 실외 및 얼굴에 기초하여, 기 정의된 알고리즘을 통해 장면을 얼굴로 분류할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 장면 분류 모듈은 상기 장면 예컨대, 얼굴을 파라미터 결정 모듈에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 파라미터 결정 모듈은 이미지 분석 모듈로부터 수신한 제1 파라미터 및 장면 분류 모듈로부터 수신한 장면 예컨대, 얼굴에 기초하여 하기 표 2와 같은 알고리즘을 통해 제2 파라미터를 획득할 수 있다.
표 2
For PORTRAIT Scene following equations are used for calculating Artist ParamsmeanFaceHue= meanFaceHue;arParams.shadow= (highlight*100)/2.0f; arParams.highlight= (lowlight*100)/2.0f; arParams.lowR= lowR;arParams.lowG= lowG;arParams.lowB= lowB;arParams.highR= highR;arParams.highG= highG;arParams.highB= highB;
예컨대, 상기 제2 파라미터를 획득하기 위한 알고리즘은 이미지 데이터(810)에서 얼굴이 검출됨에 따라 얼굴 영역의 컬러(color)와 톤(tone)을 유지하며 주위의 픽셀(pixel)의 색조(hue) 값이 증가하도록 하여, 채도(saturation)와 콘트라스트(contrast)를 증가시키기 위한 알고리즘일 수 있다. 상기 알고리즘을 통해 획득된 제2 파라미터는 하기 표 3과 같을 수 있다.
표 3
Camera Highlight 12.0 Median 92
Camera Shadows 10.0 lowRGB (0.32,0.27,0.18)
meanFaceHue 4.0 highRGB (0.77,0.69,0.54)
파라미터 결정 모듈은 상기 획득된 제2 파라미터를 그래픽 처리 모듈(예컨대, 도 6의 그래픽 처리 모듈(680))에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 그래픽 처리 모듈은 제2 파라미터에 기초하여 카메라 모듈을 이용하여 획득된 이미지 데이터(820)를 생성할 수 있다. 전자 장치는 상기 생성된 이미지 데이터(820)를 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 데이터(810)의 컬러 정보에 대한 히스토그램(830)과 제2 파라미터에 기초하여 생성된 이미지 데이터(820)의 컬러 정보에 대한 히스토그램(840)을 비교하면, 이미지 데이터(810)에서 검출된 얼굴 영역에 대한 컬러 정보(835)는 상기 제2 파라미터에 기초하여 보정됨에 따라 이미지 데이터(820)에서 검출된 얼굴 영역에 대한 컬러 정보(845)와 같이 고르게 분산된 것을 확인할 수 있다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도 9는 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 이미지 데이터 내 픽셀의 주된 색이 블루 색상으로 분포되어 있고, 상황 정보가 실외이고, 장면이 내츄럴(natural)인 것으로 가정하여 설명한다.
도 9를 참조하면, 이미지 분석 모듈(예컨대, 도 6의 이미지 분석 모듈(620))은 카메라 모듈을 이용하여 획득된 이미지 데이터(910)에 대한 제1 파라미터를 추출할 수 있다. 예컨대, 상기 이미지 데이터(910)에 대한 제1 파라미터는 하기 표 4와 같을 수 있다.
표 4
콘트라스트 0.83 하이라이트 0.22
redDominance 0.02 로우라이트 0.21
greeDominance 0.08 Median 143
blueDominance 0.90 lowRGB (0.21, 0.27, 0.36)
highRGB (0.63, 0.67, 0.72)
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 분석 모듈은 추출한 이미지 데이터(910)에 대한 제1 파라미터를 파라미터 결정 모듈(예컨대, 도 6의 파라미터 결정 모듈(660))에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 상황 정보 검출 모듈(예컨대, 도 6의 상황 정보 검출 모듈(630))은 전자 장치에 대한 상황 정보를 실외로 결정하고, 이를 장면 분류 모듈(예컨대, 도 6의 장면 분류 모듈(650))에 전달할 수 있다. 또한, 장면 검출 모듈(예컨대, 도 6의 장면 검출 모듈(640))을 통해 이미지 데이터(910)에 대한 장면을 내츄럴로 결정하고, 이를 장면 분류 모듈에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 장면 분류 모듈은 실외 및 내츄럴에 기초하여, 기 정의된 알고리즘을 통해 장면을 내츄럴로 분류할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 장면 분류 모듈은 상기 장면 예컨대, 내츄럴을 파라미터 결정 모듈에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 파라미터 결정 모듈은 제1 파라미터 및 내츄럴에 기초하여 하기 표 5와 같은 알고리즘을 통해 제2 파라미터를 획득할 수 있다.
표 5
For Natural Scene following equations are used for calculating Artist Paramssaturation_green= (greenDominance*100); saturation_red= (redDominance*100); saturation_blue= (blueDominance*100); arParams.saturation= (max(saturation_red, saturation_green))/2.0f;arParams.contrast= (contrast*100)/2.0; float normalizer= 2.0f*highlight+1.0f; arParams.contrast= (arParams.contrast/normalizer)arParams.shadow= (highlight*100); arParams.highlight= (lowlight*100); arParams.lowR= lowR;arParams.lowG= lowG;arParams.lowB= lowB;arParams.highR= highR;arParams.highG= highG;arParams.highB= highB;
예컨대, 상기 제2 파라미터를 획득하기 위한 알고리즘은 콘트라스트가 적정 수준, 주조색(color dominance)이 블루 색상, 하이라이트/쉐도우 영역이 적정 수준, 내츄럴 장면, 주조색(color dominance)이 블루 색상이므로, 레드 색상 세츄레이션 및 그린 색상 세류레이션에 기초하여 카메라 세츄레이션을 결정하고, 하이라이트/쉐도우가 동일 수준을 증가하도록 하기 위한 알고리즘일 수 있다. 상기 알고리즘을 통해 획득된 제2 파라미터는 하기 표 6과 같을 수 있다.
표 6
Camera Highlight 32.0 Median 133
Camera Shadows 18 lowRGB (0.14, 0.19, 0.24)
Camera Contrast 25.27 highRGB (0.52, 0.62, 0.80)
Camera Saturation 1.05f
파라미터 결정 모듈은 상기 획득한 제2 파라미터를 그래픽 처리 모듈(예컨대, 도 6의 그래픽 처리 모듈(680))에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 그래픽 처리 모듈은 제2 파라미터에 기초하여 카메라 모듈을 이용하여 획득된 이미지 데이터(920)를 생성할 수 있다. 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 상기 생성된 이미지 데이터(920)를 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 데이터(910)의 컬러 정보에 대한 히스토그램(930)과 제2 파라미터에 기초하여 생성된 이미지 데이터(920)의 컬러 정보에 대한 히스토그램(940)을 비교하면, 이미지 데이터(910)에서 주조색인 블루 색상이 분포된 영역에 대응하는 히스토그램(930)의 부분(935)이 상기 제2 파라미터에 기초하여 보정됨에 따라 이미지 데이터(920)에서 주조색인 블루 색상이 분포된 영역에 대응하는 히스토그램(940)의 부분(945)과 같이 고르게 분산된 것을 확인할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 영상 처리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도 10은 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 이미지 데이터 내 픽셀의 주된 색이 레드 색상으로 분포되어 있고, 상황 정보가 실외이고, 장면이 manmade인 것으로 가정하여 설명한다.
도 10을 참조하면, 이미지 분석 모듈(예컨대, 도 6의 이미지 분석 모듈(620))은 카메라 모듈을 이용하여 획득된 이미지 데이터(1010)에 대한 제1 파라미터를 추출할 수 있다. 예컨대, 상기 이미지 데이터(1010)에 대한 제1 파라미터는 하기 표 7과 같을 수 있다.
표 7
콘트라스트 0.56 하이라이트 0.23
redDominance 0.91 로우라이트 0.28
greeDominance 0.05 Median 114
blueDominance 0.04 lowRGB (0.35, 0.29, 0.23)
highRGB (0.74, 0.74, 0.73)
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 분석 모듈은 이미지 데이터(1010)에 대한 제1 파라미터를 파라미터 결정 모듈(예컨대, 도 6의 파라미터 결정 모듈(660))에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 상황 정보 검출 모듈(예컨대, 도 6의 상황 정보 검출 모듈(630))을 통해 전자 장치에 대한 상황 정보를 실외로 결정하고, 이를 장면 분류 모듈(예컨대, 도 6의 장면 분류 모듈(650))에 전달할 수 있다. 또한, 장면 검출 모듈(예컨대, 도 6의 장면 검출 모듈(640))은 이미지 데이터(1010)에 대한 장면을 manmade로 결정하고, 이를 장면 분류 모듈에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 장면 분류 모듈은 실외 및 manmade에 기초하여, 기 정의된 알고리즘을 통해 장면을 manmade로 분류할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 장면 분류 모듈은 상기 장면 예컨대, manmade를 파라미터 결정 모듈에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 파라미터 결정 모듈은 제1 파라미터 및 manmade에 기초하여 하기 표 8과 같은 알고리즘을 통해 제2 파라미터를 획득할 수 있다.
표 8
For Manmade Scene following equations are used for calculating Artist Paramssaturation_green= (greenDominance*100); saturation_red= (redDominance*100); saturation_blue= (blueDominance*100); arParams.saturation=(saturation_red+saturation_green+saturation_blue)/6.0f;arParams.contrast= (contrast*100)/2.0; arParams.shadow= (highlight*100)/2.0f; arParams.highlight= (lowlight*100)/2.0f; arParams.lowR= lowR;arParams.lowG= lowG;arParams.lowB= lowB;arParams.highR= highR;arParams.highG= highG;arParams.highB= highB;
예컨대, 상기 제2 파라미터를 획득하기 위한 알고리즘은 콘트라스트 적정 수준, 주조색(color dominance)이 레드 색상, 하이라이트/쉐도우가 낮은 수준, manmade 장면이므로, 레드/그린/블루 색상 세츄레이션의 평균값에 기초하여 세츄레이션을 설정하고, 하이라이트/쉐도우가 동일 수준으로 증가하도록 하기 위한 알고리즘일 수 있다. 상기 알고리즘을 통해 획득된 제2 파라미터는 하기 표 9와 같을 수 있다.
표 9
Camera Highlight 14.82 Median 114
Camera Shadows 11.00 lowRGB (0.35, 0.29, 0.23)
Camera Contrast 28.5 highRGB (0.74, 0.74, 0.73)
Camera Saturation 16.67
파라미터 결정 모듈은 상기 획득한 제2 파라미터를 그래픽 처리 모듈(예컨대, 도 6의 그래픽 처리 모듈(680))에 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 그래픽 처리 모듈은 제2 파라미터에 기초하여 카메라 모듈을 이용하여 획득된 이미지 데이터(1020)를 생성할 수 있다. 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 상기 생성된 이미지 데이터(1020)를 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 데이터(1010)의 컬러 정보에 대한 히스토그램(1030)과 제2 파라미터에 기초하여 생성된 이미지 데이터(1020)의 컬러 정보에 대한 히스토그램(1040)을 비교하면, 상기 제2 파라미터에 기초하여 생성된 이미지 데이터(1020)의 컬러 정보에 대한 히스토그램(1040)(예: 히스토리그램(1045))이 이미지 데이터(1010)의 컬러 정보에 대한 히스토그램(1030)(예: 히스토리그램(1035))에 비해 고르게 분산된 것을 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치를 이용하여 다음과 같은 실시예 또한 가능할 수 있다. 이하, 본 발명에 따른 전자 장치의 다양한 활용 예를 설명한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터 내 픽셀의 주된 색이 레드 색상으로 분포되어 있고, 상황 정보가 실외이고, 장면이 내츄럴인 것으로 가정하여 설명한다. 이 경우, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하기 위해 기초가 되는 제2 파라미터를 획득하기 위한 알고리즘은 제1 이미지 데이터에 대한 파라미터가 콘트라스트가 적정 수준, 주조색이 레드 색상, 쉐도우 영역이 높은 수준, 실외, 내츄럴 장면이므로, 상기 주조색의 레드 색상에 기초하여 카메라 세츄레이션을 결정하고, 쉐도우 영역이 높은 수준이므로 하이라이트 영역을 밝게 처리하기 위한 알고리즘일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터 내 픽셀의 주된 색이 블루 색상으로 분포되어 있고, 상황 정보가 실외이고, 장면이 manmade인 것으로 가정하여 설명한다. 이 경우, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하기 위해 기초가 되는 제2 파라미터를 획득하기 위한 알고리즘은 제1 이미지 데이터에 대한 콘트라스트가 적정 수준, 주조색이 블루 색상, 하이라이트/쉐도우 영역이 낮은 수준, 실외, manmade 장면이므로, 레드/그린/블루 색상 세츄레이션의 평균값이 기초하여 카메라 세츄레이션을 결정하고, 하이라이트/쉐도우 영역이 낮은 수준이므로 하이라이트/쉐도우 영역을 동일 수준으로 증가시키기 위한 알고리즘일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터 내 픽셀의 주된 색이 레드 색상으로 분포되어 있고, 상황 정보가 실내이고, 장면이 noclass인 것으로 가정하여 설명한다. 이 경우, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하기 위해 기초가 되는 제2 파라미터를 획득하기 위한 알고리즘은 제1 이미지 데이터에 대한 콘트라스트가 높은 수준, 주조색이 레드 색상, 하이라이트/쉐도우 영역이 낮은 수준, 실내, noclass 장면이므로, 그린 색상 세츄레이션의 값이 기초하여 카메라 세츄레이션을 결정하고, 하이라이트/쉐도우 영역이 낮은 수준이므로 하이라이트/쉐도우 영역을 동일 수준으로 증가시키기 위한 알고리즘일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터 내 픽셀의 주된 색이 레드 색상으로 분포되어 있고, 상황 정보가 실내이고, 장면이 noclass인 것으로 가정하여 설명한다. 이 경우, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하기 위해 기초가 되는 제2 파라미터를 획득하기 위한 알고리즘은 제1 이미지 데이터에 대한 콘트라스트가 높은 수준, 주조색이 레드 색상, 하이라이트/쉐도우 영역이 낮은 수준, 실내, noclass 장면이므로, 그린 색상 세츄레이션의 값이 기초하여 카메라 세츄레이션을 결정하고, 하이라이트/쉐도우 영역이 낮은 수준이므로 하이라이트/쉐도우 영역을 동일 수준으로 증가시키기 위한 알고리즘일 수 있다.
도 11a 및 도 11b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11a 및 도 11b를 참조하면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1101동작에서 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 외부 객체에 대응하는 하나 이상의 제1 이미지들 및 하나 이상의 제2 이미지들을 순차적으로 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1103동작에서 상기 획득된 하나 이상의 제1 이미지들에 대응하는 제1 장면을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치는 메모리(예컨대, 도 4의 메모리(420))에 기 저장된 복수의 장면들에 기초하여 상기 제1 이미지들에 대응하는 제1 장면을 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1105동작에서 하나 이상의 제1 이미지들에 대응하는 제1 색상 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 색상 정보는 색조, 세츄레이션, 콘트라스트, 명도, 컬러 정보(예컨대, RGB), 또는 RGB 평균값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1107동작에서 상기 제1 장면 및 제1 색상 정보에 적어도 기반하여 제1 필터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 센서 모듈(예컨대, 도 4의 센서 모듈(450))을 이용하여 상기 전자 장치에 대한 주위 환경에 대한 상황 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치는 상기 제1 장면, 제1 색상 정보, 및 상기 상황 정보에 적어도 기반하여 상기 제1 필터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1109동작에서 제1 필터를 적어도 이용하여 하나 이상의 제1 이미지들의 적어도 일부를 보정하고, 1111동작에서 상기 보정된 하나 이상의 제1 이미지들의 적어도 일부를 디스플레이(예컨대, 도 4의 터치스크린 디스플레이(460))에 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1113동작에서 제1 필터를 저장하기 위한 사용자 입력이 감지되면, 상기 제1 필터를 메모리에 저장할 수 있다. 상기 제1 필터를 메모리에 저장하는 1113동작은 상기 사용자 입력의 감지 여부에 따라 수행되거나 수행되지 않을 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1121동작에서 획득된 하나 이상의 제2 이미지들에 대응하는 제2 장면을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 메모리에 기 저장된 복수의 장면들에 기초하여 상기 제2 이미지들에 대응하는 제2 장면을 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1123동작에서 하나 이상의 제2 이미지들에 대응하는 제2 색상 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치는 1125동작에서 제2 장면 및 제2 색상 정보에 적어도 기반하여 제2 필터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1127동작에서 제2 필터를 이용하여 하나 이상의 제2 이미지들의 적어도 일부를 보정하고, 1129동작에서 보정된 하나 이상의 제2 이미지들의 적어도 일부를 디스플레이에 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 1107동작에서 생성된 제1 필터에 대응하는 파라미터 및 1123동작에서 생성된 제2 필터에 대응하는 파라미터 간의 변화량을 산출(예컨대, 도 7의 수학식 1)할 수 있다. 전자 장치는 상기 제2 필터 및 상기 산출된 변화량에 적어도 기반하여, 상기 하나 이상의 제2 이미지들의 적어도 일부를 보정하여 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1131동작에서 제2 필터를 저장하기 위한 사용자 입력이 감지되면, 제2 필터를 메모리에 저장할 수 있다. 상기 제2 필터를 메모리에 저장하는 1131동작은 상기 사용자 입력의 감지 여부에 따라 수행되거나 수행되지 않을 수 있다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도 12의 1203동작 내지 1209동작은 전술한 도 11a의 1101동작 내지 1107동작과 동일하므로, 그에 대한 설명은 상기 도 11a와 관련된 설명으로 대신한다. 이하 도 12의 설명에서는 도 11a와 동일한 동작을 간략하게 설명하기로 한다.
도 12를 참조하면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1201동작에서 메모리(예컨대, 도 4의 메모리(420))에 기 저장된 하나 이상의 필터를 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1203동작 내지 1207동작에서 에서 카메라 모듈(예컨대, 도 4의 카메라 모듈(430))을 이용하여 획득된 외부 객체에 대응하는 하나 이상의 제1 이미지들에 대응하는 제1 장면을 결정하고, 상기 하나 이상의 제1 이미지들에 대응하는 제1 색상 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1209동작에서 제1 장면 및 제1 색상 정보에 적어도 기반하여 제1 필터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 1211동작에서 제1 필터 및 메모리에 기 저장된 하나 이상의 필터를 적어도 이용하여 하나 이상의 제1 이미지들의 적어도 일부를 보정하고, 1213동작에서 상기 보정된 하나 이상의 제1 이미지들의 적어도 일부를 디스플레이(예컨대, 도 4의 터치스크린 디스플레이(460))에 표시할 수 있다. 이후, 전자 장치(예컨대, 프로세서(120, 210, 또는 470))는 도 11b의 1121동작 내지 1131동작을 수행할 수 있다.
이상에서는 본 발명의 실시예에 따르면, 전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법에 대하여 본 명세서 및 도면을 통해 바람직한 실시예들에 대하여 설명하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위해 일반적인 의미에서 사용된 것일 뿐, 본 발명이 전술한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다양한 실시예가 가능함은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    카메라 모듈;
    메모리; 및
    상기 카메라 모듈 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터를 추출하고,
    상기 전자 장치와 기능적으로 연결된 센서 또는 마이크를 이용해 상기 전자 장치에 대한 상황 정보를 검출하고,
    미리 정의된 복수의 장면들 중 상기 제1 이미지 데이터에 대응하는 장면을 검출하고,
    상기 제1 파라미터, 상기 상황 정보, 및 상기 장면에 기초하여 제2 파라미터를 획득하고,
    상기 제2 파라미터에 기초하여, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하고, 및
    상기 제2 이미지 데이터를 상기 전자 장치와 기능적으로 연결된 디스플레이를 이용하여 표시하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 이미지 데이터를 표시하는 중에 상기 제2 파라미터를 고정하기 위한 입력이 감지되면, 상기 제2 파라미터를 적용한 상태를 유지하고,
    상기 제2 파라미터를 적용한 상태를 유지하는 중에 상기 제2 파라미터의 고정을 해제하기 위한 입력이 감지되면, 상기 해제하기 위한 입력이 감지된 시점 또는 상기 감지된 시점 이전에 획득된 이미지 데이터에 대한 제3 파라미터를 획득하고, 및
    상기 제3 파라미터에 기초하여, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제3 이미지 데이터를 생성 및 표시하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 파라미터에 기초하여 상기 카메라 모듈로부터 획득된 제1 이미지 데이터 내의 적어도 일부 픽셀을 변경하여 상기 제2 이미지 데이터를 표시하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지 데이터와 상기 제2 이미지 데이터 각각을 상기 메모리에 저장하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 제2 파라미터를 상기 메모리에 저장하도록 설정되며,
    상기 메모리에 저장된 제2 파라미터에 기초하여 상기 메모리에 저장된 제1 이미지 데이터의 후처리가 가능하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지 데이터에서 특정 피사체가 검출되면, 상기 검출된 특정 피사체에 기초하여 상기 장면을 검출하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터에 기초하여 상기 제2 파라미터에 대한 평균 변화량을 산출하고, 및
    상기 산출된 제2 파라미터에 대한 평균 변화량에 기초하여, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 상기 제2 이미지 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  8. 전자 장치의 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법에 있어서,
    카메라 모듈을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터에 대한 제1 파라미터를 추출하는 동작;
    상기 전자 장치와 기능적으로 연결된 센서 또는 마이크를 이용해 상기 전자 장치에 대한 상황 정보를 검출하는 동작;
    미리 정의된 복수의 장면들 중 상기 제1 이미지 데이터에 대응하는 장면을 검출하는 동작;
    상기 제1 파라미터, 상기 상황 정보, 및 상기 장면에 기초하여 제2 파라미터를 획득하는 동작; 및
    상기 제2 파라미터에 기초하여 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제2 이미지 데이터를 생성하여 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제2 이미지 데이터를 표시하는 중에 상기 제2 파라미터를 고정하기 위한 입력이 감지되면, 상기 제2 파라미터를 적용한 상태를 유지하는 동작;
    상기 제2 파라미터를 적용한 상태를 유지하는 중에 상기 제2 파라미터의 고정을 해제하기 위한 입력이 감지되면, 상기 해제하기 위한 입력이 감지된 시점 또는 상기 감지된 시점 이전에 획득된 이미지 데이터에 대한 제3 파라미터를 획득하는 동작; 및
    상기 제3 파라미터에 기초하여, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제3 이미지 데이터를 생성 및 표시하는 동작을 더 포함하는 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 제1 이미지 데이터에 대한 장면을 검출하는 동작은,
    상기 제1 이미지 데이터에서 특정 피사체가 검출되면, 상기 검출된 특정 피사체에 기초하여 상기 장면을 검출하는 동작인 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 제1 이미지 데이터에 기초하여 상기 제2 파라미터에 대한 평균 변화량을 산출하는 동작을 더 포함하며,
    상기 제2 이미지 데이터를 생성하여 표시하는 동작은,
    상기 산출된 제2 파라미터에 대한 평균 변화량에 기초하여, 상기 카메라 모듈을 이용하여 획득된 상기 제2 이미지 데이터를 생성하여 표시하는 동작인 방법.
  12. 전자 장치에 있어서,
    카메라 모듈;
    터치스크린 디스플레이;
    메모리; 및
    상기 카메라 모듈, 상기 터치스크린 디스플레이, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라 모듈을 이용하여 외부 객체에 대응하는 하나 이상의 제1 이미지들 및 하나 이상의 제2 이미지들을 순차적으로 획득하고,
    복수의 장면(scene)들 중 상기 하나 이상의 제1 이미지들에 대응하는 제1 장면을 결정하고,
    상기 하나 이상의 제1 이미지들에 대응하는 제1 색상 정보를 확인하고,
    상기 제1 장면 및 상기 제1 색상 정보에 적어도 기반하여 제1 필터를 생성하고,
    상기 제1 필터를 적어도 이용하여 상기 하나 이상의 제1 이미지들의 적어도 일부를 보정하고,
    상기 보정된 하나 이상의 제1 이미지들의 적어도 일부를 상기 터치스크린 디스플레이를 이용하여 표시하고,
    상기 복수의 장면들 중 상기 하나 이상의 제2 이미지들에 대응하는 제2 장면을 결정하고,
    상기 하나 이상의 제2 이미지들에 대응하는 제2 색상 정보를 확인하고,
    상기 제2 장면 및 상기 제2 색상 정보에 적어도 기반하여 제2 필터를 생성하고,
    상기 제2 필터를 이용하여 상기 하나 이상의 제2 이미지들의 적어도 일부를 보정하고, 및
    상기 보정된 하나 이상의 제2 이미지들의 적어도 일부를 상기 터치스크린 디스플레이를 이용하여 표시하도록 설정된 전자 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 하나 이상의 제1 이미지들 및 하나 이상의 제2 이미지들을 순차적으로 획득한 후, 상기 전자 장치와 기능적으로 연결된 센서를 이용하여, 상기 전자 장치의 주변 환경에 대한 상황 정보를 획득하고, 상기 상황 정보에 더 기반하여, 상기 제1 필터를 생성하도록 설정되거나, 상기 제1 필터에 대응하는 파라미터 및 상기 제2 필터에 대응하는 파라미터 간의 변화량에 적어도 더 기반하여, 상기 하나 이상의 제2 이미지들의 적어도 일부를 보정하도록 설정된 전자 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 하나 이상의 제1 이미지들을 획득하는 동작 이전에 상기 전자 장치에 저장된 하나 이상의 필터를 확인하고, 및
    상기 하나 이상의 필터를 더 이용하여, 상기 하나 이상의 제1 이미지의 적어도 일부를 보정하도록 설정된 전자 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 보정된 하나 이상의 제1 이미지들의 적어도 일부를 상기 터치스크린 디스플레이를 이용하여 표시하는 동안 수신된 사용자 입력에 응답하여, 상기 제1 필터를 상기 메모리에 저장하도록 설정된 전자 장치.
PCT/KR2018/003456 2017-03-23 2018-03-23 전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법 WO2018174648A1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/496,916 US11039062B2 (en) 2017-03-23 2018-03-23 Electronic device, and method for processing image according to camera photographing environment and scene by using same

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2017-0037161 2017-03-23
KR1020170037161A KR102401659B1 (ko) 2017-03-23 2017-03-23 전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018174648A1 true WO2018174648A1 (ko) 2018-09-27

Family

ID=63585822

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2018/003456 WO2018174648A1 (ko) 2017-03-23 2018-03-23 전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11039062B2 (ko)
KR (1) KR102401659B1 (ko)
WO (1) WO2018174648A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114422682A (zh) * 2022-01-28 2022-04-29 安谋科技（中国）有限公司 拍摄方法、电子设备和可读存储介质

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10924661B2 (en) * 2019-05-02 2021-02-16 International Business Machines Corporation Generating image capture configurations and compositions
US11892632B2 (en) 2019-11-25 2024-02-06 Apple Inc. Modifying display operating parameters based on light superposition from a physical environment
KR20210101571A (ko) * 2020-02-10 2021-08-19 삼성전자주식회사 이미지의 생성 방법 및 그 전자 장치
CN111629144B (zh) * 2020-04-28 2022-11-18 深圳供电局有限公司 图像采集设备控制方法、装置、计算机设备和存储介质
US11436579B2 (en) 2020-05-04 2022-09-06 Bank Of America Corporation Performing enhanced deposit item processing using cognitive automation tools
US11715405B1 (en) * 2021-02-10 2023-08-01 Sivalogeswaran Ratnasingam Chroma modification based on ambient light characteristics
CN113329173A (zh) * 2021-05-19 2021-08-31 Tcl通讯（宁波）有限公司 一种影像优化方法、装置、存储介质及终端设备
CN115633250A (zh) * 2021-07-31 2023-01-20 荣耀终端有限公司 一种图像处理方法及电子设备
CN115442517B (zh) * 2022-07-26 2023-07-25 荣耀终端有限公司 图像处理方法、电子设备及计算机可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110035706A (ko) * 2009-09-30 2011-04-06 아주대학교산학협력단 영상 처리 시스템에서의 색 보정 장치 및 방법
KR20120007948A (ko) * 2009-05-11 2012-01-25 파나소닉 주식회사 전자 카메라, 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법
KR101533642B1 (ko) * 2013-03-20 2015-07-06 삼성전자주식회사 수집된 정보에 기초한 영상 처리 방법 및 장치
JP2017017607A (ja) * 2015-07-03 2017-01-19 日本電信電話株式会社 画像処理装置、方法、及びプログラム
KR20170021125A (ko) * 2015-08-17 2017-02-27 삼성전자주식회사 촬영 장치 및 그 제어 방법

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4880292B2 (ja) 2005-11-24 2012-02-22 富士フイルム株式会社 画像処理方法および画像処理プログラムならびに画像処理装置
JP5663193B2 (ja) 2010-05-13 2015-02-04 オリンパスイメージング株式会社 撮像装置
JP5780764B2 (ja) 2011-01-17 2015-09-16 オリンパス株式会社 撮像装置
EP2782326B1 (en) 2013-03-20 2022-04-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for processing an image based on an image property and ambient environment information
US9426385B2 (en) 2014-02-07 2016-08-23 Qualcomm Technologies, Inc. Image processing based on scene recognition
BR112016018024A2 (pt) 2014-02-07 2017-08-08 Qualcomm Technologies Inc Reconhecimento de cena ao vivo que permite modificação de imagem dependente de cena antes de gravação ou exibição de imagem
US9516295B2 (en) * 2014-06-30 2016-12-06 Aquifi, Inc. Systems and methods for multi-channel imaging based on multiple exposure settings
CN104104798A (zh) * 2014-07-23 2014-10-15 深圳市中兴移动通信有限公司 拍摄光绘视频的方法和移动终端
JP6643109B2 (ja) * 2016-01-26 2020-02-12 キヤノン株式会社 撮像装置、その制御方法とプログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120007948A (ko) * 2009-05-11 2012-01-25 파나소닉 주식회사 전자 카메라, 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법
KR20110035706A (ko) * 2009-09-30 2011-04-06 아주대학교산학협력단 영상 처리 시스템에서의 색 보정 장치 및 방법
KR101533642B1 (ko) * 2013-03-20 2015-07-06 삼성전자주식회사 수집된 정보에 기초한 영상 처리 방법 및 장치
JP2017017607A (ja) * 2015-07-03 2017-01-19 日本電信電話株式会社 画像処理装置、方法、及びプログラム
KR20170021125A (ko) * 2015-08-17 2017-02-27 삼성전자주식회사 촬영 장치 및 그 제어 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114422682A (zh) * 2022-01-28 2022-04-29 安谋科技（中国）有限公司 拍摄方法、电子设备和可读存储介质
CN114422682B (zh) * 2022-01-28 2024-02-02 安谋科技（中国）有限公司 拍摄方法、电子设备和可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
KR20180108041A (ko) 2018-10-04
KR102401659B1 (ko) 2022-05-25
US11039062B2 (en) 2021-06-15
US20200128173A1 (en) 2020-04-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018174648A1 (ko) 전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법
AU2017210821B2 (en) Electronic device and method for controlling the same
AU2017304413B2 (en) Electronic device and method for displaying image
WO2016060400A1 (en) Method and apparatus for managing images using a voice tag
EP3586220A1 (en) Electronic device and control method thereof
WO2017209560A1 (ko) 화면 출력 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
WO2016144102A1 (ko) 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 처리 방법
WO2018004238A1 (en) Apparatus and method for processing image
WO2018155928A1 (ko) 복수의 생체 센서를 이용하여 인증을 수행하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
WO2017052113A1 (ko) 전자 장치 및 촬영 방법
WO2017116052A1 (ko) 컨텐트 인식 장치 및 그 동작 방법
WO2018139752A1 (ko) 복수의 카메라를 제어하는 방법 및 전자 장치
WO2018217066A1 (ko) 생체 정보를 측정하는 전자 장치와 이의 동작 방법
WO2017135675A1 (ko) 이미지 처리장치 및 방법
WO2017119690A1 (ko) 전자 장치 및 그 동작 방법
WO2018174581A1 (ko) 전자 장치의 화이트 밸런스 기능 제어 방법 및 장치
WO2017209446A1 (en) Electronic device and information processing system including the same
WO2017171248A1 (ko) 이미지를 처리하기 위한 전자 장치 및 방법
WO2018034418A1 (ko) 이미지 신호 처리 방법, 이미지 신호 프로세서, 및 전자 장치
WO2018021723A1 (ko) 이미지의 유사도에 기초하여 이미지들을 연속적으로 표시하는 방법 및 장치
WO2018174674A1 (en) Electronic device and method for authenticating biometric data thorough plural cameras
WO2018038526A1 (en) Electronic device and method for measuring heart rate based on infrared rays sensor using the same
WO2018236082A1 (en) METHOD FOR DETERMINING BAROMETRIC SENSOR DATA USING DATA OBTAINED FROM A MOTION SENSOR AND CORRESPONDING ELECTRONIC DEVICE
WO2018131841A1 (ko) 전자장치 및 이를 활용한 액츄에이터 제어 방법
WO2018143669A1 (en) Method and electronic device for providing health content

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18772693

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 18772693

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1