WO2019107708A1 - Simd 연산을 이용하여 이미지 데이터의 주파수 변환을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 - Google Patents

Simd 연산을 이용하여 이미지 데이터의 주파수 변환을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 Download PDF

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WO2019107708A1
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김범석
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삼성전자 주식회사
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    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization

Definitions

  • Various embodiments of the present invention are directed to an electronic device and method of operation for performing frequency translation of image data using SIMD operations.
  • a conversion method used to convert image data into a frequency domain may be a method that performs scrambling on image data and then performs a butterfly operation to convert the image data to a frequency domain.
  • SIMD single instruction multiple data
  • the scrambling operation for the image data using the SIMD operation may cause a large overhead in the frequency conversion operation.
  • the overhead due to the scrambling operation on the image data may degrade the processing speed of the image data.
  • An electronic device includes a memory capable of storing image data; And wherein the processor is configured to: obtain the image data from the memory; generate pre-image data in which rows and columns of the image data have been transposed; and based on at least a single instruction multiple data (SIMD) , And to generate data corresponding to the frequency domain for the image data using a fourier transform (FT) transform on the pre-image data loaded in a direction corresponding to a row of the pre-image data.
  • SIMD single instruction multiple data
  • FT fourier transform
  • An electronic device includes a first processor; A second processor interfaced with the first processor; A memory capable of storing image data; And a transpose operation circuit electrically connected to the second processor, wherein the first processor is configured to transmit the image data to the second processor using the interface, wherein the second processor is configured to convert the data to pre-image data based on a transpose matrix operation and to transfer the pre-image data to the second processor, wherein the second processor is configured to convert the pre- ) Processing, and generate data corresponding to the frequency domain for the image.
  • An operation method of an electronic device includes: obtaining the image data from a memory in which image data is stored; Generating transposed image data in which rows and columns constituting the image data are transposed; Performs FT transform on the pre-image data loaded in a direction corresponding to a column of the pre-image data based at least on a single instruction multiple data (SIMD) processing method, and generates data corresponding to the frequency domain for the image data .
  • SIMD single instruction multiple data
  • An electronic device and an operating method of an electronic device that perform frequency conversion of image data using SIMD operations according to various embodiments of the present invention may be implemented without performing scrambling of image data, Since the conversion is performed, the overhead due to scrambling can be reduced.
  • An electronic device and an operation method of an electronic device that perform frequency conversion of image data using SIMD operations according to various embodiments of the present invention can reduce the overhead due to scrambling, Can be increased.
  • An electronic device and an operation method of an electronic device that perform frequency conversion of image data using SIMD operations according to various embodiments of the present invention can increase the speed of conversion of image data into the frequency domain, Can also be quickly processed.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device, in accordance with various embodiments of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram of a camera module of an electronic device, in accordance with various embodiments of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present invention.
  • 4A to 4C are views illustrating a frequency conversion process of image data using an input scrambler in an electronic device according to various embodiments of the present invention.
  • FIGS. 5A through 5C illustrate a process of transposing image data and performing frequency conversion in an electronic device according to various embodiments of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram of an electronic device according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a flow diagram of an operation method of an electronic device according to various embodiments of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an operation method of an electronic device according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of a test apparatus 101 in a network environment 100, in accordance with various embodiments.
  • a testing device 101 communicates with an electronic device 102 via a first network 198 (e.g., near-field wireless communication), or with a second network 199 (E. G., Remote wireless communication).
  • a first network 198 e.g., near-field wireless communication
  • a second network 199 E. G., Remote wireless communication
  • ≪ / RTI &gt the testing device 101 may communicate with the electronic device 104 via the server 108.
  • the testing apparatus 101 includes a processor 120, a memory 130, an input device 150, an audio output device 155, a display device 160, an audio module 170, a sensor module 176, an interface 177, a haptic module 179, a camera module 180, a power management module 188, a battery 189, a communication module 190, a subscriber identity module 196, and an antenna module 197 ).
  • at least one (e.g., display 160 or camera module 180) of these components may be omitted or other components added to the testing device 101.
  • some components such as, for example, a sensor module 176 (e.g., a fingerprint sensor, an iris sensor, or an illuminance sensor) embedded in a display device 160 Can be integrated.
  • Processor 120 drives at least one other component (e.g., hardware or software component) of test device 101 connected to processor 120 by driving software, e.g., program 140, And can perform various data processing and arithmetic operations.
  • Processor 120 loads and processes commands or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) into volatile memory 132 and processes the resulting data into nonvolatile memory 134.
  • the processor 120 may operate in conjunction with a main processor 121 (e.g., a central processing unit or an application processor) and, independently, or additionally or alternatively, Or a co-processor 123 (e.g., a graphics processing unit, an image signal processor, a sensor hub processor, or a communications processor) specific to the designated function.
  • a main processor 121 e.g., a central processing unit or an application processor
  • a co-processor 123 e.g., a graphics processing unit, an image signal processor, a sensor hub processor, or a communications processor
  • the coprocessor 123 may be operated separately from or embedded in the main processor 121.
  • the coprocessor 123 may be used in place of the main processor 121, for example, while the main processor 121 is in an inactive (e.g., sleep) state, At least one component (e.g., a display device 160, a sensor module 176, or a communication module 176) of the components of the testing device 101, together with the main processor 121, 190) associated with the function or states.
  • the coprocessor 123 e.g., an image signal processor or communications processor
  • the coprocessor 123 is implemented as a component of some other functionally related component (e.g., camera module 180 or communication module 190) .
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (e.g., processor 120 or sensor module 176) of the testing device 101, for example, software (e.g., program 140) ), And input data or output data for the associated command.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 or a non-volatile memory 134.
  • the program 140 may be software stored in the memory 130 and may include, for example, an operating system 142, a middleware 144,
  • the input device 150 is an apparatus for receiving a command or data to be used for a component (for example, the processor 120) of the testing apparatus 101 from the outside (e.g., a user) of the testing apparatus 101,
  • a component for example, the processor 120
  • a mouse for example, a keyboard
  • a keyboard may be included.
  • the sound output device 155 is an apparatus for outputting a sound signal to the outside of the testing apparatus 101.
  • a speaker used for general use such as multimedia reproduction or recording reproduction and a receiver used for telephone reception only .
  • the receiver may be formed integrally or separately with the speaker.
  • the display device 160 may be an apparatus for visually providing information to a user of the inspection apparatus 101 and may include, for example, a display, a hologram apparatus, or a projector and a control circuit for controlling the projector. According to one embodiment, the display device 160 may include a touch sensor or a pressure sensor capable of measuring the intensity of the pressure on the touch.
  • the audio module 170 is capable of bi-directionally converting sound and electrical signals. According to one embodiment, the audio module 170 may acquire sound through the input device 150, or may be connected to an audio output device 155, or to an external electronic device (e.g., Electronic device 102 (e.g., a speaker or headphone)).
  • an external electronic device e.g., Electronic device 102 (e.g., a speaker or headphone)
  • the sensor module 176 may generate an electrical signal or data value corresponding to an internal operating state (e.g., power or temperature) of the testing device 101, or an external environmental condition.
  • the sensor module 176 may be a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an infrared sensor, Or an illuminance sensor.
  • the interface 177 may support a designated protocol that may be wired or wirelessly connected to an external electronic device (e.g., the electronic device 102).
  • the interface 177 may include a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital interface
  • audio interface an audio interface
  • connection terminal 178 may be a connector such as an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (not shown) that can physically connect the test apparatus 101 and an external electronic device (E.g., a headphone connector).
  • a connector such as an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (not shown) that can physically connect the test apparatus 101 and an external electronic device (E.g., a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert electrical signals into mechanical stimuli (e.g., vibrations or movements) or electrical stimuli that the user may perceive through tactile or kinesthetic sensations.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 can capture a still image and a moving image.
  • the camera module 180 may include one or more lenses, an image sensor, an image signal processor, or a flash.
  • the power management module 188 is a module for managing the power supplied to the inspection apparatus 101, and may be configured as at least a part of, for example, a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may be an apparatus for supplying power to at least one component of the testing apparatus 101 and may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • the communication module 190 is responsible for establishing a wired or wireless communication channel between the testing device 101 and an external electronic device (e.g., electronic device 102, electronic device 104, or server 108) Lt; / RTI > Communication module 190 may include one or more communication processors that support wired communication or wireless communication, operating independently of processor 120 (e.g., an application processor).
  • the communication module 190 may include a wireless communication module 192 (e.g., a cellular communication module, a short range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (E.g., a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module), and the corresponding communication module may be used to communicate with a first network 198 (e.g., Bluetooth, WiFi direct, Communication network) or a second network 199 (e.g., a telecommunications network such as a cellular network, the Internet, or a computer network (e.g., a LAN or WAN)).
  • a wireless communication module 192 e.g., a cellular communication module, a short range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 194 E.g., a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module
  • the wireless communication module 192 may identify and authenticate the testing device 101 within the communication network using the user information stored in the subscriber identity module 196.
  • the antenna module 197 may include one or more antennas for externally transmitting or receiving signals or power.
  • the communication module 190 e.g., the wireless communication module 192 may transmit signals to or receive signals from an external electronic device via an antenna suitable for the communication method.
  • Some of the components are connected to each other via a communication method (e.g., bus, general purpose input / output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI) (Such as commands or data) can be exchanged between each other.
  • a communication method e.g., bus, general purpose input / output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI) (Such as commands or data) can be exchanged between each other.
  • the command or data may be transmitted or received between the testing device 101 and the external electronic device 104 via the server 108 connected to the second network 199.
  • Each of the electronic devices 102, 104 may be the same or a different type of device as the testing device 101.
  • all or part of the operations performed in the tester 101 may be performed in another external electronic device or a plurality of external electronic devices.
  • the testing apparatus 101 may, instead of or in addition to executing the function or service itself, And may request the external electronic device to perform at least some functions associated therewith.
  • the external electronic device receiving the request can execute the requested function or the additional function and transmit the result to the checking apparatus 101.
  • the inspection apparatus 101 can directly or additionally process the received result to provide a requested function or service.
  • cloud computing, distributed computing, or client-server computing technology may be used.
  • FIG. 2 is a block diagram 200 of a camera module 180, in accordance with various embodiments.
  • the camera module 180 includes a lens assembly 210, a flash 220, an image sensor 230, an image stabilizer 240, a memory 250 (e.g., a buffer memory), or an image signal processor (260).
  • the lens assembly 210 can collect light emitted from a subject, which is an object of image photographing.
  • the lens assembly 210 may include one or more lenses.
  • the camera module 180 may include a plurality of lens assemblies 210. In this case, the camera module 180 may be, for example, a dual camera, a 360 degree camera, or a spherical camera.
  • the plurality of lens assemblies 210 may have the same lens properties (e.g., angle of view, focal length, autofocus, f number, or optical zoom), or at least one lens assembly may have at least one lens lens assembly It can have one other lens attribute.
  • the lens assembly 210 may include, for example, a wide-angle lens or a telephoto lens.
  • the flash 220 may emit a light source used to enhance the light emitted from the subject. Flash 220 may include one or more light emitting diodes (e.g., red-green-blue (RGB) LEDs, white LEDs, infrared LEDs, or ultraviolet LEDs), or xenon lamps.
  • RGB red-green-blue
  • the image sensor 230 can acquire an image corresponding to the subject by converting the light transmitted from the subject through the lens assembly 210 into an electrical signal.
  • the image sensor 230 may include a selected one of the image sensors of different properties, such as, for example, an RGB sensor, a BW (black and white) sensor, an IR sensor, A plurality of image sensors having different attributes, or a plurality of image sensors having different attributes.
  • Each of the image sensors included in the image sensor 230 may be implemented by, for example, a CCD (charged coupled device) sensor or a CMOS (complementary metal oxide semiconductor) sensor.
  • the image stabilizer 240 is configured to respond to the movement of the camera module 180 or the electronic device 101 including it to at least partially compensate for the negative effects (e.g., image jitter) At least one lens or image sensor 230 included in the assembly 210 may be moved or controlled in a particular direction (e.g., adjusting the read-out timing).
  • the image stabilizer 240 may be implemented as an optical image stabilizer, for example, and may include a gyro sensor (not shown) or an acceleration sensor (not shown) disposed inside or outside the camera module 180 Can be used to detect the motion.
  • the memory 250 may at least temporarily store at least a portion of the image acquired via the image sensor 230 for subsequent image processing operations. For example, if image acquisition according to the shutter is delayed or a plurality of images are acquired at high speed, the acquired original image (e.g., a high resolution image) is stored in the memory 250, and a corresponding copy An image (e.g., a low resolution image) can be previewed via the display device 160. Thereafter, at least a portion of the original image that was stored in the memory 250 may be acquired and processed by, for example, the image signal processor 260 if the specified condition is satisfied (e.g., user input or system command). According to one embodiment, the memory 250 may be comprised of at least a portion of the memory 130, or a separate memory operated independently thereof.
  • the image signal processor 260 performs image processing (e.g., depth map generation, three-dimensional modeling, panorama generation, feature point extraction, and the like) on an image obtained through the image sensor 230 or an image stored in the memory 250, Image synthesis, or image compensation (e.g., noise reduction, resolution adjustment, brightness adjustment, blurring, sharpening, or softening) 260 may perform control (e.g., exposure time control, or lead-out timing control, etc.) for at least one of the components (e.g., image sensor 230) included in camera module 180.
  • image processing e.g., depth map generation, three-dimensional modeling, panorama generation, feature point extraction, and the like
  • Image synthesis e.g., image compensation
  • control e.g., exposure time control, or lead-out timing control, etc.
  • the image processed by the signal processor 260 may be stored back into the memory 250 for further processing or may be stored in the external components of the camera module 180 such as the memory 130,
  • the image signal processor 260 may comprise at least a portion of the processor 120 or may be coupled to the processor 120 and /
  • the image processed by the image signal processor 260 may be processed by the processor 120 as it is or after additional image processing, and then displayed on the display device (not shown) 160 < / RTI >
  • the electronic device 101 may include two or more camera modules 180, each having a different attribute or function.
  • at least one camera module 180 may be a wide angle camera or a front camera, and at least one other camera module may be a telephoto camera or a rear camera.
  • the image data refers to data associated with at least some of the images contained in the frozen image or images contained in at least one frame included in the moving image .
  • the image data may include information about attributes of the pixels that make up the image.
  • a pixel can mean the smallest unit of an image.
  • Various information such as brightness, color, etc. of the pixel may be included in the image data.
  • the image data may include positional information (for example, pixel coordinate information) of each of the pixels constituting the image and information on the color of each of the pixels.
  • the image may be composed of subpixels that are smaller than pixels, and the image data may include various information of subpixels, such as position information of subpixels and color information of subpixels .
  • the image data may include various information of subpixels, such as position information of subpixels and color information of subpixels .
  • description will be made using a pixel unit.
  • the present invention can be applied not only to a pixel unit but also to a pixel group in which subpixels and pixels are grouped, which is a unit smaller than a pixel.
  • the image data may be transformed into the frequency domain to be used for various operations on the image (e.g., feature extraction, image editing, image encoding, etc.).
  • Various frequency domain transformation schemes may be used for frequency domain transformation of image data. For example, a fast Fourier transform (FFT), a discrete cosine transform (DCT), a modified discrete cosine transform (MDCT), a discrete sine transform
  • FFT fast Fourier transform
  • DCT discrete cosine transform
  • MDCT modified discrete cosine transform
  • a discrete sine transform It is possible to convert the image data into the frequency domain using various conversion methods for converting the image data into the frequency domain.
  • the result of transforming the image data into the frequency domain can be implemented as a sine function or a cosine function, which is a periodic function having periodicity. Due to the nature of the periodic function, calculations performed repeatedly while performing the conversion into the frequency domain may occur. You can use a butterfly operation to reduce the computations you perform repeatedly.
  • a butterfly operation is a method of processing a frequency domain by using a result obtained by performing a repeated calculation once. When a flow of a data processing is illustrated, a butterfly shape is obtained, and a butterfly operation .
  • the frequency domain conversion using the butterfly operation will be described in detail in Figs. 4A to 4C.
  • the butterfly operation can increase the efficiency of the conversion into the frequency domain by performing the calculation performed repeatedly using the result obtained once.
  • the operation of dividing the input data into the odd-numbered data and the even-numbered data can be defined as an input scramble (input scramble or even and odd sequence).
  • the time required for the input scramble processing occupies a large portion in the time required for the frequency conversion of the image data, which may cause a decrease in the speed of frequency conversion of the image data.
  • FIG. 3 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present invention.
  • an electronic device e.g., electronic device 100 of FIG. 1
  • includes a memory e.g., memory 130, 310 of FIG. 1
  • a processor E.g., processors 120, 320 of FIG. 1.
  • Memory 310 may store image data temporarily or non-temporally.
  • the image data may include positional information (for example, pixel coordinate information) of each of the pixels constituting the image and information on the color of each of the pixels.
  • the processor 320 may obtain image data from the memory 310.
  • the processor 320 may load image data stored in the memory 310 using a direct memory access (DMA) scheme.
  • the image data stored in the memory 310 can be transferred to the processor 320 at high speed using a direct memory access method.
  • DMA direct memory access
  • Processor 320 may perform a transpose transformation on the image data stored in memory 310 and generate the pre-transformed pre-image data.
  • the image data may mean data in which the values of the pixels constituting the image are implemented in a matrix form.
  • Transposition may refer to a transformation that transforms a row of image data that can be implemented in the form of a matrix into a column and transforms the column of image data into a row.
  • the Nth row of the image data implemented with the matrix having the form of the N rows and N columns may be the same as the N column of the previous image data composed of the N rows and N columns, and the N columns of the image data may be the N rows .
  • Processor 320 may load the pre-image data in a direction corresponding to the row of pre-image data.
  • the direction corresponding to the row of the pre-image data may be a sequence of data arranged in the same row among the data constituting the pre-image data (for example, The data included in the first column, the data included in the second column, and the data included in the third column are sequentially loaded).
  • loading pre-image data in a direction corresponding to a row of pre-image data may mean loading pixel information arranged in the same row in pre-image data implemented in a matrix at once have.
  • the processor 320 performs a Fourier transform on the data arranged in the same row of the previous image data using a single instruction multiple data (SIMD) method, and generates data corresponding to the frequency domain for the image data can do.
  • SIMD single instruction multiple data
  • the SIMD method may mean a method of simultaneously processing a plurality of data with one instruction.
  • data arranged in each row among the data included in the pre-image data may be grouped, and Fourier transform on the grouped data may be performed using one instruction.
  • the processor 320 may group the data arranged in one row of the data included in the pre-image data into the first data, and group the data arranged in the fifth row into the second data.
  • the processor 320 may perform the Fourier transform on the first data and the second data using the SIMD method. In this case, the Fourier transform of the data included in the first data and the data included in the second data may be performed by one instruction.
  • the processor 320 may perform a Fourier transform on the pre-image data and obtain first real data and first imaginary data.
  • the processor 320 may perform a transposed matrix operation on the first real part data to generate transformed first real part data and transposed first imaginary part data.
  • the processor 320 may perform the Fourier transform on the transformed first real part data and the transposed first imaginary part data to generate the second real part data and the second imaginary part data.
  • Processor 320 may perform a transpose operation on the second real part data and a transpose operation on the second imaginary part data and generate data corresponding to the frequency domain for the image data.
  • the processor 320 may perform a Fourier transform on the pre-image data and obtain first real data.
  • imaginary part data may not exist when performing Fourier transform on the transposed image data.
  • the processor 320 generates transformed first real part data based on a transpose matrix operation on the first real part data and outputs the transformed first real part data to the frequency domain of the image data using the transformed first real part data Fourier transform It is possible to generate corresponding data.
  • data processing using the SIMD method can utilize a vector operation.
  • the vector operation may mean an operation for simultaneously processing the data constituting the vector data.
  • the processor 320 may be implemented as a vector processor that supports vector operations.
  • the data of each of the pixels included in the image data may comprise a complex number.
  • the processor 320 can check whether the data of each of the pixels constituting the image includes an imaginary number.
  • the processor 320 may divide the image data into a real part and an imaginary part, corresponding to an acknowledgment that an imaginary number is included in the data of each of the pixels.
  • the image data may be implemented in the form of a matrix, and the processor 320 may divide the image data including only the real part and the imaginary part including only the imaginary part. For example, the processor 320 may generate a first matrix including a real part, and a second matrix including an imaginary part.
  • the processor 320 may perform a permutation operation on the first matrix and the second matrix, and generate the permutation image data corresponding to the first matrix and the permutation image data corresponding to the second matrix.
  • the generated preliminary image data can be converted into data corresponding to the frequency domain using the above-described method.
  • 4A to 4C are views illustrating a frequency conversion process of image data using an input scrambler in an electronic device according to various embodiments of the present invention.
  • image data 410 may be implemented in the form of a matrix.
  • the image data 410 may include position information in which each of the pixels, which is a minimum unit for an image, is arranged on a matrix.
  • the image data may include data of (0, 0) position information of the pixels arranged in the first row and first column and color information of pixels arranged in the first row and first column.
  • the color information of the pixels arranged in the first row and first column may be defined as f (0, 0), and the image data may include f (0, 0).
  • FIG. 4B The process of converting the image data into the frequency domain using the Fourier transform will be described with reference to FIGS. 4B and 4C.
  • FIG. 4B The process of converting the image data into the frequency domain using the Fourier transform will be described with reference to FIGS. 4B and 4C.
  • the data f (0), f (1), f (2), f (3), f (4), f f (6), f (7)) may be input to a module that performs the input scrambler 421.
  • the input scrambler 421 may be operable to divide odd-numbered data and even-numbered data to perform a butterfly operation.
  • the data output from the input scrambler 421 is divided into even data (for example, f (0), f (2), f (4), and f f (3), f (5), and f (7).
  • the even-numbered data f (0), f (2), f (4), and f (6) among the output data are input to the first Fourier transform module 423, ) May perform the Fourier transform on the even-numbered data f (0), f (2), f (4), f (6).
  • the odd-numbered data f (1), f (3), f (5), and f (7) out of the output data can be input to the second Fourier transform module 425,
  • the FFT unit 425 can perform the Fourier transform on odd-numbered data f (1), f (3), f (5), and f (7).
  • the first Fourier transform module 423 and the second Fourier transform module 425 may generate coefficients for the data transformed into the frequency domain of the image data.
  • FIG. 4C is a diagram illustrating a process of converting the image data described above with reference to FIG. 4B.
  • the image data 410 may be input to the input scrambler 421.
  • the input scrambler 421 may perform a scrambling operation on the image data 410 to generate the scrambled data 430.
  • the scrambled data 430 may be subjected to first-order Fourier transform using the method described in FIG. 4B.
  • the image data on which the Fourier transform has been performed can be divided into image data 441 having a real value and image data 451 having an imaginary value.
  • the image data 441 having a real value and the image data 451 having an imaginary value are respectively transposed and scrambled (443, 453), and a second-order Fourier transform can be performed. 457 corresponding to the frequency domain for the image 410 by the operation of inverting the result of performing the secondary Fourier transformation 445, 455 again.
  • the Fourier transform method of the image data described in FIGS. 4A to 4C is a preprocessing for input data, and input scrambling must be performed.
  • the time required for the input scrambling can take a large part in the time required for the Fourier transform of the image data.
  • the input scrambled data In order to use the SIMD operation for high-speed processing of image data, the input scrambled data must be loaded in the form of vector data.
  • the operation of loading the input scrambled data in the form of vector data requires many additional operations . That is, there is a problem that the operation of generating data corresponding to the frequency domain using Fourier transform of image data can not be implemented by SIMD operation.
  • a processor may transpose instead of input scrambling for image data in order to solve the above- The conversion can be performed first.
  • Transposition on image data may be performed using a transpose matrix operation on the image data implemented as a matrix.
  • the transposition of the image data is intended to convert the data contained in the same column into the vector data in the image data implemented by the matrix.
  • FIGS. 5A through 5C illustrate a process of transposing image data and performing frequency conversion in an electronic device according to various embodiments of the present invention.
  • image data 510 may include positional information where each pixel, which is a minimum unit for an image, is arranged on a matrix .
  • the image data may include (0, 0) position information of pixels arranged in a first row and first column and data obtained by mapping pixel data arranged in a first row and first column.
  • the pixel data may be defined as data including various information about the pixel.
  • the pixel data arranged in the first row and first column may be defined as f (0, 0).
  • the position information of a pixel can be defined in a matrix in which information on pixels is arranged, a row in which pixels are arranged, and an order of arranged columns.
  • the first row f (0,0), f (1,0), f (2,0), and f (3,0) of the image data 510 implemented as a matrix having the form of 8 rows and 8 columns, 0) f (4,0), f (5,0), f (6,0), f (7,0) 0,0,0), f (1,0), f (2,0), f (3,0) f (4,0), f (5,0), f ).
  • the processor 320 may sequentially load the data contained in each row of the pre-image data 520 in a direction 525 corresponding to the row.
  • the processor 320 may group the data contained in the same row of the pre-image data 520 and generate vector data using the grouped data. For example, the data f (0,0), f (0,1), f (0,2), f (0,3), f , 4), f (0,5), f (0,6), and f (0,7) to generate one vector data vf (0).
  • the vector data vf (0) includes data f (0,0), f (0,1), f (0,2), f ), f (0,4), f (0,5), f (0,6), f (0,7).
  • processor 320 groups data contained in each row of pre-image data 520 to generate vector data vf (0), vf (1), vf (2) vf (3), vf (4), vf (5), vf (6), vf (7).
  • processor 320 may perform a Fourier transform on vector data based, at least in part, on the SIMD processing scheme.
  • the processor 320 may perform a Fourier transform using vector data using a butterfly operation.
  • the processor 320 can simultaneously perform Fourier transform on pixel data included in vector data with a single instruction by using the SIMD processing method.
  • the processor 320 may generate pixel data (or pixel data included in one column of the pre-image data 520) contained in one row of the image data 510 with a single instruction (Fourier transform) , Pixel data included in two rows of the image data 510, and pixel data included in three rows of the image data 510 sequentially.
  • the processor 320 generates the pre-image data 520 using the transpose operation on the image data 510 and generates the pre- Direction to generate vector data, and performing Fourier transform using the SIMD operation, Fourier transform can be performed faster than the Fourier transform method described in Figs. 4A to 4C.
  • the processor 320 since the processor 320 does not perform input scrambling, the Fourier transform can be performed faster and the SIMD operation can be used as compared with the Fourier transform method described in FIGS. 4A to 4C for performing input scrambling.
  • FIG. 5C is a diagram illustrating a process of converting the image data described above with reference to FIGS. 5A and 5B.
  • the processor 320 may perform a transpose operation on the image data 510 loaded in the memory 310 and generate the pre-image data 520.
  • the processor 320 may load the pre-image data 520 in a direction corresponding to the row 525 of the pre-image data.
  • Processor 320 may perform a first-order Fourier transform on the pre-loaded image data in a direction corresponding to the row 525.
  • the image data on which the first-order Fourier transform has been performed can be divided into image data 531 having a real value and image data 541 having an imaginary value.
  • the image data 531 having a real value and the image data 541 having an imaginary value can be respectively transposed (533, 543), and a second-order Fourier transform can be performed.
  • a second-order Fourier transform can be performed.
  • data 535 and 545 corresponding to the frequency domain for the image data 510 can be generated.
  • an electronic device generates data 535, 545 corresponding to the frequency domain for image data 510 through three permutations, two Fourier transforms can do. Generating the data corresponding to the frequency domain for the image data shown in FIG. 4C can perform three times of input scrambling, four permutations, and two Fourier transforms.
  • the electronic device does not perform the input scrambling operation and can perform the SIMD operation, so that the frequency conversion of the image data can be quickly realized.
  • FIG. 6 is a block diagram of an electronic device according to another embodiment of the present invention.
  • an electronic device may include a memory 610, a first processor 620, a transpose operation circuit 630, and a second processor 640.
  • Memory 610 may store image data temporarily or non-temporally.
  • the image data may include positional information (for example, pixel coordinate information) of each of the pixels constituting the image and information on the color of each of the pixels.
  • the first processor 620 may send the image data stored in the memory 610 to the second processor 640 or the pre-arithmetic circuit 630.
  • the electronic device may include a separate permutation circuit 630 for performing the permutation operation on the image data at a high speed. 5A) and generates image data based on the transposed image data (e.g., the transposed image data 520 of FIG. 5A) based on the transpose matrix operation.
  • the transpose operation circuit 630 receives the image data (e.g., image data 510 of FIG. ). ≪ / RTI >
  • the transpose operation circuit 630 may transmit the transposed image data 520 to the second processor 640.
  • the load of the second processor 640 can be reduced, and the processing speed of the Fourier transform on the image data can also be increased.
  • the second processor 640 receives the pre-image data 520 transformed by the transpose operation circuit 630, performs the Fourier transform on the pre-image data 520 based on the SIMD processing, and corresponds to the frequency domain for the image Data can be generated.
  • the first processor 620 may first transfer the image data 510 to the second processor 640.
  • the second processor 640 may send the image data 510 to the transpose operation circuit 630.
  • the transpose operation circuit 630 may perform a transposed matrix operation on the image data 510 and may transmit the generated transposed image data 520 to the second processor 640.
  • the first processor 620 may send the image data 510 to the transpose operation circuit 630.
  • the transpose operation circuit 630 may perform a transposed matrix operation on the image data 510 and may transmit the generated transposed image data 520 to the second processor 640.
  • the second processor 640 may receive only the pre-image data 520 without receiving the image data 510.
  • An electronic device includes a memory capable of storing image data; And wherein the processor is configured to: obtain the image data from the memory; generate pre-image data in which rows and columns of the image data have been transposed; and based on at least a single instruction multiple data (SIMD) , And to generate data corresponding to the frequency domain for the image data using a fourier transform (FT) transform on the pre-image data loaded in a direction corresponding to a row of the pre-image data.
  • SIMD single instruction multiple data
  • FT fourier transform
  • the processor obtains first real part data and first imaginary part data based on a first order FT operation on the previous image data, And generating transformed first real part data and transposed first imaginary part data based on a transposed matrix operation on the first imaginary part data and generating transformed first real part data and first transposed first real part data, And generate the second real part data and the second imaginary part data based on the first FT operation on the first imaginary part data.
  • the processor performs a permutation operation on the second real part data and a permutation operation on the second imaginary part data to generate data corresponding to the frequency domain for the image data . ≪ / RTI >
  • the processor loads data arranged in the same row in an array corresponding to the previous image data, and performs vector operations on the loaded data To generate data corresponding to the frequency domain for the image data.
  • the processor groups data arranged in the same column, performs a vector operation on the grouped data, and generates data corresponding to the frequency domain for the image data . ≪ / RTI >
  • the processor may be a vector processor that supports SIMD operations.
  • the processor may be configured to perform a butterfly operation using a vector operation on the loaded data.
  • the processor is configured to obtain first real part data based on a first order FT operation on the pre-image data and to generate first real part data on the first real part data Based on the first real number data and the second real number data based on the shifted first real number data and generates the second real number data based on the shifted first real number data.
  • the processor checks whether the data of each of the pixels constituting the image includes an imaginary number, and if an imaginary number is included in the data of each of the pixels A first matrix including the real part and a second matrix including the imaginary part are generated, a permutation operation is performed for each of the first matrix and the second matrix, And generate the pre-image data corresponding to the first matrix and the pre-image data corresponding to the second matrix.
  • An electronic device includes a first processor; A second processor interfaced with the first processor; A memory capable of storing image data; And a transpose operation circuit electrically connected to the second processor, wherein the first processor is configured to transmit the image data to the second processor using the interface, wherein the second processor is configured to convert the data to pre-image data based on a transpose matrix operation and to transfer the pre-image data to the second processor, wherein the second processor is configured to convert the pre- ) Processing, and generate data corresponding to the frequency domain for the image.
  • the transpose operation circuit is electrically connected to the first processor, and receives, as part of the communicating operation, the image data from the first processor, Based on the operation, convert the image data to the pre-image data and deliver it to the second processor.
  • the second processor is configured to receive the image data from the first processor and to acquire the pre-image data using the pre- . ≪ / RTI >
  • the second processor as part of the operation of performing the FT, further comprises: based on a first FT operation on the foreground image, Generating transposed first real part data and transposed first imaginary part data based on the transpose matrix operation on the first real part data and the first imaginary part data, And generate the second real part data and the second imaginary part data based on the transformed first real part data and the first FT operation on the transposed first imaginary part.
  • Figure 7 is a flow diagram of an operation method of an electronic device according to various embodiments of the present invention.
  • image data may be temporarily or non-transiently stored in a memory (e.g., memory 310 of FIG. 3).
  • the image data may include positional information (for example, pixel coordinate information) of each of the pixels constituting the image and information on the color of each of the pixels.
  • a processor included in electronic device 100 may determine that the rows and columns of image data 510 have been replaced with the previous image data (e.g., 520).
  • the electronic device 100 may include a separate predistortion circuit (e.g., the predetection circuit 630 of FIG. 6) that generates the prepositional image data.
  • the transposition operation circuit 630 may generate the transposed image data 520 in which the rows and columns of the image data 510 have been transposed.
  • the processor 320 may perform frequency translation using the SIMD operation on the pre-image data.
  • the processor 320 may load the pre-image data 520 in the row direction of the pre-image data 520 (e.g., in the row direction 525 of FIG. 5A).
  • the act of loading in the row direction of the pre-image data 520 includes grouping the pixel data contained in the same row of the pre-image data 520 and generating the vector data .
  • processor 320 may perform frequency translation using SIMD operations on the loaded data.
  • the loaded data may mean one vector data in which data included in the same row constituting the pre-image data 520 are grouped.
  • the processor 320 generates vector data grouped into data included in the same row in all the rows constituting the transposed image data 520 and performs frequency conversion using the SIMD operation on the vector data Can be performed.
  • the processor 320 may obtain frequency data for the image data 510 using the result of performing the Fourier transform.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an operation method of an electronic device according to another embodiment of the present invention.
  • the processor e.g., processor 320 of FIG. 3 performs a transpose operation on the image data (e.g., image data 510 of FIG. 5C) : The transposed image data 520 of FIG. 5C).
  • the processor 320 may perform a first Fourier transform on the pre-image data 520.
  • the processor 320 may load the pre-image data 520 in the row direction of the pre-image data 520 (e.g., in the row direction 525 of FIG. 5A).
  • the act of loading in the row direction of the pre-image data 520 includes grouping the pixel data contained in the same row of the pre-image data 520 and generating the vector data .
  • the processor 320 may perform a first order frequency transform on the pre-image data 520 using a SIMD operation on the generated vector data.
  • the processor 320 may separate the real and imaginary parts from the transformed data.
  • the processor 320 may generate real data (for example, 531 in FIG. 5C) including real numbers only in the data generated as a result of the first Fourier transform, imaginary data : 541 in Fig. 5C).
  • the real part data 531 and the imaginary part data 541 may be embodied as a matrix having the same number of rows and columns as the transposed image data 520.
  • the processor 320 performs a permutation operation on the real part data 531 and the imaginary part data 541, and generates transposed real part data 533 and transposed imaginary part data 543 .
  • the processor 320 may perform a second Fourier transform on the transposed real data and the inverted imaginary data.
  • the processor 320 may obtain frequency data 535, 545 resulting from the second Fourier transform.
  • the frequency data may refer to data corresponding to the frequency domain of the image data 510.
  • An operation method of an electronic device includes: obtaining the image data from a memory in which image data is stored; Generating transposed image data in which rows and columns constituting the image data are transposed; Performs FT transform on the pre-image data loaded in a direction corresponding to a column of the pre-image data based at least on a single instruction multiple data (SIMD) processing method, and generates data corresponding to the frequency domain for the image data .
  • SIMD single instruction multiple data
  • An operation method of an electronic device includes: obtaining first real part data and first imaginary part data based on a first FT operation on the previous image data; Generating displaced first real part data and transposed first imaginary part data based on the transpose matrix operation on the first real part data and the first imaginary part data; And generating the second real part data and the second imaginary part data based on the first FT operation on the transposed first real part data and the first transposed first imaginary part data .
  • the method of operating an electronic device performs a transpose operation on the second real part data and a transpose operation on the second imaginary part data to generate data corresponding to the frequency domain for the image data And the like.
  • the operation of loading data included in the pre-image data may include a step of storing data arranged in the same row in an array corresponding to the pre-
  • the step of generating data corresponding to the frequency domain includes performing an operation on a vector of the loaded data to generate data corresponding to the frequency domain for the image data can do.
  • the operation of generating data corresponding to the frequency domain includes performing a butterfly operation using a vector operation on the loaded data .
  • an operation of loading data included in the pre-image data may include grouping data arranged in the same column.
  • an operation method of the electronic device includes: checking whether an imaginary number is included in data of each of pixels constituting the image; Dividing the data into a real part and an imaginary part when an imaginary number is included in data of each of the pixels, generating a first matrix including the real part and a second matrix including the imaginary part; And performing an inverse operation on each of the first matrix and the second matrix and generating pre-image data corresponding to the first matrix and pre-image data corresponding to the second matrix .
  • the electronic device can be various types of devices.
  • the electronic device can include, for example, at least one of a portable communication device (e.g., a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance.
  • a portable communication device e.g., a smart phone
  • a computer device e.g., a laptop, a desktop, a smart phone
  • portable multimedia device e.g., a portable multimedia device
  • portable medical device e.g., a portable medical device
  • camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a portable medical device
  • first component is "(functionally or communicatively) connected” or “connected” to another (second) component, May be connected directly to the component, or may be connected through another component (e.g., a third component).
  • module includes units comprised of hardware, software, or firmware and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic blocks, components, or circuits.
  • a module may be an integrally constructed component or a minimum unit or part thereof that performs one or more functions.
  • the module may be configured as an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Various embodiments of the present document may include instructions stored on a machine-readable storage medium (e.g., internal memory 136 or external memory 138) readable by a machine (e.g., a computer) Software (e.g., program 140).
  • the device may include an electronic device (e.g., electronic device 101) in accordance with the disclosed embodiments as an apparatus capable of calling stored instructions from the storage medium and operating according to the called instructions.
  • a processor e.g., processor 120
  • the processor may perform the function corresponding to the instruction, either directly or using other components under the control of the processor.
  • the instructions may include code generated or executed by the compiler or interpreter.
  • a device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-temporary' means that the storage medium does not include a signal and is tangible, but does not distinguish whether data is stored semi-permanently or temporarily on the storage medium.
  • the method according to various embodiments disclosed herein may be provided in a computer program product.
  • a computer program product can be traded between a seller and a buyer as a product.
  • a computer program product may be distributed in the form of a machine readable storage medium (eg, compact disc read only memory (CD-ROM)) or distributed online through an application store (eg PlayStore TM).
  • CD-ROM compact disc read only memory
  • PlayStore TM application store
  • at least a portion of the computer program product may be temporarily stored, or temporarily created, on a storage medium such as a manufacturer's server, a server of an application store, or a memory of a relay server.
  • Each of the components may be comprised of a single entity or a plurality of entities, and some of the subcomponents described above may be omitted, or other subcomponents May be further included in various embodiments.
  • some components e.g., modules or programs

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Abstract

다양한 실시예에 따른 SIMD 연산을 이용한 2차원 영상의 주파수 변환을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법에서, 전자 장치는 이미지 데이터를 저장할 수 있는 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 메모리로부터, 상기 이미지 데이터를 획득하고, 상기 이미지 데이터의 행과 열이 전치된 전치 이미지 데이터를 생성하고, SIMD(single instruction multiple data) 처리 방식에 적어도 기반하여, 상기 전치 이미지 데이터의 행에 대응하는 방향으로 로딩된 상기 전치 이미지 데이터에 대한 FT(fourier transform) 변환을 이용하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다. 이 밖에 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

SIMD 연산을 이용하여 이미지 데이터의 주파수 변환을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법
본 발명의 다양한 실시예는, SIMD 연산을 이용하여 이미지 데이터의 주파수 변환을 수행하는 전자 장치 및 동작 방법에 관한 것이다.
스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), PMP(portable multimedia player), PDA(personal digital assistant), 랩탑 PC(laptop personal computer) 및 웨어러블 기기(wearable device) 등의 다양한 전자 장치들이 보급되고 있다. 더 나아가, 다양한 전자 장치들을 이용한 멀티미디어 서비스가 보급되고 있으며, 고화질의 이미지 영상을 제공하기 위한 기술들이 보급되고 있다.
최근에는 이미지의 재생, 편집 등 이미지를 처리하는 어플리케이션들이 많이 이용되고 있는데, 이미지에 대한 다양한 작업을 수행하기 위한 전처리 단계로써, 이미지 데이터를 주파수 영역으로 변환한 데이터를 이용할 수 있다.
이미지 데이터를 주파수 영역으로 변환하기 위해서 고속 푸리에 변환, 이산 코사인 변환 등 다양한 변환 방법이 이용될 수 있다.
이미지 데이터를 주파수 영역으로 변환하기 위해서 이용되는 변환 방법은 이미지 데이터에 대한 스크램블링(scrambling)을 수행한 후, 버터플라이 연산을 수행하여 이미지 데이터를 주파수 영역으로 변환할 수 있는 방식을 이용할 수 있다.
또한, 이미지 데이터의 주파수 영역으로의 변환하는 속도를 높이기 위해서 SIMD(single instruction multiple data) 연산을 이용할 수 있다. SIMD 연산을 이용한 이미지 데이터에 대한 스크램블링 작업은 주파수 변환 작업에 있어 큰 오버헤드를 불러올 수 있다. 이미지 데이터에 대한 스크램블링 작업으로 인한 오버헤드는 이미지 데이터의 처리 속도를 저하시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 이미지 데이터를 저장할 수 있는 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 메모리로부터, 상기 이미지 데이터를 획득하고, 상기 이미지 데이터의 행과 열이 전치된 전치 이미지 데이터를 생성하고, SIMD(single instruction multiple data) 처리 방식에 적어도 기반하여, 상기 전치 이미지 데이터의 행에 대응하는 방향으로 로딩된 상기 전치 이미지 데이터에 대한 FT(fourier transform) 변환을 이용하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 제 1 프로세서; 상기 제 1 프로세서와 인터페이스로 연결된 제 2 프로세서; 이미지 데이터를 저장할 수 있는 메모리; 및 상기 제 2 프로세서와 전기적으로 연결된 전치 연산 회로를 포함하고, 상기 제 1 프로세서는, 상기 인터페이스를 이용하여, 상기 제 2 프로세서로 상기 이미지 데이터를 전달하도록 설정되고, 상기 전치 연산 회로는, 상기 이미지 데이터를, 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치 이미지 데이터로 변환하고, 및 상기 전치 이미지 데이터를 상기 제 2 프로세서로 전달 하도록 설정되고, 상기 제 2 프로세서는, 상기 전치 이미지 데이터를 SIMD(single instruction multiple data) 처리에 기반한 FT(Fourier-transform)를 수행하여, 상기 이미지에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 이미지 데이터가 저장된 메모리로부터, 상기 이미지 데이터를 획득하는 동작; 상기 이미지 데이터를 구성하는 행(row)과 열(column)이 전치된 전치 이미지 데이터를 생성하는 동작; SIMD(single instruction multiple data) 처리 방식에 적어도 기반하여 상기 전치 이미지 데이터의 열에 대응하는 방향으로 로딩된 상기 전치 이미지 데이터에 대한 FT 변환을 수행하여, 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 SIMD 연산을 이용하여 이미지 데이터의 주파수 변환을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은 이미지 데이터의 스크램블링을 수행하지 않고, 이미지 데이터에 대한 전치 연산을 통해 이미지의 주파수 변환을 수행하므로, 스크램블링으로 인한 오버헤드를 감소시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 SIMD 연산을 이용하여 이미지 데이터의 주파수 변환을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은 스크램블링으로 인한 오버헤드를 감소시킬 수 있어, 이미지 데이터의 주파수 영역으로의 변환 속도를 증가시킬 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 SIMD 연산을 이용하여 이미지 데이터의 주파수 변환을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은 이미지 데이터의 주파수 영역으로의 변환 속도를 증가시킬 수 있어, 대용량을 갖는 고화질 이미지에 대한 주파수 변환도 빠르게 처리할 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 카메라 모듈의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 입력 스크램블러를 이용한 이미지 데이터의 주파수 변환 과정을 도시한 도면이다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 이미지 데이터를 전치한 후 주파수 변환을 수행하는 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 검사 장치(101)의 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 검사 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 검사 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 검사 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 및 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 검사 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 예를 들면, 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)의 경우와 같이, 일부의 구성요소들이 통합되어 구현될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 구동하여 프로세서(120)에 연결된 검사 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 운영되고, 추가적으로 또는 대체적으로, 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화된 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 여기서, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로 또는 임베디드되어 운영될 수 있다.
이런 경우, 보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 수행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 검사 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부 구성 요소로서 구현될 수 있다. 메모리(130)는, 검사 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 저장되는 소프트웨어로서, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 검사 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 검사 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신하기 위한 장치로서, 예를 들면, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 검사 장치(101)의 외부로 출력하기 위한 장치로서, 예를 들면, 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용되는 스피커와 전화 수신 전용으로 사용되는 리시버를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 일체 또는 별도로 형성될 수 있다.
표시 장치(160)는 검사 장치(101)의 사용자에게 정보를 시각적으로 제공하기 위한 장치로서, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치 회로(touch circuitry) 또는 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 검사 장치(101)와 유선 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)(예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 검사 장치(101)의 내부의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 유선 또는 무선으로 연결할 수 있는 지정된 프로토콜을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는 HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는 검사 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))를 물리적으로 연결시킬 수 있는 커넥터, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈, 이미지 센서, 이미지 시그널 프로세서, 또는 플래시를 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 검사 장치(101)에 공급되는 전력을 관리하기 위한 모듈로서, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구성될 수 있다.
배터리(189)는 검사 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급하기 위한 장치로서, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 검사 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 유선 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되는, 유선 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함하고, 그 중 해당하는 통신 모듈을 이용하여 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 상술한 여러 종류의 통신 모듈(190)은 하나의 칩으로 구현되거나 또는 각각 별도의 칩으로 구현될 수 있다.
일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 사용자 정보를 이용하여 통신 네트워크 내에서 검사 장치(101)를 구별 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부로 송신하거나 외부로부터 수신하기 위한 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있다. 일시예에 따르면, 통신 모듈(190)(예: 무선 통신 모듈(192))은 통신 방식에 적합한 안테나를 통하여 신호를 외부 전자 장치로 송신하거나, 외부 전자 장치로부터 수신할 수 있다.
상기 구성요소들 중 일부 구성요소들은 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되어 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 검사 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 검사 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 검사 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 외부 전자 장치에서 실행될 수 있다. 일실시예에 따르면, 검사 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 검사 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 외부 전자 장치에게 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 외부 전자 장치는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 검사 장치(101)로 전달할 수 있다. 검사 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 실시예들에 따른, 카메라 모듈(180)의 블럭도(200)이다. 도 2를 참조하면, 카메라 모듈(180)은 렌즈 어셈블리(210), 플래쉬(220), 이미지 센서(230), 이미지 스태빌라이저(240), 메모리(250)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(260)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 복수의 렌즈 어셈블리(210)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(180)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)일 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(210)들은 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 렌즈 어셈블리와 적어도 하나의 다른 렌즈 속성을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다. 플래쉬(220)는 피사체로부터 방출되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 광원을 방출할 수 있다. 플래쉬(220)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다.
이미지 센서(230)는 피사체로부터 렌즈 어셈블리(210) 를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(230)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서로 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(180) 또는 이를 포함하는 전자 장치(101)의 움직임에 반응하여, 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향(예: 이미지 흔들림)을 적어도 일부 보상하기 위하여 렌즈 어셈블리(210)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(230)를 특정한 방향으로 움직이거나 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있으며, 카메라 모듈(180)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 상기 움직임을 감지할 수 있다.
메모리(250)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: 높은 해상도의 이미지)는 메모리(250)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(160)을 통하여 프리뷰될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(250)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(250)는 메모리(130)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(250)에 저장된 이미지에 대하여 이미지 처리(예: 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening))을 수행할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(260)는 카메라 모듈(180)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(230))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(250)에 다시 저장 되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(130), 표시 장치(160), 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))로 전달될 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(260)는 프로세서(120)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(120)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지들은 프로세서(120)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(160)를 통해 표시될 수 있다.
일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 둘 이상의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 적어도 하나의 카메라 모듈(180)은 광각 카메라 또는 전면 카메라이고, 적어도 하나의 다른 카메라 모듈은 망원 카메라 또는 후면 카메라일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법에서, 이미지 데이터는 정지된 영상에 포함된 적어도 일부의 이미지 또는 동영상에 포함되는 적어도 하나의 프레임에 포함된 이미지와 관련된 데이터를 의미할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 데이터는 이미지를 구성하는 픽셀들의 속성에 대한 정보를 포함할 수 있다. 픽셀은 이미지를 구성하는 최소 단위를 의미할 수 있다. 픽셀의 휘도, 색상 등 다양한 정보가 이미지 데이터에 포함될 수 있다. 이미지 데이터는 이미지를 구성하는 픽셀들 각각의 위치 정보(예를 들면, 픽셀의 좌표 정보) 및 픽셀들 각각의 색상에 대한 정보가 포함될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지는 픽셀보다 더 작은 단위인 서브 픽셀로 구성될 수도 있으며, 이미지 데이터는 서브 픽셀의 위치 정보 및 서브 픽셀의 색상 정보 등 서브 픽셀의 다양한 정보를 포함할 수 있다. 이하 설명의 편의를 위해서 픽셀 단위를 이용하여 설명이 개시되나, 본 발명은 픽셀 단위뿐만 아니라 픽셀보다 더 작은 단위인 서브 픽셀, 픽셀들을 그룹핑한 픽셀 그룹에도 적용될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 데이터는 이미지에 대한 다양한 작업들(예를 들면, 특징점 추출, 이미지 편집, 영상 인코딩 등)에 이용되기 위해서 주파수 영역으로 변환될 수 있다. 이미지 데이터의 주파수 영역 변환을 위해서 다양한 주파수 영역 변환 방식들이 이용될 수 있다. 예를 들면, 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform, FFT), 이산 코사인 변환(discrete cosine transform, DCT), 변형 이산 코사인 변환(modified discrete cosine transform, MDCT), 이산 사인 변환(discrete sine transform, DST) 등 주파수 영역으로 변환하는 다양한 변환 방식을 이용하여 이미지 데이터에 대한 주파수 영역으로의 변환을 수행할 수 있다.
이미지 데이터에 대한 주파수 영역으로의 변환을 수행한 결과는 주기성을 갖는 주기 함수인 사인 함수 또는 코사인 함수로 구현될 수 있다. 주기 함수의 특성 상, 주파수 영역으로의 변환을 수행하면서 반복적으로 수행되는 계산이 발생할 수 있다. 반복적으로 수행하는 계산을 줄이기 위해서 버터플라이(butterfly) 연산을 이용할 수 있다. 버터플라이 연산은 주파수 영역으로의 변환을 처리함에 있어서, 반복해서 수행하는 계산을 한 번 수행된 결과를 이용하여 처리하는 방식으로, 데이터 처리의 흐름을 도식하면 나비와 같은 형상을 갖게 되어 버터플라이 연산으로 명명되었다. 버터플라이 연산을 이용한 주파수 영역의 변환은 도 4a 내지 도 4c에서 자세히 서술한다. 버터플라이 연산은 반복해서 수행하는 계산을 한 번 수행된 결과를 이용하여 처리함으로써, 주파수 영역으로의 변환의 효율성을 높일 수 있다. 다만, 버터플라이 연산을 이용한 이미지 데이터의 주파수 영역으로의 변환시, 입력된 데이터를 홀수 번째 데이터와 짝수 번째 데이터로 구분하는 작업이 필요할 수 있다. 입력된 데이터를 홀수번째 데이터와 짝수번째 데이터로 구분하는 동작을 입력 스크램블(input scramble 또는 even and odd sequence)로 정의할 수 있다. 입력 스크램블 처리에 걸리는 시간은 이미지 데이터의 주파수 변환에 걸리는 시간에서 큰 부분을 차지하고 있어, 이미지 데이터의 주파수 변환의 속도를 저하시키는 원인이 될 수 있다.
이하 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은 입력 스크램블에 걸리는 처리 시간을 줄여 이미지 데이터의 주파수 변환의 속도를 향상시키는 내용에 대해서 서술한다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 메모리(예: 도 1의 메모리(130), 310) 및 프로세서(예: 도 1의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120), 320)를 포함할 수 있다.
메모리(310)는 이미지 데이터를 일시적으로 또는 비일시적으로 저장할 수 있다. 이미지 데이터는 이미지를 구성하는 픽셀들 각각의 위치 정보(예를 들면, 픽셀의 좌표 정보) 및 픽셀들 각각의 색상에 대한 정보가 포함될 수 있다.
프로세서(320)는 메모리(310)로부터 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(320)는 직접 메모리 액세스(direct memory access, DMA) 방식을 이용하여 메모리(310)에 저장된 이미지 데이터를 로딩할 수 있다. 직접 메모리 액세스 방식을 이용하여 메모리(310)에 저장된 이미지 데이터를 프로세서(320)로 고속(high-speed)으로 전송할 수 있다.
프로세서(320)는 메모리(310)에 저장된 이미지 데이터에 대한 전치(transpose) 변환을 수행하고, 전치 변환이 수행된 전치 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 이미지 데이터는 이미지를 구성하는 픽셀들 각각이 갖는 값을 행렬 형태로 구현된 데이터를 의미할 수 있다. 전치 변환은 행렬(matrix)의 형태로 구현될 수 있는 이미지 데이터의 행(row)을 열(column)로 변환하고, 이미지 데이터의 열을 행로 변환하는 변환을 의미할 수 있다. 예를 들면, N행 N열의 형태를 갖는 행렬로 구현된 이미지 데이터의 N번째 행은 N행 N열로 구성된 전치 이미지 데이터의 N 열과 동일할 수 있고, 이미지 데이터의 N 열은 전치 이미지 데이터의 N 행과 동일할 수 있다.
프로세서(320)는 전치 이미지 데이터를 전치 이미지 데이터의 행에 대응하는 방향으로 로딩할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전치 이미지 데이터의 행에 대응하는 방향은 전치 이미지 데이터를 구성하는 데이터들 중 동일한 행에 배열된 데이터를 순차적으로(예를 들면, 동일한 행에 배열된 데이터들 중 1열에 포함된 데이터, 2열에 포함된 데이터, 3열에 포함된 데이터를 순차적으로 로딩하는 순서) 로딩하는 방향을 의미할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전치 이미지 데이터를 전치 이미지 데이터의 행에 대응하는 방향으로 로딩하는 것은, 행렬로 구현된 전치 이미지 데이터에서 같은 행에 배치된 픽셀 정보들을 한번에 로딩하는 것을 의미할 수 있다.
프로세서(320)는 SIMD(single instruction multiple data) 방식을 이용하여 전치 이미지 데이터의 동일한 행에 배열된 데이터에 대한 푸리에 변환(Fourier transform)을 수행하고, 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성할 수 있다.
SIMD 방식은 하나의 명령어로 여러 개의 데이터를 동시에 처리하는 방식을 의미할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전치 이미지 데이터에 포함된 데이터들 중 각각의 행에 배열된 데이터들을 그룹핑하고, 그룹핑된 데이터들에 대한 푸리에 변환을 하나의 명령어를 이용하여 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터에 포함된 데이터들 중 1 행에 배열된 데이터들을 제 1 데이터로 그룹핑하고, 5 행에 배열된 데이터들을 제 2 데이터로 그룹핑할 수 있다. 프로세서(320)는 제 1 데이터 및 제 2데이터에 대한 푸리에 변환을 SIMD 방식을 이용하여 수행할 수 있다. 이 경우, 제 1 데이터에 포함된 데이터들 및 제 2 데이터에 포함된 데이터들의 푸리에 변환이 하나의 명령어에 의해 수행될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터에 대한 푸리에 변환을 수행하고, 제 1 실수부 데이터 및 제 1 허수부 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(320)는 제 1 실수부 데이터에 대한 전치 행렬 연산을 수행하여 전치된 제 1 실수부 데이터 및 전치된 제 1 허수부 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(320)는 전치된 제 1 실수부 데이터 및 전치된 제 1 허수부 데이터에 대한 푸리에 변환을 수행하여 제 2 실수부 데이터 및 제 2 허수부 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(320)는 제 2 실수부 데이터에 대한 전치 연산 및 제 2 허수부 데이터에 대한 전치 연산을 수행하고, 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터에 대한 푸리에 변환을 수행하고, 제 1 실수부 데이터를 획득할 수 있다. 이산 코사인 변환 방식을 이용함에 있어서, 전치 이미지 데이터에 대한 푸리에 변환을 수행할 때에는, 허수부 데이터는 존재하지 않을 수 있다. 프로세서(320)는 제 1 실수부 데이터에 대한 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치된 제 1 실수부 데이터를 생성하고, 전치된 제 1 실수부 데이터에 대한 푸리에 변환을 이용하여 이미지 데이터의 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, SIMD 방식을 이용한 데이터 처리는 벡터(vector) 연산을 이용할 수 있다. 벡터 연산은 벡터 데이터를 구성하는 데이터들을 동시에 처리하는 연산을 의미할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 벡터 연산을 지원하는 벡터 프로세서로 구현될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 데이터에 포함된 픽셀들 각각의 데이터는 복소수(complex number)를 포함할 수도 있다. 프로세서(320)는 이미지를 구성하는 픽셀들 각각의 데이터에 허수(imaginary number)가 포함되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(320)는, 픽셀들 각각의 데이터에 허수가 포함되어 있음에 대한 확인에 대응하여, 이미지 데이터를 실수부와 허수부로 구분할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 데이터는 행렬의 형태로 구현될 수 있으며, 프로세서(320)는 실수부만 포함된 이미지 데이터와 허수부만 포함된 이미지 데이터로 구분할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(320)는 실수부가 포함된 제 1 행렬, 허수부가 포함된 제 2 행렬을 생성할 수 있다. 프로세서(320)는 제 1 행렬 및 제 2 행렬에 대한 전치 연산을 수행하고, 제 1 행렬에 대응하는 전치 이미지 데이터 및 제 2 행렬에 대응하는 전치 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 생성된 전치 이미지 데이터는 전술한 바와 같은 방식을 이용하여 주파수 도메인에 대응하는 데이터로 변환될 수 있다.
도 4a 내지 도 4c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 입력 스크램블러를 이용한 이미지 데이터의 주파수 변환 과정을 도시한 도면이다.
도 4a를 참조하면, 이미지 데이터(410)는 행렬의 형태로 구현될 수 있다. 이미지 데이터(410)는 이미지에 대한 최소 단위인 픽셀들 각각이 행렬 상에 배열된 위치 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이미지 데이터는 1행 1열에 배열된 픽셀의 위치 정보인 (0,0)과 1행 1열에 배열된 픽셀의 색상 정보를 서로 매핑한 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 1행 1열에 배열된 픽셀의 색상 정보는 f(0,0)으로 정의될 수 있으며, 이미지 데이터는 f(0,0)을 포함할 수 있다.
이미지 데이터를 푸리에 변환을 이용하여 주파수 도메인으로의 변환하는 과정을 도 4b 및 도 4c를 이용하여 서술한다.
도 4b를 참조하면, 이미지 데이터(410)의 1행을 구성하는 데이터들(f(0), f(1), f(2), f(3), f(4), f(5), f(6), f(7))은 입력 스크램블러(421)를 수행하는 모듈에 입력될 수 있다. 입력 스크램블러(421)는 버터플라이 연산을 수행하기 위해서 홀수번째 데이터들과 짝수번째 데이터들을 구분하는 작업을 의미할 수 있다. 입력 스크램블러(421)에서 출력되는 데이터들은 짝수번째 데이터들(예를 들면, f(0), f(2), f(4), f(6))과 홀수번째 데이터들(f(1), f(3), f(5), f(7))로 구분되어 출력되는 데이터를 의미할 수 있다. 출력된 데이터들 중 짝수번째 데이터들(f(0), f(2), f(4), f(6))은 제 1 푸리에 변환 모듈(423)에 입력되고, 제 1 푸리에 변환 모듈(423)은 짝수번째 데이터들(f(0), f(2), f(4), f(6))에 대한 푸리에 변환을 수행할 수 있다. 출력된 데이터들 중 홀수번째 데이터들(f(1), f(3), f(5), f(7))은 제 2 푸리에 변환 모듈(425)에 입력될 수 있고, 제 2 푸리에 변환 모듈(425)은 홀수번째 데이터들(f(1), f(3), f(5), f(7))에 대한 푸리에 변환을 수행할 수 있다. 제 1 푸리에 변환 모듈(423) 및 제 2 푸리에 변환 모듈(425)은 이미지 데이터의 주파수 영역으로 변환된 데이터에 대한 계수(coefficient)를 생성할 수 있다. 제 1푸리에 변환 모듈(423) 에서 생성한 계수들(Feven(0), Feven(1), Feven(2), Feven(3))과 제 2 푸리에 변환 모듈(425)에서 생성한 계수들(Fodd(0), Fodd(1), Fodd(2), Fodd(3))은 버터플라이 연산을 통하여 기저함수(basis function)의 계수를 획득할 수 있으며, 이를 통하여 이미지 데이터의 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성할 수 있다.
도 4c는 도 4b에서 전술한 이미지 데이터의 변환 과정을 도시한 도면이다. 도 4c를 참조하면, 이미지 데이터(410)는 입력 스크램블러(421)에 입력될 수 있다. 입력 스크램블러(421)는 이미지 데이터(410)에 대한 스크램블링 작업을 수행하여, 스크램블링된 데이터(430)를 생성할 수 있다. 스크램블링된 데이터(430)는 도 4b에서 서술된 방식을 이용하여 1차 푸리에 변환이 수행될 수 있다. 푸리에 변환이 수행된 이미지 데이터는 실수 값을 갖는 이미지 데이터(441) 및 허수 값을 갖는 이미지 데이터(451)로 나누어질 수 있다. 실수 값을 갖는 이미지 데이터(441) 및 허수 값을 갖는 이미지 데이터(451)는, 각각 전치되고, 스크램블링된 후(443, 453), 2차 푸리에 변환이 수행될 수 있다. 2차 푸리에 변환이 수행된 결과(445, 455)를 다시 역-전치하는 동작에 의해서, 이미지(410)에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터(447, 457)로 변환될 수 있다.
도 4a 내지 도 4c에서 서술된 이미지 데이터의 푸리에 변환 방식은 입력된 데이터에 대한 전처리로, 입력 스크램블링이 필수적으로 수행되어야 한다. 다만, 입력 스크램블링에 소요되는 시간이 이미지 데이터의 푸리에 변환에 소요되는 시간에서 큰 부분을 차지할 수 있다. 또한, 이미지 데이터의 고속 처리를 위해 SIMD 연산을 이용하기 위해서는 입력 스크램블링된 데이터를 벡터 데이터 형태로 로딩해야 하는데, 입력 스크램블링된 데이터를 벡터 데이터 형태로 로딩하는 작업은 많은 추가 연산이 소요되는 문제가 있다. 즉, 이미지 데이터의 푸리에 변환을 이용한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하는 작업은 SIMD 연산으로 구현될 수 없는 문제가 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 상기에 기재된 문제점인 SIMD 연산으로 구현되기 어려운 문제점을 해결하기 위해서, 프로세서(예; 도 3의 프로세서(320))는 이미지 데이터에 대한 입력 스크램블링 대신 전치(transpose) 변환을 먼저 수행할 수 있다. 이미지 데이터에 대한 전치 변환은 행렬로 구현된 이미지 데이터에 대한 전치 행렬 연산을 이용하여 수행될 수 있다. 이미지 데이터에 대한 전치 변환은 행렬로 구현된 이미지 데이터에서 같은 열(column)에 포함된 데이터를 벡터 데이터로 전환하기 위함이다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 데이터의 주파수 변환을 수행하는 과정을 도 5a 내지 5c에서 후술한다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 이미지 데이터를 전치한 후 주파수 변환을 수행하는 과정을 도시한 도면이다.
도 5a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 데이터(510)를 도시한 도면으로, 이미지 데이터(510)는 이미지에 대한 최소 단위인 픽셀들 각각이 행렬 상에 배열된 위치 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이미지 데이터는 1행 1열에 배열된 픽셀의 위치 정보인 (0,0)과 1행 1열에 배열된 픽셀 데이터를 서로 매핑한 데이터를 포함할 수 있다. 픽셀 데이터는 픽셀에 대한 다양한 정보를 포함하는 데이터로 정의될 수 있다. 예를 들면, 1행 1열에 배열된 픽셀 데이터는 f(0,0)으로 정의될 수 있다. 픽셀의 위치 정보는 픽셀들에 대한 정보가 배열된 행렬에서 픽셀이 배열된 행, 배열된 열의 순서로 정의될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320))는 이미지 데이터(510)에 대한 전치 변환을 수행함으로써, 이미지 데이터(510)의 행과 열이 전치된 전치 이미지 데이터(520)를 생성할 수 있다. 전치 변환은 행렬(matrix)의 형태로 구현될 수 있는 이미지 데이터의 행(row)을 열(column)로 변환하고, 이미지 데이터의 열을 행로 변환하는 변환을 의미할 수 있다. 예를 들면, 8행 8열의 형태를 갖는 행렬로 구현된 이미지 데이터(510)의 1번째 행(f(0,0), f(1,0), f(2,0), f(3,0) f(4,0), f(5,0), f(6,0), f(7,0))은 8행 8열로 구성된 전치 이미지 데이터(520)의 1 열(f(0,0), f(1,0), f(2,0), f(3,0) f(4,0), f(5,0), f(6,0), f(7,0))과 동일함을 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터(520)의 각 행(row)에 포함된 데이터를 행에 대응하는 방향(525)으로 순차적으로 로딩할 수 있다. 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터(520)의 동일한 행에 포함된 데이터를 그룹핑하고, 그룹핑된 데이터를 이용하여 벡터 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 전치 이미지 데이터(520)의 1행에 포함된 데이터들(f(0,0), f(0,1), f(0,2), f(0,3), f(0,4), f(0,5), f(0,6), f(0,7))을 그룹핑하고, 하나의 벡터 데이터(vf(0))를 생성할 수 있다. 벡터 데이터(vf(0))는 전치 이미지 데이터(520)의 1행에 포함된 데이터들(f(0,0), f(0,1), f(0,2), f(0,3), f(0,4), f(0,5), f(0,6), f(0,7))을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터(520)의 각각의 행에 포함된 데이터들을 그룹핑하여 벡터 데이터들(vf(0), vf(1), vf(2), vf(3), vf(4), vf(5), vf(6), vf(7))을 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 SIMD 처리 방식에 적어도 일부 기반하여, 벡터 데이터에 대한 푸리에 변환을 수행할 수 있다.
도 5b를 참조하면, 프로세서(320)는 벡터 데이터를 버터플라이 연산을 이용하여 푸리에 변환을 수행할 수 있다. 프로세서(320)는 SIMD 처리 방식을 이용함으로써, 한번의 명령어로 벡터 데이터에 포함된 픽셀 데이터들에 대한 푸리에 변환을 동시에 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(320)는 한 번의 명령어(푸리에 변환)로, 이미지 데이터(510)의 1행에 포함된 픽셀 데이터들(또는, 전치 이미지 데이터(520)의 1열에 포함된 픽셀 데이터들), 이미지 데이터(510)의 2행에 포함된 픽셀 데이터들, 이미지 데이터(510)의 3행에 포함된 픽셀 데이터들 순서로 푸리에 변환을 순차적으로 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 이미지 데이터(510)에 대한 전치 연산을 이용하여 전치 이미지 데이터(520)를 생성하고, 전치 이미지 데이터(520)를 행(525)에 대응하는 방향으로 로딩하여 벡터 데이터를 생성하고, SIMD 연산을 이용하여 푸리에 변환을 수행함으로써, 도 4a 내지 도 4c에 서술한 푸리에 변환 방식에 비해서, 빠르게 푸리에 변환을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는 입력 스크램블링을 수행하지 않으므로, 입력 스크램블링을 수행하는 도 4a 내지 도 4c에 서술한 푸리에 변환 방식에 비해서, 빠르게 푸리에 변환을 수행할 수 있고, SIMD 연산도 이용할 수 있다.
도 5c는 도 5a, 도 5b에서 전술한 이미지 데이터의 변환 과정을 도시한 도면이다. 도 5c를 참조하면, 프로세서(320)는 메모리(310)에서 로딩한 이미지 데이터(510)에 대한 전치 연산을 수행하고, 전치 이미지 데이터(520)를 생성할 수 있다. 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터(520)를 전치 이미지 데이터의 행(525)에 대응하는 방향으로 로딩할 수 있다. 프로세서(320)는 상기 행(525)에 대응하는 방향으로 로딩된 전치 이미지 데이터에 대한 1차 푸리에 변환을 수행할 수 있다. 1차 푸리에 변환이 수행된 이미지 데이터는 실수 값을 갖는 이미지 데이터(531) 및 허수 값을 갖는 이미지 데이터(541)로 나누어질 수 있다. 실수 값을 갖는 이미지 데이터(531) 및 허수 값을 갖는 이미지 데이터(541)는, 각각 전치되고(533, 543), 2차 푸리에 변환이 수행될 수 있다. 2차 푸리에 변환이 수행된 결과, 이미지 데이터(510)에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터(535, 545)가 생성될 수 있다.
도 5c를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 세번의 전치 연산, 두 번의 푸리에 변환을 통해, 이미지 데이터(510)에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터(535, 545)를 생성할 수 있다. 도 4c에 도시된 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하는 것은, 세 번의 입력 스크램블링, 네 번의 전치 연산, 두 번의 푸리에 변환을 수행할 수 있다.
즉, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 입력 스크램블링 작업을 수행하지 않으며, SIMD 연산이 가능하므로, 이미지 데이터의 주파수 변환이 빠르게 구현될 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자 장치는 메모리(610), 제 1 프로세서(620), 전치 연산 회로(630) 및 제 2 프로세서(640)를 포함할 수 있다.
메모리(610)는 이미지 데이터를 일시적으로 또는 비일시적으로 저장할 수 있다. 이미지 데이터는 이미지를 구성하는 픽셀들 각각의 위치 정보(예를 들면, 픽셀의 좌표 정보) 및 픽셀들 각각의 색상에 대한 정보가 포함될 수 있다.
제 1 프로세서(620)는 메모리(610)에 저장된 이미지 데이터를 제 2 프로세서(640) 또는 전치 연산 회로(630)로 전송할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 이미지 데이터에 대한 전치 연산을 고속으로 수행하기 위한 별도의 전치 연산 회로(630)를 포함할 수 있다. 전치 연산 회로(630)는 이미지 데이터(예: 도 5a의 이미지 데이터(510))를 수신하고, 이미지 데이터를 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치 이미지 데이터(예: 도 5a의 전치 이미지 데이터(520))로 변환할 수 있다. 전치 연산 회로(630)는 전치 이미지 데이터(520)를 제 2 프로세서(640)로 전송할 수 있다. 별도의 전치 연산 회로(630)를 추가로 구비함으로써, 제 2 프로세서(640)의 부하를 줄일 수 있으며, 이미지 데이터에 대한 푸리에 변환의 처리 속도도 증가할 수 있다.
제 2 프로세서(640)는 전치 연산 회로(630)가 변환한 전치 이미지 데이터(520)를 수신하고, 전치 이미지 데이터(520)를 SIMD 처리에 기반한 푸리에 변환을 수행하고, 이미지에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 제 1 프로세서(620)는 이미지 데이터(510)를 먼저 제 2 프로세서(640)로 전송할 수 있다. 제 2 프로세서(640)는 이미지 데이터(510)를 전치 연산 회로(630)에 전송할 수 있다. 전치 연산 회로(630)는 이미지 데이터(510)에 대한 전치 행렬 연산을 수행하고, 생성된 전치 이미지 데이터(520)를 제 2 프로세서(640)에 전송할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 제 1 프로세서(620)는 이미지 데이터(510)를 전치 연산 회로(630)에 전송할 수 있다. 전치 연산 회로(630)는 이미지 데이터(510)에 대한 전치 행렬 연산을 수행하고, 생성된 전치 이미지 데이터(520)를 제 2 프로세서(640)에 전송할 수 있다. 제 2 프로세서(640)는 이미지 데이터(510)를 수신하지 않고, 전치 이미지 데이터(520)만 수신할 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 이미지 데이터를 저장할 수 있는 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 메모리로부터, 상기 이미지 데이터를 획득하고, 상기 이미지 데이터의 행과 열이 전치된 전치 이미지 데이터를 생성하고, SIMD(single instruction multiple data) 처리 방식에 적어도 기반하여, 상기 전치 이미지 데이터의 행에 대응하는 방향으로 로딩된 상기 전치 이미지 데이터에 대한 FT(fourier transform) 변환을 이용하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 전치 이미지 데이터에 대한 1차 FT 연산에 기반하여, 제 1 실수부 데이터 및 제 1 허수부 데이터를 획득하고, 상기 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 허수부 데이터에 대한 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치된 제 1 실수부 데이터 및 전치된 상기 제 1 허수부 데이터를 생성하고, 상기 전치된 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 전치된 제 1 허수부 데이터에 대한 상기 1차 FT 연산에 기반하여, 제 2 실수부 데이터 및 제 2 허수부 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 제 2 실수부 데이터에 대한 전치 연산 및 상기 제 2 허수부 데이터에 대한 전치 연산을 수행하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 전치 이미지 데이터에 대응하는 배열(array)에서 동일한 열(row)에 배열된 데이터들을 로딩하고, 상기 로딩된 데이터들에 대한 벡터 연산을 수행하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 동일한 열에 배열된 데이터들을 그룹핑하고, 상기 그룹핑된 데이터들에 대한 벡터 연산을 수행하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 SIMD 연산을 지원하는 벡터 프로세서일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 로딩된 데이터들에 대한 벡터 연산을 이용하여 버터플라이 연산을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 전치 이미지 데이터에 대한 1차 FT 연산에 기반하여, 제 1 실수부 데이터를 획득하고, 상기 제 1 실수부 데이터에 대한 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치된 제 1 실수부 데이터를 생성하고, 상기 전치된 제 1 실수부 데이터에 대한 2차 FT 연산에 기반하여, 제 2 실수부 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 이미지를 구성하는 픽셀들 각각의 데이터에 허수(imaginary number)가 포함되어 있는지 확인하고, 상기 픽셀들 각각의 데이터에 허수가 포함된 경우, 상기 데이터를 실수부와 허수부로 구분하고, 상기 실수부가 포함된 제 1 행렬, 상기 허수부가 포함된 제 2 행렬을 생성하고, 상기 제 1 행렬 및 상기 제 2 행렬 각각에 대한 전치 연산을 수행하고, 상기 제 1 행렬에 대응하는 전치 이미지 데이터 및 상기 제 2 행렬에 대응하는 전치 이미지 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 제 1 프로세서; 상기 제 1 프로세서와 인터페이스로 연결된 제 2 프로세서; 이미지 데이터를 저장할 수 있는 메모리; 및 상기 제 2 프로세서와 전기적으로 연결된 전치 연산 회로를 포함하고, 상기 제 1 프로세서는, 상기 인터페이스를 이용하여, 상기 제 2 프로세서로 상기 이미지 데이터를 전달하도록 설정되고, 상기 전치 연산 회로는, 상기 이미지 데이터를, 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치 이미지 데이터로 변환하고, 및 상기 전치 이미지 데이터를 상기 제 2 프로세서로 전달 하도록 설정되고, 상기 제 2 프로세서는, 상기 전치 이미지 데이터를 SIMD(single instruction multiple data) 처리에 기반한 FT(Fourier-transform)를 수행하여, 상기 이미지에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 전치 연산 회로는, 상기 제 1 프로세서와 전기적으로 연결되고, 상기 전달하는 동작의 일부로, 상기 제 1 프로세서로부터 상기 이미지 데이터를 수신하고, 및 상기 전치 연산에 기반하여, 상기 이미지 데이터를 상기 전치 이미지 데이터로 변환하여 상기 제 2 프로세서로 전달 하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 제 2 프로세서는, 상기 이미지 데이터를 상기 제 1 프로세서로부터 수신하고, 상기 수신된 상기 이미지 데이터를 상기 전치 연산 회로를 이용하여 상기 전치 이미지 데이터를 획득하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 제 2 프로세서는, 상기 FT를 수행하는 동작의 일부로, 상기 전치 이미지에 대한 1차 FT 연산에 기반하여, 제 1 실수부 데이터 및 제 1 허수부 데이터를 획득하고, 상기 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 허수부 데이터에 대한 상기 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치된 제 1 실수부 데이터 및 전치된 상기 제 1 허수부 데이터를 생성하고, 및 상기 전치된 제 1 실수부 데이터 및 상기 전치된 제 1 허수부에 대한 상기 1차 FT 연산에 기반하여, 제 2 실수부 데이터 및 제 2 허수부 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 동작 710에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))의 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320)) 이미지 데이터(예: 도 5a의 이미지 데이터(510))를 획득할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 이미지 데이터는 메모리(예: 도 3의 메모리(310))에 일시적 또는 비일시적으로 저장될 수 있다. 이미지 데이터는 이미지를 구성하는 픽셀들 각각의 위치 정보(예를 들면, 픽셀의 좌표 정보) 및 픽셀들 각각의 색상에 대한 정보가 포함될 수 있다.
동작 720에서, 전자 장치(100)에 포함된 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320))는 이미지 데이터(510)의 행과 열이 전치된 전치 이미지 데이터(예: 도 5a의 전치 이미지 데이터(520))를 생성할 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 전치 이미지 데이터를 생성하는 별도의 전치 연산 회로(예: 도 6의 전치 연산 회로(630))를 포함할 수 있다. 이 경우, 전치 연산 회로(630)는 이미지 데이터(510)의 행과 열이 전치된 전치 이미지 데이터(520)를 생성할 수 있다.
동작 730에서, 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터를 SIMD 연산을 이용하여 주파수 변환을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터(520)를 전치 이미지 데이터(520)의 행 방향(예: 도 5a의 행 방향(525))으로 로딩할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전치 이미지 데이터(520)의 행 방향으로 로딩하는 동작은 전치 이미지 데이터(520)의 동일한 행에 포함되는 픽셀 데이터를 그룹핑하고, 벡터 데이터를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 로딩된 데이터를 SIMD 연산을 이용하여 주파수 변환을 수행할 수 있다. 로딩된 데이터는 전치 이미지 데이터(520)를 구성하는 동일한 행에 포함된 데이터들이 그룹핑된 하나의 벡터 데이터를 의미할 수 있다. 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터(520)를 구성하는 모든 행에 포함된 데이터들을 동일한 행에 포함된 데이터들로 그룹핑된 벡터 데이터들을 생성하고, 벡터 데이터들에 대한 SIMD 연산을 이용하여 주파수 변환을 수행할 수 있다.
프로세서(320)는 푸리에 변환을 수행한 결과를 이용하여 이미지 데이터(510)에 대한 주파수 데이터를 획득할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 동작 810에서, 프로세서(예: 도 3의 프로세서(320))는 이미지 데이터(예: 도 5c의 이미지 데이터(510))에 대한 전치 연산을 수행하고, 전치 이미지 데이터(예: 도 5c의 전치 이미지 데이터(520))를 생성할 수 있다.
동작 820에서, 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터(520)에 대한 제 1 푸리에 변환을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 전치 이미지 데이터(520)를 전치 이미지 데이터(520)의 행 방향(예: 도 5a의 행 방향(525))으로 로딩할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전치 이미지 데이터(520)의 행 방향으로 로딩하는 동작은 전치 이미지 데이터(520)의 동일한 행에 포함되는 픽셀 데이터를 그룹핑하고, 벡터 데이터를 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 프로세서(320)는 생성된 벡터 데이터에 대한 SIMD 연산을 이용하여 전치 이미지 데이터(520)에 대한 1차 주파수 변환을 수행할 수 있다.
동작 830에서, 프로세서(320)는 변환된 데이터에서 실수부와 허수부를 분리할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 제 1 푸리에 변환 결과 생성된 데이터에서 실수부만 포함되는 실수부 데이터(예: 도 5c의 531), 허수부만 포함되는 허수부 데이터(예: 도 5c의 541)를 생성할 수 있다. 실수부 데이터(531) 및 허수부 데이터(541)는 전치 이미지 데이터(520)와 동일한 행, 열의 수를 갖는 행렬로 구현될 수 있다.
동작 840에서, 프로세서(320)는 실수부 데이터(531) 및 허수부 데이터(541)에 대한 전치 연산을 수행하고, 전치된 실수부 데이터(533) 및 전치된 허수부 데이터(543)를 생성할 수 있다.
동작 850에서, 프로세서(320)는 전치된 실수부 데이터 및 전치된 허수부 데이터에 대한 제 2 푸리에 변환을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 제 2 푸리에 변환 결과 생성된, 주파수 데이터(535, 545)를 획득할 수 있다. 주파수 데이터는 이미지 데이터(510)의 주파수 영역에 대응하는 데이터를 의미할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 이미지 데이터가 저장된 메모리로부터, 상기 이미지 데이터를 획득하는 동작; 상기 이미지 데이터를 구성하는 행(row)과 열(column)이 전치된 전치 이미지 데이터를 생성하는 동작; SIMD(single instruction multiple data) 처리 방식에 적어도 기반하여 상기 전치 이미지 데이터의 열에 대응하는 방향으로 로딩된 상기 전치 이미지 데이터에 대한 FT 변환을 수행하여, 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 상기 전치 이미지 데이터에 대한 1차 FT 연산에 기반하여, 제 1 실수부 데이터 및 제 1 허수부 데이터를 획득하는 동작; 상기 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 허수부 데이터에 대한 상기 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치된 제 1 실수부 데이터 및 전치된 상기 제 1 허수부 데이터를 생성하는 동작; 및 상기 전치된 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 전치된 제 1 허수부 데이터에 대한 상기 1차 FT 연산에 기반하여, 제 2 실수부 데이터 및 제 2 허수부 데이터를 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 상기 제 2 실수부 데이터에 대한 전치 연산 및 상기 제 2 허수부 데이터에 대한 전치 연산을 수행하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 전치 이미지 데이터에 포함된 데이터를 로딩하는 동작은 상기 전치 이미지 데이터에 대응하는 배열(array)에서 동일한 행(row)에 배열된 데이터들을 각각 로딩하는 동작을 포함하고, 상기 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하는 동작은 상기 로딩된 데이터들에 대한 벡터 연산을 수행하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하는 동작은 상기 로딩된 데이터들에 대한 벡터 연산을 이용하여 버터플라이 연산을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 전치 이미지 데이터에 포함된 데이터를 로딩하는 동작은 상기 동일한 열에 배열된 데이터들을 서로 그룹핑하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 전자 장치의 동작 방법은 상기 이미지를 구성하는 픽셀들 각각의 데이터에 허수(imaginary number)가 포함되어 있는지 확인하는 동작; 상기 픽셀들 각각의 데이터에 허수가 포함된 경우, 상기 데이터를 실수부와 허수부로 구분하고, 상기 실수부가 포함된 제 1 행렬, 상기 허수부가 포함된 제 2 행렬을 생성하는 동작; 및 상기 제 1 행렬 및 상기 제 2 행렬 각각에 대한 전치 연산을 수행하고, 상기 제 1 행렬에 대응하는 전치 이미지 데이터 및 상기 제 2 행렬에 대응하는 전치 이미지 데이터를 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C" 또는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", "첫째" 또는 "둘째" 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 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. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101))를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
일시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    이미지 데이터를 저장할 수 있는 메모리; 및
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는
    상기 메모리로부터, 상기 이미지 데이터를 획득하고,
    상기 이미지 데이터의 행과 열이 전치된 전치 이미지 데이터를 생성하고, 및
    SIMD(single instruction multiple data) 처리 방식에 적어도 기반하여, 상기 전치 이미지 데이터의 행에 대응하는 방향으로 로딩된 상기 전치 이미지 데이터에 대한 FT(fourier transform) 변환을 이용하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 전치 이미지 데이터에 대한 1차 FT 연산에 기반하여, 제 1 실수부 데이터 및 제 1 허수부 데이터를 획득하고,
    상기 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 허수부 데이터에 대한 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치된 제 1 실수부 데이터 및 전치된 상기 제 1 허수부 데이터를 생성하고,
    상기 전치된 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 전치된 제 1 허수부 데이터에 대한 상기 1차 FT 연산에 기반하여, 제 2 실수부 데이터 및 제 2 허수부 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제 2 실수부 데이터에 대한 전치 연산 및 상기 제 2 허수부 데이터에 대한 전치 연산을 수행하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 전치 이미지 데이터에 대응하는 배열(array)에서 동일한 열(row)에 배열된 데이터들을 로딩하고,
    상기 로딩된 데이터들에 대한 벡터 연산을 수행하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 동일한 열에 배열된 데이터들을 그룹핑하고,
    상기 그룹핑된 데이터들에 대한 벡터 연산을 수행하여 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 프로세서는
    SIMD 연산을 지원하는 벡터 프로세서인 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  7. 제 4항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 로딩된 데이터들에 대한 벡터 연산을 이용하여 버터플라이 연산을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 전치 이미지 데이터에 대한 1차 FT 연산에 기반하여, 제 1 실수부 데이터를 획득하고,
    상기 제 1 실수부 데이터에 대한 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치된 제 1 실수부 데이터를 생성하고,
    상기 전치된 제 1 실수부 데이터에 대한 2차 FT 연산에 기반하여, 제 2 실수부 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 이미지를 구성하는 픽셀들 각각의 데이터에 허수(imaginary number)가 포함되어 있는지 확인하고,
    상기 픽셀들 각각의 데이터에 허수가 포함된 경우, 상기 데이터를 실수부와 허수부로 구분하고, 상기 실수부가 포함된 제 1 행렬, 상기 허수부가 포함된 제 2 행렬을 생성하고,
    상기 제 1 행렬 및 상기 제 2 행렬 각각에 대한 전치 연산을 수행하고, 상기 제 1 행렬에 대응하는 전치 이미지 데이터 및 상기 제 2 행렬에 대응하는 전치 이미지 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  10. 전자 장치에 있어서,
    제 1 프로세서;
    상기 제 1 프로세서와 인터페이스로 연결된 제 2 프로세서;
    이미지 데이터를 저장할 수 있는 메모리; 및
    상기 제 2 프로세서와 전기적으로 연결된 전치 연산 회로를 포함하고,
    상기 제 1 프로세서는,
    상기 인터페이스를 이용하여, 상기 제 2 프로세서로 상기 이미지 데이터를 전달하도록 설정되고,
    상기 전치 연산 회로는,
    상기 이미지 데이터를, 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치 이미지 데이터로 변환하고, 및
    상기 전치 이미지 데이터를 상기 제 2 프로세서로 전달 하도록 설정되고,
    상기 제 2 프로세서는,
    상기 전치 이미지 데이터를 SIMD(single instruction multiple data) 처리에 기반한 FT(Fourier-transform)를 수행하여, 상기 이미지에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 전치 연산 회로는,
    상기 제 1 프로세서와 전기적으로 연결되고,
    상기 전달하는 동작의 일부로, 상기 제 1 프로세서로부터 상기 이미지 데이터를 수신하고, 및 상기 전치 연산에 기반하여, 상기 이미지 데이터를 상기 전치 이미지 데이터로 변환하여 상기 제 2 프로세서로 전달 하도록 설정된 전자 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 프로세서는,
    상기 이미지 데이터를 상기 제 1 프로세서로부터 수신하고,
    상기 수신된 상기 이미지 데이터를 상기 전치 연산 회로를 이용하여 상기 전치 이미지 데이터를 획득하도록 설정된 전자 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 프로세서는,
    상기 FT를 수행하는 동작의 일부로,
    상기 전치 이미지에 대한 1차 FT 연산에 기반하여, 제 1 실수부 데이터 및 제 1 허수부 데이터를 획득하고,
    상기 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 허수부 데이터에 대한 상기 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치된 제 1 실수부 데이터 및 전치된 상기 제 1 허수부 데이터를 생성하고, 및
    상기 전치된 제 1 실수부 데이터 및 상기 전치된 제 1 허수부에 대한 상기 1차 FT 연산에 기반하여, 제 2 실수부 데이터 및 제 2 허수부 데이터를 생성하도록 설정된 전자 장치.
  14. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    이미지 데이터가 저장된 메모리로부터, 상기 이미지 데이터를 획득하는 동작;
    상기 이미지 데이터를 구성하는 행(row)과 열(column)이 전치된 전치 이미지 데이터를 생성하는 동작; 및
    SIMD(single instruction multiple data) 처리 방식에 적어도 기반하여 상기 전치 이미지 데이터의 열에 대응하는 방향으로 로딩된 상기 전치 이미지 데이터에 대한 FT 변환을 수행하여, 상기 이미지 데이터에 대한 주파수 도메인에 대응하는 데이터를 생성하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 전자 장치의 동작 방법은
    상기 전치 이미지 데이터에 대한 1차 FT 연산에 기반하여, 제 1 실수부 데이터 및 제 1 허수부 데이터를 획득하는 동작;
    상기 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 허수부 데이터에 대한 상기 전치 행렬 연산에 기반하여, 전치된 제 1 실수부 데이터 및 전치된 상기 제 1 허수부 데이터를 생성하는 동작; 및
    상기 전치된 제 1 실수부 데이터 및 상기 제 1 전치된 제 1 허수부 데이터에 대한 상기 1차 FT 연산에 기반하여, 제 2 실수부 데이터 및 제 2 허수부 데이터를 생성하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
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