WO2019190250A1 - 이미지에 포함된 반사 객체의 속성에 기반하여, 반사 객체에 다른 이미지를 합성하는 방법 및 전자 장치 - Google Patents

이미지에 포함된 반사 객체의 속성에 기반하여, 반사 객체에 다른 이미지를 합성하는 방법 및 전자 장치 Download PDF

Info

Publication number
WO2019190250A1
WO2019190250A1 PCT/KR2019/003678 KR2019003678W WO2019190250A1 WO 2019190250 A1 WO2019190250 A1 WO 2019190250A1 KR 2019003678 W KR2019003678 W KR 2019003678W WO 2019190250 A1 WO2019190250 A1 WO 2019190250A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
reflective object
electronic device
information
processor
Prior art date
Application number
PCT/KR2019/003678
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
임나리
김일도
김재곤
이상진
이용주
이창권
정승혜
정혜윤
박지윤
원종훈
Original Assignee
삼성전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자 주식회사 filed Critical 삼성전자 주식회사
Priority to US17/040,308 priority Critical patent/US11494885B2/en
Publication of WO2019190250A1 publication Critical patent/WO2019190250A1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/222—Studio circuitry; Studio devices; Studio equipment
    • H04N5/262—Studio circuits, e.g. for mixing, switching-over, change of character of image, other special effects ; Cameras specially adapted for the electronic generation of special effects
    • H04N5/265—Mixing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/60—Extraction of image or video features relating to illumination properties, e.g. using a reflectance or lighting model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging

Definitions

  • Various embodiments of the present invention relate to an image compositing method and an electronic device including the method.
  • a wearable device such as a wearable device may include a camera, and may capture an image by using the camera.
  • the user may upload the image photographed using the camera of the electronic device to the external electronic device.
  • Various embodiments of the present disclosure relate to an image synthesizing method and an electronic device including the method, and may synthesize an image using a cloud service.
  • An electronic device may include a first camera capable of capturing a specified direction; A second camera capable of photographing a direction different from the designated direction; Memory; And a processor, wherein the processor acquires a first image using the first camera and a second image using the second camera, and at least one of the first images having reflection properties related to light reflections Identify a reflective object and synthesize at least a portion of the second image on at least a portion of a region corresponding to the at least one reflective object based on the reflective property.
  • An electronic device may include a camera; Memory; And a processor, wherein the processor acquires a first image in a specified direction using the camera, identifies at least one reflective object that is greater than a specified reflectance for light of the first image, and the at least one At least a portion of the second image photographed in a direction different from the specified direction may be set to be synthesized based on the reflection property in at least a portion of the area corresponding to the reflective object.
  • a method of synthesizing an electronic device includes a first camera capable of photographing a specified direction and a second camera capable of photographing a direction different from the specified direction. Acquiring a first image using the second image and a second image using the second camera; Identifying at least one reflective object having reflective properties related to light reflection of the first image; And compositing at least a portion of the second image on at least a portion of an area corresponding to the at least one reflective object based on the reflection property.
  • a method of capturing an image of an electronic device including a camera may include: acquiring a first image in a specified direction by using the camera; Identifying at least one reflective object greater than a specified reflectance for light in the first image; And synthesizing at least a portion of the second image photographed in a direction different from the specified direction to at least a portion of an area corresponding to the at least one reflective object based on the reflection property.
  • an image synthesizing method and an electronic device including the method may provide various images to a user by synthesizing an image using a cloud service.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to various embodiments.
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device and a cloud platform according to various embodiments.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram illustrating an operation of an electronic device and an external electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an image compositing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an image compositing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an image compositing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a reflective object detection method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an image acquiring method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an image synthesizing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • 10A, 10B, and 11 are diagrams illustrating a case of enlarging a synthesized image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a perspective view of a front side of a mobile electronic device according to one embodiment.
  • FIG. 13 is a perspective view of a rear surface of the electronic device of FIG. 12.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100, according to various embodiments.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or the second network 199.
  • the electronic device 104 may communicate with the server 108 through a long range wireless communication network.
  • the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108.
  • the electronic device 101 may include a processor 120, a memory 130, an input device 150, an audio output device 155, a display device 160, an audio module 170, and a sensor module ( 176, interface 177, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196, or antenna module 197. ) May be included.
  • a sensor module 176, interface 177, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196, or antenna module 197.
  • the components for example, the display device 160 or the camera module 180
  • the sensor module 176 may be implemented embedded in the display device 160 (eg, display).
  • the processor 120 executes software (eg, the program 140) to execute at least one other component (eg, hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can control and perform various data processing or operations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, processor 120 may send instructions or data received from another component (eg, sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. Can be loaded into, processed in a command or data stored in volatile memory 132, and stored in the non-volatile memory (134).
  • software eg, the program 140
  • processor 120 may send instructions or data received from another component (eg, sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. Can be loaded into, processed in a command or data stored in volatile memory 132, and stored in the non-volatile memory (134).
  • the processor 120 may include a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor), and a coprocessor 123 (eg, a graphics processing unit, an image signal processor) that may operate independently or together. , Sensor hub processor, or communication processor). Additionally or alternatively, the coprocessor 123 may be set to use lower power than the main processor 121 or to be specialized for its designated function. The coprocessor 123 may be implemented separately from or as part of the main processor 121.
  • a main processor 121 eg, a central processing unit or an application processor
  • a coprocessor 123 eg, a graphics processing unit, an image signal processor
  • the coprocessor 123 may be set to use lower power than the main processor 121 or to be specialized for its designated function.
  • the coprocessor 123 may be implemented separately from or as part of the main processor 121.
  • the coprocessor 123 may, for example, replace the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 may be active (eg, execute an application). At least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display device 160, the sensor module 176, or the communication module 190) together with the main processor 121 while in the) state. Control at least some of the functions or states associated with the. According to one embodiment, the coprocessor 123 (eg, an image signal processor or communication processor) may be implemented as part of other functionally related components (eg, camera module 180 or communication module 190). have.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176) of the electronic device 101.
  • the data may include, for example, software (eg, the program 140) and input data or output data for a command related thereto.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 or a nonvolatile memory 134.
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130, and may include, for example, an operating system 142, middleware 144, or an application 146.
  • the input device 150 may receive a command or data to be used for a component (for example, the processor 120) of the electronic device 101 from the outside (for example, a user) of the electronic device 101.
  • the input device 150 may include, for example, a microphone, a mouse, or a keyboard.
  • the sound output device 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101.
  • the sound output device 155 may include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker may be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback, and the receiver may be used to receive an incoming call.
  • the receiver may be implemented separately from or as part of a speaker.
  • the display device 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101.
  • the display device 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the device.
  • the display device 160 may include a touch circuitry configured to sense a touch, or a sensor circuit (eg, a pressure sensor) configured to measure the strength of a force generated by the touch. have.
  • the audio module 170 may convert sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 170 may acquire sound through the input device 150, or may output an external electronic device (eg, a sound output device 155, or directly or wirelessly connected to the electronic device 101). Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • an external electronic device eg, a sound output device 155, or directly or wirelessly connected to the electronic device 101. Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101, or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an infrared sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that may be used for the electronic device 101 to be directly or wirelessly connected to an external electronic device (for example, the electronic device 102).
  • the interface 177 may include, for example, 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 Card interface
  • audio interface audio interface
  • connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 may be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) or an electrical stimulus that can be perceived by the user through tactile or kinesthetic senses.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 may capture still images and videos. According to one embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the electronic device 101 may include at least one or more camera modules 180, and may include a front camera and a rear camera located opposite.
  • the power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101.
  • the power management module 388 may be implemented, for example, as at least part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101.
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell or a fuel cell.
  • the communication module 190 may establish a direct (eg wired) communication channel or wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). Establish and perform communication over established communication channels.
  • the communication module 190 may operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and include one or more communication processors supporting direct (eg, wired) or wireless communication.
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a near field communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module.
  • GNSS global navigation satellite system
  • the corresponding communication module of these communication modules may be a first network 198 (e.g. a short range communication network such as Bluetooth, WiFi direct or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (e.g. cellular network, the Internet, or Communicate with external electronic devices via a telecommunications network, such as a computer network (eg, LAN or WAN).
  • a first network 198 e.g. a short range communication network such as Bluetooth, WiFi direct or infrared data association (IrDA)
  • a second network 199 e.g. cellular network, the Internet, or Communicate with external electronic devices via a telecommunications network, such as a computer network (eg, LAN or WAN).
  • a telecommunications network such as a computer network (eg, LAN or WAN).
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (e.g., international mobile subscriber identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 in a communication network such as the first network 198 or the second network 199.
  • subscriber information e.g., international mobile subscriber identifier (IMSI)
  • IMSI international mobile subscriber identifier
  • the antenna module 197 may transmit or receive a signal or power to an external (eg, an external electronic device) or from the outside.
  • antenna module 197 may include one or more antennas, from which at least one antenna suitable for a communication scheme used in a communication network, such as first network 198 or second network 199, For example, it may be selected by the communication module 190.
  • the signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and the external electronic device through the at least one selected antenna.
  • peripheral devices eg, a bus, a general purpose input and output (GPIO), a serial peripheral interface (SPI), or a mobile industry processor interface (MIPI)
  • GPIO general purpose input and output
  • SPI serial peripheral interface
  • MIPI mobile industry processor interface
  • the command or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199.
  • Each of the electronic devices 102 and 104 may be a device of the same or different type as the electronic device 101.
  • all or part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external devices among the external electronic devices 102, 104, or 108. For example, when the electronic device 101 needs to perform a function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device 101 instead of executing the function or service itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least a part of the function or the service.
  • the one or more external electronic devices that receive the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit a result of the execution to the electronic device 101.
  • the electronic device 101 may process the result as it is or additionally and provide it as at least part of a response to the request.
  • cloud computing distributed computing, or client-server computing technology. This can be used.
  • the electronic device 210 may include a camera module 211 and a display 220, a processor 221, and memories 219 and 222.
  • the electronic device 210 of FIG. 2 may be, for example, the electronic device 101 of FIG. 1.
  • the camera module 211 of FIG. 2 may be, for example, the camera module 180 of FIG. 1.
  • the display 220 of FIG. 2 may be, for example, the display device 160 of FIG. 1.
  • the processors 213 and 221 of FIG. 2 may be, for example, the processor 120 of FIG. 1.
  • the memories 219 and 222 of FIG. 2 may be, for example, the memory 130 of FIG. 1.
  • the camera module 211 may include an image sensor 212, a processor 213, and a memory 219.
  • the processor 213 may include a raw image processor 214, an image signal processor (ISP) 215, and an encoder 216.
  • ISP image signal processor
  • the image sensor 212 may acquire various raw images of the subject.
  • the image sensor 212 may acquire various types of raw images according to a color filter array (CFA) pattern.
  • CFA color filter array
  • DP dual pixel
  • 2PD dual pixel
  • an image sensor 212 including different phase difference (or parallax) information in one pixel may be obtained.
  • Multiple image sensors with the same or different characteristics e.g. dual sensors (e.g. RGB + RGB, RGB + Mono, or Wide + Tele), array sensors (e.g. two or more sensors attached)
  • One or more image sensors 212 can be obtained for a scene.
  • the acquired image sensor 212 may be stored in the memory 222 as it is or through additional processing.
  • the image sensor 212 may acquire an image corresponding to the subject by converting light transmitted from the subject through the lens assembly (not shown) into an electrical signal.
  • the image sensor 212 is the same as, for example, one image sensor selected from among image sensors having different properties, such as an RGB sensor, a black and white (BW) sensor, an IR sensor, or a UV sensor.
  • Each image sensor included in the image sensor 212 may be implemented as, for example, a charged coupled device (CCD) sensor or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) sensor.
  • CCD charged coupled device
  • CMOS complementary metal oxide semiconductor
  • the camera module 211 may further include a lens assembly (not shown), a flash (not shown), and an image stabilizer (not shown).
  • the lens assembly may collect light emitted from a subject that is a target of image capturing.
  • the lens assembly may include one or more lenses.
  • the camera module 211 may include a plurality of lens assemblies (not shown).
  • the camera module 211 may be, for example, a dual camera, a 360 degree camera, or a spherical camera.
  • the plurality of lens assemblies (not shown) have the same lens properties (eg, angle of view, focal length, auto focus, f number, or optical zoom), or at least one lens assembly is different from the other lens lens assemblies. It may have at least one other lens property.
  • the lens assembly (not shown) may include, for example, a wide angle lens or a telephoto lens.
  • the flash (not shown) may emit a light source used to enhance the light emitted from the subject.
  • the flash (not shown) may include one or more light emitting diodes (eg, red-green-blue), white LED, infrared LED, or ultraviolet LED, or xenon lamp.
  • the image stabilizer may be configured to compensate for negative effects (eg, image shaking) caused by the movement on the captured image in response to the movement of the camera module 212 or the electronic device 210 including the same.
  • At least one lens or image sensor 212 included in the lens assembly (not shown) may be moved or controlled (eg, adjusting read-out timing, etc.) in a specific direction.
  • the image stabilizer (not shown) may be implemented as, for example, an optical image stabilizer, and a gyro sensor (not shown) or an acceleration sensor (not shown) disposed inside or outside the camera module 212. C) to detect the movement.
  • Raw images can be constructed in a variety of formats (eg Bayer format, etc.).
  • the raw image may be represented by one of R (red), G (green), and B (blue) color with respect to the pixel of the image sensor 212, and has a bit depth of 8 to 16 bits (Bit) Bit-Depth).
  • CFA color filter array
  • the raw image may be a raw image of a layer structure including various color information (for example, a plurality of colors of R, G, and B) for one pixel.
  • color information eg, RGB
  • phase difference information may be included.
  • Information related to capturing an image eg, time, location, illuminance, etc.
  • the processors 213 and 221 of the electronic device may perform various processes related to image processing.
  • Various image processing modules eg, the raw image processor 214, the ISP 215, and the encoder 216) may be included in one processor or distributed in a plurality of processors 213 and 221.
  • the processor 213 may be located inside the camera module 211 or outside the camera module 211 (eg, the electronic device 210) or one or more servers constituting part of the cloud platform 250, or the like. It can be both inside and outside.
  • Various processes may be performed alone by a processor or distributedly by a plurality of processors.
  • the raw image processor 214 may perform various processing on the raw image acquired by the image sensor 212. Lens distortion compensation may be performed on the raw image or some noise may be removed. Since the raw image may be quite large in size, the raw image processor 214 may perform various processing (eg, down scaling, down sampling, or compression) before storing, processing, or transmitting the raw image. (compression, etc.) can reduce the data size.
  • various processing eg, down scaling, down sampling, or compression
  • the small raw image generator 217 may reduce the size of the raw image by downscaling (e.g., reducing the size or reducing the resolution) or downsampling (e.g., taking only one or some of the samples in the sampled series). You can create raw images.
  • the raw image compressor 218 may compress a raw image or a small raw image by using various image compression algorithms.
  • the ISP 215 performs various image processing on the raw image by using recipe information including various information about the raw image analyzed by the engine 257.
  • the electronic device 210 may receive recipe information from the cloud platform 250 and perform raw image processing based on the recipe information through the ISP 215. For example, image processing provided by an embedded ISP of the electronic device 210 and image processing using recipe information may be performed in combination.
  • image processing provided by an embedded ISP of the electronic device 210 and image processing using recipe information may be performed in combination.
  • an original image based on recipe information may be performed through the ISP 258 included in the cloud platform 250.
  • the ISP 258 included in the cloud platform 250 may receive additional information (eg, feature vector, etc.) corresponding to the recipe information from the database 252 and use it for image processing.
  • the processed image may be transmitted to the electronic device 210 or stored in the image storage 254 of the cloud platform 250.
  • Image processing may include functions such as white balance, color adjustment, noise reduction, sharpen, detail enhancement, and the like. These functions may be performed for each area of an image based on recipe information.
  • the ISP 215 may perform image processing (eg, depth map generation, three-dimensional modeling, panorama generation, feature point extraction, etc.) on an image acquired through the image sensor 212 or an image stored in the memory 219 and 222.
  • Image compositing, or image compensation eg, noise reduction, resolution adjustment, brightness adjustment, blurring, sharpening, or softening.
  • control eg, exposure time control, readout timing control, etc.
  • the image processed by may be stored in memory 250 for further processing or may be an external component of the camera module 180 (eg, memory 130, display device 160, electronic device 102, electronic device). 104, or server 108.
  • image processing eg, depth map generation, three-dimensional modeling, panorama generation, feature point extraction, etc.
  • ISP 215 may be configured as at least a portion of the processor (213, 221), or may be configured as a separate processor operating independently from the processor 213, 221. If configured as a separate processor, ISP (215) The images processed by) may be displayed by the processor 213 or 221 as it is or through the display 220 after additional image processing.
  • the encoder 216 may generate an image file (eg, JPEG, MPEG, 360 image, etc.) by encoding the raw image.
  • an image file eg, JPEG, MPEG, 360 image, etc.
  • the electronic device 210 may include a memory 219 inside the camera module 211 and / or a memory 222 outside the camera module 211.
  • the memories 219 and 222 may store a raw image, a small raw image, an image file, an image processed raw image, and the like.
  • the memories 219 and 222 may at least temporarily store at least a portion of an image acquired through the image sensor 212 for the next image processing task. For example, when the image acquisition according to the shutter is delayed, or when a plurality of images are obtained at high speed, the obtained original image (eg, a high resolution image) is stored in the memory 219 and 222 and correspondingly.
  • a copy image (eg, a low resolution image) may be previewed through the display 220.
  • the memory 219 may be configured as a separate memory operated as at least a part of the memory 222 or independently of the memory 222.
  • the electronic device 210 may include a display 222 (eg, the display device 160 of FIG. 1).
  • the cloud platform 250 is an external device and may include a processor 251, a database 252, a raw image store 253, and an image store 254.
  • the processor 251 may include an engine (eg, a recognition engine) 255, an encoder 256, a preprocessor 257, and an ISP 258.
  • the processor 251 of the cloud platform 250 may perform various processes related to image processing.
  • Various image processing modules eg, the engine 255, the encoder 256, the preprocessor 257, and the ISP 258, may be included in one processor or distributed in a plurality of processors.
  • Engine 255 captures a variety of meaningful information (e.g. object recognition, velocity vectors, face recognition, segmentation, scene parsing, etc.) from images (e.g., raw images, small raw images, image files, etc.). Perform an analysis operation. Various algorithms for this may be included. As a result of analysis, information (recipe information, recipe information) (for example, information including segments, layers, vectors, or scene categories, etc.) that can be used to process various images by an ISP can be generated, stored, or transmitted in association with the image. .
  • meaningful information e.g. object recognition, velocity vectors, face recognition, segmentation, scene parsing, etc.
  • images e.g., raw images, small raw images, image files, etc.
  • information for example, information including segments, layers, vectors, or scene categories, etc.
  • the encoder 256 may generate an image file (eg, JPEG, MPEG, 360 image, etc.) by encoding the raw image.
  • an image file eg, JPEG, MPEG, 360 image, etc.
  • the preprocessor 257 may perform necessary processing before transferring the raw image received from the electronic device 210 to the engine 255 or the ISP 258. Decompression of the compressed raw image, simple image quality improvement, de-mosaic processing, or image format change can be performed.
  • the ISP 258 performs various image processing on the raw image by using recipe information including various information about the raw image analyzed by the engine 257.
  • the electronic device 210 may receive recipe information from the cloud platform 250 and perform raw image processing based on the recipe information through the ISP 215. For example, image processing provided by an embedded ISP of the electronic device 210 and image processing using recipe information may be performed in combination.
  • image processing provided by an embedded ISP of the electronic device 210 and image processing using recipe information may be performed in combination.
  • an original image based on recipe information may be performed through the ISP 258 included in the cloud platform 250.
  • the ISP 258 included in the cloud platform 250 may receive additional information (eg, feature vector, etc.) corresponding to the recipe information from the database 252 and use it for image processing.
  • the processed image may be transmitted to the electronic device 210 or stored in the image storage 254 of the cloud platform 250.
  • Image processing may include functions such as white balance, color adjustment, noise reduction, sharpen, detail enhancement, and the like. These functions may be performed for each area of an image based on recipe information.
  • the database 252 may store a feature corresponding to the category of the image.
  • the raw image store 253 may store the raw image.
  • Image store 254 may store image files.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram illustrating an operation of an electronic device 101 and an external electronic device 300 (for example, a server 108) according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 101 includes an image sensor 321 (eg, image sensor 212), an ISP 323 (eg, ISP 215), and a memory 325 (eg, memory 222). can do.
  • the external electronic device 300 may include a recognition module 331 (e.g., an engine 255), an ISP 333 (e.g., an ISP 258), and a storage 335 (e.g., a RAW storage 253, an image store). (254)).
  • the recognition module 331 e.g., the engine 255) may be a logic module or may be implemented as a processor of the external electronic device 300.
  • the ISP 333 eg, the ISP 258) may also be implemented as a processor of the external electronic device 300.
  • the processor of the external electronic device 300 may perform both recognition and image processing.
  • the electronic device 101 may include a communication module (eg, the communication interface 170 or the communication module 220) that may transmit and receive data with the external electronic device 300.
  • the external electronic device 300 may include a communication module capable of transmitting and receiving data with the electronic device 101.
  • the image sensor 321 may acquire an image of an external object, and generate a raw image 322 (raw image) corresponding thereto.
  • the image sensor 321 eg, the image sensor 212 may transfer the raw image 322 to the ISP 323 (eg, the ISP 215).
  • the image sensor 321 eg, the image sensor 212 may generate the small row image 321 and transmit the small row image 321 to the external electronic device 300 through the communication module.
  • a processor of the electronic device 101 other than the image sensor 321 may generate the small row image 321, and the generated small row image 321. May be transmitted to the external electronic device 300 through the communication module.
  • the image sensor 321 may transmit the raw image 322 to the ISP or the external electronic device 300 in a compressed state.
  • the image sensor 321 (eg, the image sensor 212) may be compressed and stored in a memory inside the image sensor 321 (eg, the image sensor 212) for processing of the raw image 322.
  • the recognition module 331 (eg, the engine 255) of the external electronic device 300 may acquire the small row image 321 through the communication module, and obtain at least one image area from the small row image 321. I can segment.
  • the recognition module 331 (for example, the engine 255) may recognize each of at least one image area divided by the segmentation result.
  • Correction area information 332 including at least one of information associated with the plurality of image areas generated from the recognition module 331, for example, coordinate information of the image area or a recognition result, may be generated.
  • the correction area information 332 may be transmitted to the electronic device 101.
  • the ISP 323 eg, the ISP 215) may correct the raw image 322 using the correction area information 332, and thus a corrected image 324 may be generated.
  • the corrected image 324 may have a format of YUV, for example.
  • the corrected image 324 may be stored in the memory 325 (eg, the memory 222).
  • the corrected image 324 may be compressed according to, for example, a JPEG method, and the compressed image may be stored in the memory 325 (eg, the memory 222).
  • the raw image 322 provided from the image sensor 321 may be transmitted to the external electronic device 300 separately from the small raw image 321. . Since the raw image 322 has a larger capacity than the small raw image 321, the small raw image 321 is first transmitted to the external electronic device 300, and the raw image 322 is then transferred to the external electronic device 300. ) May be sent. For example, the raw image 322 may be transmitted to the external electronic device 300 while the ISP 323 (for example, the ISP 215) performs the correction on the raw image 322.
  • the ISP 323 for example, the ISP 215
  • the raw image 322 may be uploaded to the external electronic device 300 as it is generated by the image sensor 321 (eg, the image sensor 212), or the preprocessed image in which lens distortion compensation or noise removal is performed. This may be uploaded.
  • the preprocessing described above may be performed in the external electronic device 300.
  • the external electronic device 300 may perform demosaicing, image format modification, or preprocessing to increase image recognition rate.
  • the ISP 333 eg, the ISP 258) of the external electronic device 300 may correct the received raw image 322.
  • the external electronic device 300 may correct the row image 322 using the previously generated correction area information 332, or may correct the row image 322 using the extended correction area information. .
  • the raw image 322 may have a higher resolution than the small raw image 321, so that the ISP 333 (eg, ISP 258) of the external electronic device 300 expands from the high resolution image in more detail. Correction area information can be obtained.
  • the ISP 333 eg, the ISP 258) may generate expanded correction region information by using the correction region information previously generated and the row image 322 together.
  • the ISP 333 eg, the ISP 258) may acquire a high quality image 334 by correcting the raw image 322 using the extended correction region information.
  • the high resolution image 334 may be stored in the storage 335 of the external electronic device 300 or downloaded to the electronic device 101.
  • the external electronic device 300 may be implemented as, for example, a cloud server. Accordingly, the ISP 333 of the external electronic device may be referred to as a cloud ISP.
  • the ISP 333 of the external electronic device may include original color mapping, detail re-generation, text reconstruction, image inpainting, scene based white balance (WB) / color adjustment, segmentation based noise reduction (NR) / sharpen or segmentation based detail enhancement. At least one of the correction may be performed.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an image compositing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 210 may acquire a first image through the image sensor 212 of the camera module 211 under the control of the processor 213.
  • the electronic device 210 when the electronic device 210 receives a user input for image acquisition under the control of the processor 213, the electronic device 210 receives the first image through the image sensor 212 of the camera module 211. Can be obtained.
  • the electronic device 210 may determine whether a reflective object is detected from an object included in the obtained first image under the control of the processor 213.
  • the reflective object is a subject that receives and reflects light, and when the image is acquired through the image sensor 212 of the camera module 211, the reflective object may be photographed.
  • the electronic device 200 may calculate reflectance f r ( ⁇ i , ⁇ r ) with reference to Equation 1 under the control of the processor 213.
  • an optical characteristic of a reflective object on the image and a position (eg, coordinates) on the image may be determined based on the reflectances f r ( ⁇ i , ⁇ r ).
  • operation 403 if it is determined under the control of the processor 213 that the electronic device 200 is greater than a specific (or specified) reflectance based on the calculated reflectance f r ( ⁇ i , ⁇ r ), It can be set to perform an image compositing operation.
  • the electronic device 210 may cloud the acquired first image through a communication module (eg, the communication module 190).
  • the platform 250 may transmit the identification information regarding the first image by performing the image recognition operation on the engine 250 of the cloud platform 250 and transmit the identification information to the electronic device 210.
  • the recognition information about the first image may include information about reflection properties of the reflection object.
  • the electronic device 210 may determine whether a reflective object is detected from an object included in the first image acquired using the recognition information received from the cloud platform 250. Can be.
  • the electronic device 210 may end the image compositing operation.
  • the electronic device 210 may branch to operation 405.
  • the reflective object may be at least one object having reflection properties related to light reflection.
  • the electronic device 210 may calculate reflection properties of the reflective object included in the first image under the control of the processor 213.
  • the reflective property of the reflective object calculated under the control of the processor 213 may be at least one or more of information about geometric characteristics of the reflective object and information about optical characteristics of the reflective object.
  • the information about the geometrical characteristics of the reflective object may include, for example, at least one of information about the size of the reflective object, the shape of the reflective object, the curvature of the reflective object, and the position (eg, coordinates) of the reflective object area within the acquired image. There may be more than one.
  • the information about the optical characteristics of the reflective object may be, for example, at least one or more of information about the color of the reflective object, the transparency of the reflective object, the refractive index of the reflective object, and the reflectivity of the reflective object.
  • the electronic device 210 may calculate reflection property information of the reflective object included in the recognition information from the recognition information received from the cloud platform 250 under the control of the processor 213. have.
  • the second image is an image previously stored in the cloud platform 250
  • the electronic device 210 may transmit the second image from the image storage 254 of the cloud platform 250 to the communication module (eg, FIG. 1). It can be transmitted through 190).
  • the engine 257 of the cloud platform 250 may perform an image recognition operation to obtain recognition information about the first image. Can be generated. In addition, the engine 257 of the cloud platform 250 may generate recognition information of the second image. The cloud platform 250 may select a second image that is associated with the first image. The cloud platform 250 may select a second image associated with the first image by using recognition information of the first image and the second image. For example, when a lover or family member of the main user of the electronic device 210 (eg, the user) is recognized as an object in the first image, the second image associated with the first image is the main image of the electronic device 210. It may be an image associated with a user. The cloud platform 250 may determine the correlation between the first image and the second image by using recognition information of each object of the first image and the second image.
  • the second image may be an image previously stored in the memory 222 of the electronic device 210.
  • the electronic device 210 may, under the control of the processor 213, synthesize at least a portion of the second image into at least a portion of the first image corresponding to the reflective object based on the reflection property. Can be.
  • the electronic device 210 may synthesize at least a portion of the second image and at least a portion of the first image according to the calculated reflection property of the reflective object under the control of the processor 213. have.
  • the operation of synthesizing at least a portion of the second image and at least a portion of the first image according to the calculated reflection property of the reflective object may be performed by the processor 213 using information about the geometric characteristics of the reflective object.
  • the method may include changing at least one or more of the size, curvature, and shape of the second image, and changing at least one or more of the color, refractive index, and transparency of the second image by using information about the optical characteristics of the reflective object.
  • the second image may be changed to match the shape, curvature, and size of the reflective object, and the second image may be changed to correspond to the color, transparency, and refractive index of the reflective object.
  • the electronic device 200 changes the changed second image to the area of the reflection object.
  • the composition may be synthesized to correspond to the reflective object region of the first image according to location (eg, coordinate) information on the image.
  • the electronic device 200 when the second image is changed according to the calculated reflection property of the reflective object under the control of the processor 213, the electronic device 200 reflects at least a part of the changed second image.
  • the composition may be synthesized to correspond to the reflective object region of the first image according to the position (eg, coordinate) information on the image of the region of.
  • the electronic device 200 may correspond to the at least one reflective object based on the relative position of at least a portion of the second image and the at least one reflective object, under the control of the processor 213. At least one of a position or a shape in which at least a portion of the second image is to be synthesized in at least a portion of the region may be determined.
  • the electronic device 200 checks the reflective object 1011 included in the first image 1010 under the control of the processor 213, and displays the reflective object 1011 according to the reflective property of the reflective object.
  • the modified image 1012 may be generated by combining at least a portion of the two images and the reflective object region 1011.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an image compositing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 210 may acquire a first image and a second image through the image sensor 212 of the camera module 211 under the control of the processor 213.
  • the electronic device 210 when the electronic device 210 receives a user input for image acquisition under the control of the processor 213, the electronic device 210 receives the first image through the image sensor 212 of the camera module 211. And a second image.
  • the first image is an image acquired through the front camera 1205 disposed on the first surface 1210A of the electronic device 1200
  • the second image is the electronic device.
  • the image may be obtained through the rear cameras 1212 and 1213 disposed on the second surface 1210B of 1200.
  • the first image is an image obtained through the rear cameras 1212 and 1213 disposed on the second surface 1210B of the electronic device 1200
  • the second image is the first image of the electronic device 1200. It may be an image acquired through the front camera 1205 disposed on the surface 1210A.
  • the first image may be an image acquired through the first direction of the electronic device 210
  • the second image may be an image obtained through the second direction of the electronic device 210.
  • the first direction and the second direction may be 180 degrees.
  • the electronic device 210 may determine whether a reflective object is detected among the acquired first image and the acquired second image under the control of the processor 213.
  • the reflective object is a subject that receives and reflects light, and when the image is acquired through the image sensor 212 of the camera module 211, the reflective object may be photographed.
  • the electronic device 200 may calculate reflectance f r ( ⁇ i , ⁇ r ) with reference to Equation 1 under the control of the processor 213.
  • an optical characteristic of a reflective object on the image and a position (eg, coordinates) on the image may be determined based on the reflectances f r ( ⁇ i , ⁇ r ).
  • operation 503 if it is determined under the control of the processor 213 that the electronic device 200 is greater than a specific (or specified) reflectance based on the calculated reflectance f r ( ⁇ i , ⁇ r ), It can be set to perform an image compositing operation.
  • the electronic device 200 may detect a reflective object from among the acquired first image and the acquired second image under the control of the processor 213. If not, the image compositing operation can be terminated.
  • the electronic device 210 may branch to operation 505 when a reflective object is detected among the acquired first image and the acquired second image under the control of the processor 213.
  • the reflective object may be at least one object having reflection properties related to light reflection.
  • the electronic device 210 transmits the obtained first image and the second image to the cloud platform 250 through a communication module (eg, the communication module 190).
  • the engine 257 of the cloud platform 250 may perform the image recognition operation to generate recognition information regarding the first image and / or the second image and transmit the recognition information to the electronic device 210.
  • the recognition information about the first image and / or the second image may include information about a reflection property of the reflective object.
  • the electronic device 210 controls a reflection object from an object included in the first image and / or the second image acquired using the recognition information received from the cloud platform 250 under the control of the processor 213. It can be determined whether it is detected.
  • the electronic device 210 may calculate reflection properties of the reflective object included in the first image and the second image under the control of the processor 213.
  • the reflective property of the reflective object calculated under the control of the processor 213 may be at least one of information about a geometric characteristic of the reflective object and information about an optical characteristic of the reflective object.
  • the information regarding the geometrical characteristics of the reflective object may include, for example, at least one of information about the size of the reflective object, the shape of the reflective object, the curvature of the reflective object, and the position (eg, coordinates) of the reflective object area within the acquired image. There may be more than one.
  • the information about the optical characteristics of the reflective object may be, for example, at least one or more of information about the color of the reflective object, the transparency of the reflective object, the refractive index of the reflective object, and the reflectivity of the reflective object.
  • the electronic device 210 may calculate reflection property information of the reflective object included in the recognition information from the recognition information received from the cloud platform 250 under the control of the processor 213. have.
  • the electronic device 210 may synthesize at least a portion of the first image and at least a portion of the second image based on the reflection property under the control of the processor 213.
  • the electronic device 210 may control an image of the first image and the second image that are not detected by the processor 213 according to the calculated reflection property of the reflective object.
  • An image in which a reflective object is detected among the first image and the second image may be synthesized.
  • the operation of synthesizing at least a portion of the image in which the reflective object is not detected and the image in which the reflective object is detected according to the calculated reflection property of the reflective object may be performed by using a processor based on information about a geometric characteristic of the reflective object.
  • 213 changes at least one or more of the size, curvature, and shape of the image in which the reflective object is not detected, and uses the information about the optical characteristics of the reflective object to determine the color, refractive index, and transparency of the image in which the reflective object is not detected. It may be an operation of changing at least one of the above.
  • it may be an operation to change an image in which the reflective object is not detected to match the shape, curvature, and size of the reflective object, and change the image in which the reflective object is not detected to correspond to the color, transparency, and refractive index of the reflective object. have.
  • the electronic device 200 does not detect the changed reflective object.
  • the non-image may be synthesized according to the position (eg, coordinate) information on the image of the area of the reflective object to correspond to the reflective object area of the detected image.
  • the changed reflective object is not detected.
  • At least a part of the image may be synthesized to correspond to the reflective object region of the detected image according to the position (eg, coordinate) information on the image of the region of the reflective object.
  • the electronic device 200 may correspond to at least one reflective object based on a relative position of at least a portion of the second image and at least one reflective object. At least one of a position or a shape in which at least a portion of the second image is to be synthesized in at least a portion of the region may be determined.
  • the electronic device 200 checks the reflective object 1011 included in the first image 1010 under the control of the processor 213, and according to the reflection property of the reflective object.
  • the modified image 1012 may be generated by combining at least a portion of the two images and the reflective object region 1011.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an image compositing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 210 may acquire an image through the image sensor 212 of the camera module 211 under the control of the processor 213.
  • the electronic device 210 when the electronic device 210 receives a user input for image acquisition under the control of the processor 213, the electronic device 210 acquires an image through the image sensor 212 of the camera module 211. can do.
  • the image is an image previously stored in the cloud platform 250
  • the electronic device 210 may transfer the image from the image storage 254 of the cloud platform 250 to the communication module (eg, 190 of FIG. 1). Can be sent through.
  • the electronic device 210 may determine whether a reflective object is detected from an object included in the acquired image under the control of the processor 213.
  • the reflective object is a subject that receives and reflects light, and when the image is acquired through the image sensor 212 of the camera module 211, the reflective object may be photographed.
  • the electronic device 210 transmits the acquired image to the cloud platform 250 through a communication module (eg, the communication module 190), and the cloud platform 250.
  • the engine 257 of FIG. 2 may generate recognition information about an image by performing an image recognition operation and transmit the recognition information to the electronic device 210.
  • the recognition information about the image may include information about reflection properties of the reflection object.
  • the electronic device 210 may determine whether a reflective object is detected from an object included in an image obtained by using the recognition information transmitted from the cloud platform 250. .
  • the electronic device 200 may calculate reflectance f r ( ⁇ i , ⁇ r ) with reference to Equation 1 under the control of the processor 213.
  • an optical characteristic of a reflective object on the image and a position (eg, coordinates) on the image may be determined based on the reflectances f r ( ⁇ i , ⁇ r ).
  • operation 603 if it is determined under the control of the processor 213 that the electronic device 200 is greater than a specific (or specified) reflectance based on the calculated reflectance f r ( ⁇ i , ⁇ r ), It can be set to perform an image compositing operation.
  • operation 603 if it is determined under the control of the processor 213 that the electronic device 200 is smaller than a specific (or specified) reflectance based on the calculated reflectance f r ( ⁇ i , ⁇ r ), It can be set to end the image compositing operation.
  • the electronic device 210 may end the image compositing operation.
  • the electronic device 210 may branch to operation 605.
  • the reflective object may be at least one object having reflection properties related to light reflection.
  • the electronic device 210 may calculate the reflection property of the reflective object included in the image under the control of the processor 213.
  • the reflective property of the reflective object calculated under the control of the processor 213 may be at least one or more of information about a geometric characteristic of the reflective object and information about an optical property of the reflective object.
  • the information regarding the geometrical characteristics of the reflective object may include, for example, at least one of information about the size of the reflective object, the shape of the reflective object, the curvature of the reflective object, and the position (eg, coordinates) of the reflective object area within the acquired image. There may be more than one.
  • the information about the optical characteristics of the reflective object may be, for example, at least one or more of information about a color of the reflective object, transparency of the reflective object, refractive index of the reflective object, and reflectivity of the reflective object.
  • the electronic device 210 may calculate reflection property information of the reflective object included in the recognition information from the recognition information received from the cloud platform 250. have.
  • the engine 257 of the cloud platform 250 may perform an image recognition operation to generate recognition information about the image. .
  • the cloud platform 250 may identify an object included in the image using the recognition information of the image.
  • Objects included in the image may include reflective objects.
  • the electronic device 210 main user (eg, user) and / or lover or family may be recognized as an object in the image.
  • the cloud platform 250 may determine the association between the objects included in the image by using the recognition information about each object of the image.
  • the electronic device 210 may, under the control of the processor 213, display at least a portion of an object other than the reflective object included in the image on at least a portion of the image corresponding to the reflective object based on the reflective property. At least some may be synthesized.
  • the electronic device 210 may synthesize at least one or more objects according to the calculated reflection property of the reflective object.
  • the operation of synthesizing at least one or more objects in the image according to the calculated reflective properties of the reflective object may be performed by the processor 213 other than the reflective object included in the image by using information about the geometric characteristics of the reflective object.
  • Changing at least one or more of the size, curvature, and shape of another object, and changing at least one or more of the color, refractive index, and transparency of objects other than the reflective object included in the image using information about the optical properties of the reflective object Can be.
  • Objects other than the reflected reflection object may be synthesized to correspond to the reflection object area of the image according to the position (eg, coordinate) information in the image of the area of the reflection object.
  • the electronic device 200 may control, under the control of the processor 213, an area corresponding to the at least one reflective object based on a relative position of at least a portion of the image and the at least one reflective object. At least a portion of the image may determine at least one of a location or shape to be synthesized.
  • the electronic device 210 controls at least a portion of the second object 1023 to the first reflective object area 1031 of the first object 1021 under the control of the processor 213.
  • the first modified image 1041 may be generated by combining the first modified image 1041.
  • the first modified image 1041 may change at least a portion of the second object 1023 according to the reflective property to change the first reflective object area of the first object 1021. It is an image synthesized at 1031.
  • the electronic device 210 may synthesize at least a portion of the first object 1021 in the second reflective object area 1033 of the second object 1023 to generate the second changed image 1043.
  • the second modified image 1043 may be an image synthesized in the second reflective object region 1033 of the second object 1023 by changing at least a portion of the first object 1021 according to the reflective property.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a reflective object detection method according to various embodiments of the present disclosure.
  • the reflective object detection method may be a method using a bidirectional reflectance distribution function (BRDF).
  • BRDF bidirectional reflectance distribution function
  • the reflective object 710 may reflect light incident from the light source 711 to the electronic device 210.
  • the incident angle of light incident on the reflective object 710 is ⁇ i and the reflection angle is ⁇ r
  • the reflectance f r ( ⁇ i , ⁇ r ) may be expressed by Equation 1 below.
  • the electronic device 210 may determine that the reflective object.
  • the electronic device 210 senses a reflective object through deep learning.
  • a labelable data such as a reflective object (eye pupil, sunglasses, mirror)
  • the electronic device 210 reflects the reflective object. It is possible to judge the area.
  • the electronic device 210 when the electronic device 210 transmits a raw image to the cloud platform 250, the electronic device 210 detects a reflective object through the engine 255 of the cloud platform 250, and information according to the detection result. (Eg, at least one or more of information on geometric characteristics and information on optical characteristics of the reflective object) is transmitted to the electronic device 210, and the electronic device 210 synthesizes an image according to the information according to the detection result. can do.
  • the engine 255 of the cloud platform 250 may recognize the reflection object through a deep learning method or a bidirectional reflectance distribution function (BRDF).
  • BRDF bidirectional reflectance distribution function
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an image acquiring method according to various embodiments of the present disclosure.
  • 9 is a diagram illustrating an image synthesizing method according to various embodiments of the present disclosure.
  • the first image 810 is an image obtained through the rear camera of the second surface of the electronic device 210
  • the second image 820 is the electronic device 210. It may be an image obtained through the front camera of the first surface of the).
  • the first image 810 can include a reflective object region 830, and in FIG. 8, the reflective object region can be, for example, sunglasses.
  • the electronic device 210 calculates at least one or more of reflective property information (eg, information about geometrical characteristics and information about optical properties of the reflective object) of the reflective object in the reflective object area 830,
  • an image 821 is generated by changing the second image 820, and the synthesized image 821 is synthesized by the reflective object region 830 to generate the synthesized image 840.
  • 10A, 10B, and 11 are diagrams illustrating a case of enlarging a synthesized image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10A illustrates a case in which an image is synthesized using different images.
  • a reflective object region 1011 for example, a pupil
  • the changed image 1012 may be shown in correspondence with the reflection attribute information of 1011.
  • the electronic device 200 identifies the reflective object 1011 included in the first image 1010, and at least a portion of the second image and the reflective object area 1011 according to the reflective property of the reflective object. May be combined to generate a modified image 1012.
  • FIG. 10B illustrates a case in which an image is synthesized using different objects included in one image, and at 1003, reflective object areas 1031 and 1033 in each object 1021 and 1023 of the synthesized image 1020.
  • the modified images 1041 and 1043 corresponding to the reflection property information of the reflective object areas 1031 and 1033 may be displayed.
  • the first object 1021 may be a first person (eg, a man), and the second object 1023 may be a second person (eg, a woman).
  • the first object 1021 and the second object 1023 may be included in the image 1020 in one.
  • the first object 1021 may include a first reflective object area 1031, and the second object 1023 may include a second reflective object area 1033.
  • the image 1020 may include at least one reflective object 1031, 1033.
  • the electronic device 210 may synthesize at least a portion of the second object 1023 in the first reflective object area 1031 of the first object 1021 to generate the first changed image 1041.
  • the first modified image 1041 may be an image synthesized in the first reflective object region 1031 of the first object 1021 by changing at least a part of the second object 1023 according to the reflective property.
  • the electronic device 210 may synthesize at least a portion of the first object 1021 in the second reflective object area 1033 of the second object 1023 to generate the second changed image 1043.
  • the second modified image 1043 may be an image synthesized in the second reflective object region 1033 of the second object 1023 by changing at least a portion of the first object 1021 according to the reflective property.
  • each of the plurality of images 1110, 1120, 1130 may synthesize the reflective object regions 1111, 1121, 1131 according to the method disclosed in FIG. 6. In this case, if two images 1110 and 1120 are combined with each of the reflective object regions 1111 and 1121, the same effect as the infinite zoom effect may be obtained.
  • FIG. 12 is a perspective view of a front side of a mobile electronic device according to one embodiment.
  • FIG. 13 is a perspective view of a rear surface of the electronic device of FIG. 12.
  • an electronic device 1200 may include a first side (or front side) 1210A, a second side (or rear side) 1210B, a first side 1210A, and It may include a housing 1210 that includes a side 1210C surrounding the space between the second surface 1210B.
  • the housing may refer to a structure that forms some of the first surface 1210A, second surface 1210B, and side surfaces 1210C of FIG. 1.
  • the first face 1210A may be formed by a front plate 1202 (eg, a glass plate comprising various coating layers, or a polymer plate) that is at least partially substantially transparent.
  • the second side 1210B may be formed by a substantially opaque back plate 1211.
  • the back plate 1211 is formed by, for example, coated or colored glass, ceramic, polymer, metal (eg, aluminum, stainless steel (STS), or magnesium), or a combination of at least two of the above materials. Can be.
  • the side 1210C is coupled to the front plate 1202 and the back plate 1211 and may be formed by a side bezel structure (or “side member”) 118 comprising metal and / or polymer.
  • back plate 1211 and side bezel structure 118 may be integrally formed and include the same material (eg, a metal material such as aluminum).
  • the electronic device 1200 may include a display 1201, an audio module 1203, 1207, 1214, a sensor module 1204, 1219, a camera module 1205, 1212, 1213, and a key input device ( 1215, 1216, and 1217, the indicator 1206, and the connector holes 1208 and 1209.
  • the electronic device 1200 may omit at least one of the components (eg, the key input devices 1215, 1216, 1217, or the indicator 1206) or may further include other components. .
  • Display 1201 may be exposed through, for example, a substantial portion of front plate 1202.
  • the display 1201 may be combined with or adjacent to the touch sensing circuit, a pressure sensor capable of measuring the intensity (pressure) of the touch, and / or a digitizer for detecting a magnetic field stylus pen.
  • the audio modules 1203, 1207, and 1214 may include a microphone hole 1203 and a speaker hole 1207 and 1214.
  • the microphone hole 1203 may include a microphone for acquiring an external sound, and in some embodiments, a plurality of microphones may be disposed to detect a direction of the sound.
  • the speaker holes 1207 and 1214 may include an external speaker hole 1207 and a receiver receiver hole 1214 for a call.
  • the speaker holes 1207 and 1214 and the microphone hole 103 may be implemented as a single hole, or a speaker may be included without the speaker holes 1207 and 1214 (eg, a piezo speaker).
  • the sensor modules 1204 and 1219 may generate an electrical signal or data value corresponding to an operating state inside the electronic device 1200 or an external environment state.
  • the sensor modules 1204, 1219 may be, for example, a first sensor module 1204 (eg, proximity sensor) and / or a second sensor module (eg, disposed on a first plate 1210A of the housing 1210). Not shown) (eg, a fingerprint sensor), and / or a third sensor module 1219 (eg, an HRM sensor) disposed on the second surface 1210B of the housing 1210.
  • the fingerprint sensor may be disposed on the second surface 1210B as well as the first surface 1210A (eg, the home key button 115) of the housing 1210.
  • the electronic device 1200 may include a sensor module (not shown), for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a color sensor, an infrared sensor, a biometric sensor, a temperature sensor, It may further include at least one of a humidity sensor or an illuminance sensor 1204.
  • a sensor module for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a color sensor, an infrared sensor, a biometric sensor, a temperature sensor, It may further include at least one of a humidity sensor or an illuminance sensor 1204.
  • the camera modules 1205, 1212, and 1213 include the first camera device 1205 disposed on the first surface 1210A of the electronic device 1200, and the second camera device 1212 disposed on the second surface 1210B. ) And / or flash 1213.
  • the camera modules 1205 and 1212 may include one or a plurality of lenses, an image sensor, and / or an image signal processor.
  • the flash 1213 may include, for example, a light emitting diode or a xenon lamp. In some embodiments, two or more lenses (wide and telephoto lenses) and image sensors may be disposed on one side of the electronic device 1200.
  • the key input devices 1215, 1216, and 1217 may include a home key button 1215 disposed on the first surface 1210A of the housing 1210, a touch pad 1216 disposed around the home key button 1215, and And / or side key button 1217 disposed on side 1210C of housing 1210.
  • the electronic device 1200 may not include some or all of the aforementioned key input devices 1215, 1216, 1217, and the non-included key input devices 1215, 1216, 1217 may be displayed. It may be implemented in other forms such as a soft key on the 1201.
  • the indicator 1206 may be disposed, for example, on the first surface 1210A of the housing 1210.
  • the indicator 1206 may provide, for example, state information of the electronic device 1200 in a light form, and may include an LED.
  • the connector holes 1208 and 1209 may include a first connector hole 1208 that may receive a connector (eg, a USB connector) for transmitting and receiving power and / or data with an external electronic device, and / or an external electronic device. And a second connector hole (eg, an earphone jack) 1209 that can accommodate a connector for transmitting and receiving audio signals.
  • Electronic devices may be various types of devices.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smartphone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device.
  • a portable communication device eg, a smartphone
  • a computer device e.g., a tablet, or a smart phone
  • a portable multimedia device e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch, or a smart watch
  • first, second, or first or second may be used merely to distinguish a component from other corresponding components, and to separate the components from other aspects (e.g. Order).
  • Some (eg, first) component may be referred to as “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the term “functionally” or “communicatively”.
  • any component can be connected directly to the other component (eg, by wire), wirelessly, or via a third component.
  • module may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as logic, logic block, component, or circuit.
  • the module may be an integral part or a minimum unit or part of the component, which performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Various embodiments of this document may include one or more instructions stored on a storage medium (eg, internal memory 136 or external memory 138) that can be read by a machine (eg, electronic device 101). It may be implemented as software (eg, program 140) including the.
  • a processor eg, the processor 120 of the device (eg, the electronic device 101) may call and execute at least one command among one or more instructions stored from the storage medium. This enables the device to be operated to perform at least one function in accordance with the at least one command invoked.
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' means only that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (e.g., electromagnetic waves), which is the case when data is stored semi-permanently on the storage medium. It does not distinguish cases where it is temporarily stored.
  • a signal e.g., electromagnetic waves
  • a method may be provided included in a computer program product.
  • the computer program product may be traded between the seller and the buyer as a product.
  • the computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (e.g. Play StoreTM) or two user devices ( Example: smartphones) can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly or online.
  • a device-readable storage medium such as a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server, or may be temporarily created.
  • each component eg, module or program of the above-described components may include a singular or plural entity.
  • one or more of the aforementioned components or operations may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg, a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of the component of each of the plurality of components the same as or similar to that performed by the corresponding component of the plurality of components before the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, or omitted. Or one or more other actions may be added.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

전자 장치는 지정된 방향을 촬영할 수 있는 제 1 카메라; 상기 지정된 방향과 다른 방향을 촬영할 수 있는 제 2 카메라; 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 제 1 카메라를 이용하여 제 1 이미지, 및 상기 제 2 카메라를 이용하여 제 2 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지 중 빛 반사와 관련된 반사 속성을 가진 적어도 하나의 반사 객체를 확인하고, 및 상기 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 상기 제 2 이미지의 적어도 일부를 상기 반사 속성에 기반하여 합성하도록 설정될 수 있다. 대표도 도 4.

Description

이미지에 포함된 반사 객체의 속성에 기반하여, 반사 객체에 다른 이미지를 합성하는 방법 및 전자 장치
본 발명의 다양한 실시예는 이미지 합성 방법 및 이 방법을 포함하는 전자 장치에 관한 것이다.
스마트 폰(Smart Phone), 태블릿 PC(Tablet PC), PMP(Portable Multimedia Player), PDA(Personal Digital Assistant), 랩탑 PC(Laptop Personal Computer) 및 손목 시계(Wrist watch), HMD(Head-Mounted Display)와 같은 웨어러블 기기(Wearable device) 등의 다양한 전자 장치는 카메라를 포함하고, 카메라를 이용하여 이미지를 촬영할 수 있다.
사용자는 전자 장치의 카메라를 이용하여 촬영한 이미지를 외부 전자 장치에 업로드 할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들은 이미지 합성 방법 및 이 방법을 포함하는 전자 장치에 관한 것으로서, 클라우드(cloud) 서비스를 이용하여 이미지를 합성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 지정된 방향을 촬영할 수 있는 제 1 카메라; 상기 지정된 방향과 다른 방향을 촬영할 수 있는 제 2 카메라; 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 제 1 카메라를 이용하여 제 1 이미지, 및 상기 제 2 카메라를 이용하여 제 2 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지 중 빛 반사와 관련된 반사 속성을 가진 적어도 하나의 반사 객체를 확인하고, 및 상기 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 상기 제 2 이미지의 적어도 일부를 상기 반사 속성에 기반하여 합성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 카메라; 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 카메라를 이용하여 지정된 방향으로 제 1 이미지를 획득하고, 상기 제 1 이미지 중 빛에 대해 지정된 반사율 보다 큰 적어도 하나의 반사 객체를 확인하고, 및 상기 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 상기 지정된 방향과 다른 방향으로 촬영된 제 2 이미지의 적어도 일부를 상기 반사 속성에 기반하여 합성하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법은 지정된 방향을 촬영할 수 있는 제 1 카메라 및 상기 지정된 방향과 다른 방향을 촬영할 수 있는 제 2 카메라를 포함하는 전자 장치의 이미지 합성 방법에 있어서, 상기 제 1 카메라를 이용하여 제 1 이미지, 및 상기 제 2 카메라를 이용하여 제 2 이미지를 획득하는 동작; 상기 제 1 이미지 중 빛 반사와 관련된 반사 속성을 가진 적어도 하나의 반사 객체를 확인하는 동작; 및 상기 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 상기 제 2 이미지의 적어도 일부를 상기 반사 속성에 기반하여 합성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법은 카메라를 포함하는 전자 장치의 이미지 촬영 방법에 있어서, 상기 카메라를 이용하여 지정된 방향으로 제 1 이미지를 획득하는 동작; 상기 제 1 이미지 중 빛에 대해 지정된 반사율 보다 큰 적어도 하나의 반사 객체를 확인하는 동작; 및 상기 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 상기 지정된 방향과 다른 방향으로 촬영된 제 2 이미지의 적어도 일부를 상기 반사 속성에 기반하여 합성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 합성 방법 및 이 방법을 포함하는 전자 장치는 클라우드 서비스를 이용하여 이미지를 합성함으로써, 사용자에게 다양한 이미지를 제공할 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는, 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치와 클라우드 플랫폼의 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 외부 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 합성 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 합성 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 합성 방법을 나타내는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 반사 객체 검출 방법을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 획득방법을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 합성 방법을 나타내는 도면이다.
도 10a, 도 10b 및 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 합성된 이미지를 확대하는 경우를 예시하는 도면이다.
도 12은, 일 실시예에 따른 모바일 전자 장치의 전면의 사시도이다.
도 13은, 도 12의 전자 장치의 후면의 사시도이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 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), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 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 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전자 장치(101)는 적어도 하나 이상의 카메라 모듈(180)을 포함할 수 있고, 전면 카메라 및 반대편에 위치한 후면 카메라로 구성될 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(388)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi 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. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있고, 이로부터, 제 1 네트워크 198 또는 제 2 네트워크 199와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다.. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는, 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치(210)와 클라우드 플랫폼(250)의 블럭도(200)이다. 도 2를 참조하면, 전자 장치(210)는 카메라 모듈(211) 및 디스플레이(220), 프로세서(221) 및 메모리(219, 222)를 포함할 수 있다. 도 2의 전자 장치(210)는, 예를 들면, 도 1의 전자 장치(101)일 수 있다. 도 2의 카메라 모듈(211)은, 예를 들면, 도 1의 카메라 모듈(180)일 수 있다. 도 2의 디스플레이(220)는, 예를 들면, 도 1의 표시 장치(160)일 수 있다. 도 2의 프로세서(213, 221)는, 예를 들면, 도 1의 프로세서(120)일 수 있다. 도 2의 메모리(219, 222)는, 예를 들면, 도 1의 메모리(130)일 수 있다.
카메라 모듈(211)은 이미지 센서(212), 프로세서(213), 메모리(219)를 포함할 수 있다. 프로세서(213)는 원시 이미지 처리부(214) 및 ISP(image signal processor)(215) 및 인코더(216)을 포함할 수 있다.
이미지 센서(212)는 피사체에 대한 다양한 원시 이미지(raw image)를 획득할 수 있다. 이미지 센서(212)는 컬러 필터 어레이(CFA, Color Filter Array) 패턴에 따라 다양한 형태의 원시 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 센서(212)의 듀얼 픽셀(DP, dual pixel또는 2PD) 구조를 이용하면, 하나의 픽셀에 서로 다른 위상 차(또는 시차) 정보를 포함하는 이미지 센서(212)을 획득할 수 있다. 서로 같거나 다른 특성을 가진 복수의 이미지 센서들(예: 듀얼 센서(예: RGB+RGB, RGB+Mono, 또는 Wide+Tele 등), 어레이 센서(Array Sensor, 예: 2개 이상의 Sensor가 부착))을 이용하여, 한 장면에 대해 하나 이상의 이미지 센서(212)을 획득할 수 있다. 획득된 이미지 센서(212)은 그대로 또는 추가적인 처리를 거쳐 메모리(222)에 저장될 수 있다.
이미지 센서(212)는 피사체로부터 렌즈 어셈블리(미도시)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(212)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(212)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서로 구현될 수 있다.
카메라 모듈(211)은 렌즈 어셈블리(미도시), 플래쉬(미도시), 이미지 스태빌라이저(미도시)를 더 포함할 수 있다.
렌즈 어셈블리(미도시)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(미도시)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 카메라 모듈(211)은 복수의 렌즈 어셈블리(미도시)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(211)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)일 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(미도시)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(미도시)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다. 플래쉬(미도시)는 피사체로부터 방출되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 광원을 방출할 수 있다. 플래쉬(미도시)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 스태빌라이저(미도시)는 카메라 모듈(212) 또는 이를 포함하는 전자 장치(210)의 움직임에 반응하여, 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향(예: 이미지 흔들림)을 적어도 일부 보상하기 위하여 렌즈 어셈블리(미도시)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(212)를 특정한 방향으로 움직이거나 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(미도시)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있으며, 카메라 모듈(212)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 상기 움직임을 감지할 수 있다.
원시 이미지는 다양한 포맷(예: Bayer 포맷 등)으로 구성될 수 있다. 원시 이미지는 이미지 센서(212)의 픽셀(Pixel)에 대해 R(red),G(green),B(blue) 중 하나의 색으로 표현될 수 있고, 8~16비트(Bit)의 비트 깊이(Bit-Depth)로 표현 가능하다. 원시 이미지에는 다양한 컬러 필터 어레이(CFA, Color Filter Array)패턴이 적용될 수 있다. 원시 이미지는 하나의 픽셀에 대해 여러 가지 색(예: R,G,B 중 복수 의 색) 정보를 포함하는 레이어(Layer) 구조의 원시 이미지일 수 있다. 이미지 센서(212)의 다양한 구성에 따라, 색 정보(예:RGB) 뿐만 아니라, 위상차 정보 등도 포함할 수 있다. 영상의 촬영과 관련된 정보(예: 시간, 위치(location), 조도 등)는 메타데이터로 생성되어 원시 이미지와 관련하여 저장될 수 있다.
전자 장치의 프로세서(213, 221)는 영상 처리와 관련된 다양한 처리들을 수행할 수 있다. 다양한 영상 처리 모듈들(예: 원시 이미지 처리부(214), ISP(215), 인코더(216))은 하나의 프로세서 내에 포함될 수도 있고, 복수의 프로세서(213, 221)들에 분산되어 있을 수도 있다. 프로세서(213)는 카메라 모듈(211)의 내부에 또는 카메라 모듈(211)의 외부에(예: 전자 장치(210)) 또는 클라우드 플랫폼(250)의 일부를 구성하고 있는 하나 또는 여러 서버 등) 또는 내부와 외부 모두에 있을 수 있다. 다양한 처리들은 프로세서에 의해 단독으로 처리되거나 또는 복수의 프로세서에 의해 분산 처리될 수 있다.
원시 이미지 처리부(214)는 이미지 센서(212)에서 획득된 원시 이미지에 대해 다양한 처리를 수행할 수 있다. 원시 이미지에 대해 렌즈 왜곡 보상을 수행하거나 또는 또는 노이즈를 일부 제거할 수 있다. 원시 이미지는 데이터의 크기가 상당히 클 수 있으므로, 원시 이미지 처리부(214)는 원시 이미지를 저장, 처리 또는 전송하기 전에, 다양한 처리(예: 다운 스케일링(down scaling), 다운 샘플링(down sampling) 또는 압축(compression) 등)를 통해 데이터 크기를 줄일 수 있다.
소형 원시 이미지 생성부(217)는 원시 이미지를 다운 스케일링(예: 크기 줄이거나 또는 해상도를 낮추는 동작) 또는 다운 샘플링(예: 샘플링된 일련의 샘플들 중 하나 또는 일부 샘플만을 취하는 동작)을 통해 소형 원시 이미지를 생성할 수 있다.
원시 이미지 압축부(218)는 다양한 영상 압축 알고리즘을 이용하여 원시 이미지 또는 소형 원시 이미지를 압축할 수 있다.
ISP(215)는 엔진(257)에서 분석된 원시 이미지에 대한 다양한 정보를 포함하는 레시피 정보(recipe)를 이용하여, 원시 이미지에 대한 다양한 영상 처리를 수행한다. 전자 장치(210)는 클라우드 플랫폼(250)으로부터 레시피 정보를 수신하고, ISP(215)를 통해, 레시피 정보에 기반한 원시 이미지 처리를 수행할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(210)의 임베디드ISP(Embedded ISP)에서 제공되는 영상 처리와, 레시피 정보를 활용한 영상 처리를 복합적으로 수행할 수 있다. 클라우드 플랫폼(250)에서 영상 처리를 수행하는 경우, 클라우드 플랫폼(250)에 포함된 ISP(258)를 통해, 레시피 정보에 기반한 원시 이미지를 수행할 수도 있다. 클라우드 플랫폼(250)에 포함된 ISP(258)는 데이터베이스(252)로부터 레시피 정보에 대응하는 추가 정보(예: feature vector 등)를 수신하여 영상 처리에 이용할 수 있다. 처리된 영상은 전자 장치(210)로 송신되거나 또는 클라우드 플랫폼(250)의 이미지 저장소(254)에 저장될 수 있다. 영상 처리는 화이트 밸런스(White Balance), 색 조정(Color Adjustment), 노이즈 제거(Noise Reduction), 샤픈 (Sharpen), 디테일 인핸스먼트(Detail Enhancement) 등의 기능을 포함할 수 있다. 이러한 기능들은 레시피 정보에 기반하여, 영상의 영역별로 수행될 수 있다.
ISP(215)는 이미지 센서(212)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(219, 222)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, ISP(215)는 카메라 모듈(211)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(212))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. ISP(215)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, ISP(215)는 프로세서(213, 221)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(213, 221)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 별도의 프로세서로 구성된 경우, ISP(215)에 의해 처리된 이미지들은 프로세서(213, 221)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 디스플레이(220)를 통해 표시될 수 있다.
인코더(216)는 원시 이미지를 인코딩 하여 이미지 파일(예: JPEG, MPEG, 360 영상 등)을 생성할 수 있다.
전자 장치(210)는 카메라 모듈(211) 내부에 메모리(219) 및/또는 카메라 모듈(211) 외부에 메모리(222)를 포함할 수 있다. 메모리(219, 222)는 원시 이미지, 소형 원시 이미지, 이미지 파일, 및 이미지 처리된 원시 이미지 등을 저장할 수 있다. 메모리(219, 222)는 이미지 센서(212)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(219, 222)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 디스플레이(220)를 통하여 프리뷰될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(219, 222)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, ISP(215)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(219)는 메모리(222)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
전자 장치(210)는 디스플레이(222, 예: 도 1의 표시 장치(160))를 포함할 수 있다.
클라우드 플랫폼(250)은 외부 장치로서, 프로세서(251), 데이터 베이스(252), 원시 이미지 저장소(253), 이미지 저장소(254)를 포함할 수 있다. 프로세서(251)는 엔진(예를 들어, 인식 엔진)(255), 인코더(256), 전처리부(257), ISP(258)을 포함할 수 있다.
클라우드 플랫폼(250)의 프로세서(251)는 영상 처리와 관련된 다양한 처리들을 수행할 수 있다. 다양한 영상 처리 모듈들(예: 엔진(255), 인코더(256), 전처리부(257), ISP(258))은 하나의 프로세서 내에 포함될 수도 있고 복수의 프로세서들에 분산되어 있을 수도 있다.
엔진(255)은 영상(예: 원시 이미지, 소형 원시 이미지, 이미지 파일 등)으로부터 다양한 유의미한 정보(예: 사물 인식, 속도 벡터, 얼굴 인식, 세그먼테이션(segmentation), 장면 파싱(scene parsing) 등)를 분석하는 동작을 수행한다. 이를 위한 다양한 알고리즘들을 포함할 수 있다. 분석 결과로써 ISP에서 다양한 영상 처리에 활용 가능한 정보(레시피 정보, recipe information)(예: segments, layers, vectors, 또는 scene category 등을 포함하는 정보)를 영상과 연관하여 생성, 저장, 또는 전송할 수 있다.
인코더(256)는 원시 이미지를 인코딩 하여 이미지 파일(예: JPEG, MPEG, 360 영상 등)을 생성할 수 있다.
전처리부(257)는 전자 장치(210)로부터 수신된 원시 이미지를 엔진(255)이나 ISP(258)로 전달하기 전에 필요한 처리를 수행할 수 있다. 압축된 원시 이미지의 압축 해제, 간단한 화질 개선, 디모자이크(de-mosaic) 처리, 또는 영상 포맷 변경 등을 수행할 수 있다.
ISP(258)는 엔진(257)에서 분석된 원시 이미지에 대한 다양한 정보를 포함하는 레시피 정보(recipe)를 이용하여, 원시 이미지에 대한 다양한 영상 처리를 수행한다. 전자 장치(210)는 클라우드 플랫폼(250)으로부터 레시피 정보를 수신하고, ISP(215)를 통해, 레시피 정보에 기반한 원시 이미지 처리를 수행할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(210)의 임베디드ISP(Embedded ISP)에서 제공되는 영상 처리와, 레시피 정보를 활용한 영상 처리를 복합적으로 수행할 수 있다. 클라우드 플랫폼(250)에서 영상 처리를 수행하는 경우, 클라우드 플랫폼(250)에 포함된 ISP(258)를 통해, 레시피 정보에 기반한 원시 이미지를 수행할 수도 있다. 클라우드 플랫폼(250)에 포함된 ISP(258)는 데이터베이스(252)로부터 레시피 정보에 대응하는 추가 정보(예: feature vector 등)를 수신하여 영상 처리에 이용할 수 있다. 처리된 영상은 전자 장치(210)로 송신되거나 또는 클라우드 플랫폼(250)의 이미지 저장소(254)에 저장될 수 있다. 영상 처리는 화이트 밸런스(White Balance), 색 조정(Color Adjustment), 노이즈 제거(Noise Reduction), 샤픈 (Sharpen), 디테일 인핸스먼트(Detail Enhancement) 등의 기능을 포함할 수 있다. 이러한 기능들은 레시피 정보에 기반하여, 영상의 영역별로 수행될 수 있다.
데이터베이스(252)는 영상의 카테고리에 대응하는 특징(feature)을 저장할 수 있다. 원시 이미지 저장소(253)는 원시 이미지를 저장할 수 있다. 이미지 저장소(254)는 이미지 파일을 저장할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101) 및 외부 전자 장치(300)(예: 서버(108))의 동작을 설명하기 위한 개념도를 도시한다.
전자 장치(101)는, 이미지 센서(321)(예: 이미지 센서(212)), ISP(323)(예: ISP(215)), 및 메모리(325)(예: 메모리(222))를 포함할 수 있다. 외부 전자 장치(300)는, 인식 모듈(331)(예: 엔진(255)), ISP(333)(예: ISP(258)) 및 저장소(335)(예: RAW 저장소(253), 이미지 저장소(254))를 포함할 수 있다. 인식 모듈(331)(예: 엔진(255))은 논리 모듈일 수도 있으며, 외부 전자 장치(300)의 프로세서로 구현될 수도 있다. ISP (333)(예: ISP(258)) 또한 외부 전자 장치(300)의 프로세서로 구현될 수 있으며, 예를 들어 외부 전자 장치(300)의 프로세서가 인식과 이미지 처리를 모두 수행할 수도 있다. 도시되지는 않았지만, 전자 장치(101)는 외부 전자 장치(300)와 데이터를 송수신할 수 있는 통신 모듈(예: 통신 인터페이스(170) 또는 통신 모듈(220))을 포함할 수 있다. 외부 전자 장치(300)는 전자 장치(101)와 데이터를 송수신할 수 있는 통신 모듈을 포함할 수 있다.
이미지 센서(321)(예: 카메라 모듈(291))는, 외부 객체에 대한 이미지를 획득할 수 있으며, 이에 대응하는 로우 이미지(322)(원시 이미지, raw image)를 생성할 수 있다. 이미지 센서(321)(예: 이미지 센서(212))는, 로우 이미지(322)를 ISP(323)(예: ISP(215))로 전달할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 이미지 센서(321)(예: 이미지 센서(212))는 스몰 로우 이미지(321)를 생성하여 이를 통신 모듈을 통하여 외부 전자 장치(300)로 송신할 수 있다. 또 다른 실시예에서는, 이미지 센서(321)(예: 이미지 센서(212))가 아닌 전자 장치(101)의 프로세서가 스몰 로우 이미지(321)를 생성할 수도 있으며, 생성된 스몰 로우 이미지(321)를 통신 모듈을 통하여 외부 전자 장치(300)로 송신할 수 있다. 이미지 센서(321)(예: 이미지 센서(212))는, 로우 이미지(322)를 압축된 상태로 상기 ISP 또는 상기 외부 전자 장치(300)으로 송신할 수 있다. 이미지 센서(321)(예: 이미지 센서(212))는, 로우 이미지(322)의 일부 처리를 위해 압축하여 상기 이미지 센서(321)(예: 이미지 센서(212)) 내부의 메모리에 저장할 수 있다. 외부 전자 장치(300)의 인식 모듈(331)(예: 엔진(255))은 통신 모듈을 통하여 스몰 로우 이미지(321)를 획득할 수 있으며, 스몰 로우 이미지(321)로부터 적어도 하나의 이미지 영역을 세그먼테이션할 수 있다. 인식 모듈(331)(예: 엔진(255))은 세그먼테이션 결과로 구분된 적어도 하나의 이미지 영역 각각을 인식할 수 있다. 인식 모듈(331)로부터 생성된 복수의 이미지 영역과 연관된 정보, 예를 들어 이미지 영역의 좌표 정보 또는 인식 결과 중 적어도 하나를 포함하는 보정 영역 정보(332)가 생성될 수 있다. 보정 영역 정보(332)는 전자 장치(101)로 송신될 수 있다. ISP(323)(예: ISP(215))는 보정 영역 정보(332)를 이용하여 로우 이미지(322)를 보정할 수 있으며, 이에 따라 보정된 이미지(324)가 생성될 수 있다. 보정된 이미지(324)는, 예를 들어 YUV의 포맷을 가질 수 있다. 보정된 이미지(324)는 메모리(325)(예: 메모리(222))에 저장될 수 있다. 또는, 보정된 이미지(324)는 예를 들어 JPEG 방식에 따라 압축될 수 있으며, 압축된 이미지가 메모리(325)(예: 메모리(222))에 저장될 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 이미지 센서(321)(예: 이미지 센서(212))로부터 제공되는 로우 이미지(322)는 스몰 로우 이미지(321)와 별도로 외부 전자 장치(300)로 송신될 수 있다. 로우 이미지(322)는, 스몰 로우 이미지(321)에 비하여 용량이 크므로, 스몰 로우 이미지(321)가 우선 외부 전자 장치(300)로 송신되며, 이후 로우 이미지(322)가 외부 전자 장치(300)로 송신될 수 있다. 예를 들어, ISP(323)(예: ISP(215))가 로우 이미지(322)에 대한 보정을 수행하는 동안에 로우 이미지(322)가 외부 전자 장치(300)로 송신될 수도 있다. 로우 이미지(322)는, 이미지 센서(321)(예: 이미지 센서(212))에 의하여 생성된 그대로 외부 전자 장치(300)로 업로드될 수도 있으며, 또는 렌즈 왜곡 보상 또는 노이즈 제거가 수행된 전처리 영상이 업로드될 수도 있다. 상술한 전처리는 외부 전자 장치(300)에서 수행될 수도 있다. 외부 전자 장치(300)는, 디모자이크(Demosaic) 처리 또는 이미지 포맷 변형, 또는 영상 인식률을 높이기 위한 전처리를 수행할 수도 있다. 외부 전자 장치(300)의 ISP(333)(예: ISP(258))는, 수신된 로우 이미지(322)를 보정할 수 있다. 외부 전자 장치(300)는 기존에 생성하였던 보정 영역 정보(332)를 이용하여 로우 이미지(322)를 보정할 수도 있으며, 또는 확장된 보정 영역 정보를 이용하여 로우 이미지(322)를 보정할 수도 있다. 로우 이미지(322)는, 스몰 로우 이미지(321)에 비하여 해상도가 높을 수도 있으며, 이에 따라 외부 전자 장치(300)의 ISP(333)(예: ISP(258))는 고해상도 이미지로부터 보다 상세한 확장된 보정 영역 정보를 획득할 수 있다. ISP(333)(예: ISP(258))는, 기존에 생성된 보정 영역 정보와 로우 이미지(322)를 함께 이용하여 확장된 보정 영역 정보를 생성할 수도 있다. ISP(333)(예: ISP(258))는 확장된 보정 영역 정보를 이용하여 로우 이미지(322)를 보정함으로써, 고해상도 이미지(high quality image)(334)를 획득할 수 있다. 고해상도 이미지(334)는 외부 전자 장치(300)의 저장소(335)에 저장될 수 있으며, 전자 장치(101)로 다운로드될 수도 있다.
외부 전자 장치(300)는, 예를 들어 클라우드 서버로 구현될 수 있으며, 이에 따라 외부 전자 장치의 ISP(333)는 클라우드 ISP(cloud ISP)로 명명될 수도 있다. 외부 전자 장치의 ISP(333)는, original color mapping, detail re-generation, text reconstruction, image inpainting, scene based white balance(WB) / color adjustment, segmentation based noise reduction(NR) / sharpen 또는 segmentation based detail enhancement 중 적어도 하나의 보정을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 합성 방법을 나타내는 순서도이다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 401 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에 카메라 모듈(211)의 이미지 센서(212)를 통해 제 1 이미지를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 401 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 이미지 획득을 위한 사용자 입력을 수신하면, 카메라 모듈(211)의 이미지 센서(212)를 통해 제 1 이미지를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 403 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 제 1 이미지에 포함된 객체로부터 반사 객체가 감지되는 여부를 판단할 수 있다. 반사 객체는 빛을 받아서 반사하는 피사체로서, 카메라 모듈(211)의 이미지 센서(212)를 통해 이미지를 획득할 때 반사 객체가 촬영될 수 있다.
도 7을 참조하면, 전자 장치(200)는, 403 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 수학식 1을 참조하여, 반사율 fr(ωi,ωr)을 산출할 수 있다. 603 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 반사율 fr(ωi,ωr)에 기반하여 이미지 상의 반사 객체의 광학적 특징 및 이미지 상의 위치(예: 좌표)를 판단할 수 있다.
Figure PCTKR2019003678-appb-M000001
다양한 실시예에서, 전자 장치(200)는, 403 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사율 fr(ωi,ωr)에 기반하여 특정(또는, 지정) 반사율보다 크다고 판단되면, 이미지 합성 동작을 수행하도록 설정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 장치(200)는, 403 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사율 fr(ωi,ωr)에 기반하여 특정(또는, 지정) 반사율보다 작다고 판단되면, 이미지 합성 동작을 종료하도록 설정할 수 있다.다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 제 1 이미지를 통신 모듈(예, 통신 모듈(190))을 통해 클라우드 플랫폼(250)으로 전송하고, 클라우드 플랫폼(250)의 엔진(257)은 이미지 인식 동작을 수행하여 제 1 이미지에 관한 인식 정보를 생성하여 전자 장치(210)로 인식 정보를 전송할 수 있다. 제 1 이미지에 관한 인식 정보에는 반사 객체의 반사 속성에 관한 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(210)는, 403 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 클라우드 플랫폼(250)으로부터 전송받은 인식 정보를 이용하여 획득한 제 1 이미지에 포함된 객체로부터 반사 객체가 감지되는 여부를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 403 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 제 1 이미지에서 반사 객체가 감지되지 않으면, 이미지 합성 동작을 종료할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 403 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 제 1 이미지에서 반사 객체가 감지되면 405 동작으로 분기할 수 있다. 반사 객체는 빛 반사와 관련된 반사 속성을 가진 적어도 하나의 객체일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 405 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 제 1 이미지에 포함된 반사 객체의 반사 속성을 산출할 수 있다.
405 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에 산출되는 반사 객체의 반사 속성은 반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보 및 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보는 예를 들어, 획득한 이미지 내에서 반사 객체의 크기, 반사 객체의 모양, 반사 객체의 곡률 및 반사 객체 영역의 이미지 내의 위치(예: 좌표)에 관한 정보 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보는 예를 들어, 반사 객체의 색깔, 반사 객체의 투명도, 반사 객체의 굴절률 및 반사 객체의 반사도에 관한 정보 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 405 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 클라우드 플랫폼(250)으로부터 전송받은 인식 정보로부터 인식 정보에 포함된 반사 객체의 반사 속성 정보를 산출할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 이미지는 클라우드 플랫폼(250)에 미리 저장된 이미지로서, 전자 장치(210)는 제 2 이미지를 클라우드 플랫폼(250)의 이미지 저장소(254)로부터 통신 모듈(예, 도 1의 190)을 통해 전송받을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 클라우드 플랫폼(250)은 전자 장치(210)로부터 제 1 이미지를 수신하면, 클라우드 플랫폼(250)의 엔진(257)은 이미지 인식 동작을 수행하여 제 1 이미지에 관한 인식 정보를 생성할 수 있다. 또한, 클라우드 플랫폼(250)의 엔진(257)은 제 2 이미지의 인식 정보를 생성할 수 있다. 클라우드 플랫폼(250)은 제 1 이미지와의 연관성 있는 제 2 이미지를 선택할 수 있다. 클라우드 플랫폼(250)은 제 1 이미지와 제 2 이미지의 인식 정보를 이용하여 제 1 이미지와 연관성 있는 제 2 이미지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 제 1 이미지에서 전자 장치(210) 주 사용자(예를 들어, 사용자)의 연인이나 가족이 객체로 인식되면, 제 1 이미지와의 연관성 있는 제 2 이미지는 전자 장치(210)의 주 사용자와 관련된 이미지일 수 있다. 클라우드 플랫폼(250)은 제 1 이미지 및 제 2 이미지 각각의 객체에 대한 인식 정보를 이용하여 제 1 이미지와 제 2 이미지의 연관성을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 이미지는 전자 장치(210)의 메모리(222)에 미리 저장된 이미지일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 407 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 반사 속성에 기반하여 반사 객체에 대응하는 제 1 이미지의 적어도 일부에 제 2 이미지의 적어도 일부를 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 407 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 제 2 이미지의 적어도 일부와 제 1 이미지의 적어도 일부를 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 제 2 이미지의 적어도 일부와 제 1 이미지의 적어도 일부를 합성하는 동작은, 반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보를 이용하여 프로세서(213)가 제 2 이미지의 크기, 곡률 및 모양 중 적어도 하나 이상을 변경하고, 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보를 이용하여 제 2 이미지의 색, 굴절률 및 투명도 중 적어도 하나 이상을 변경하는 동작일 수 있다.
예를 들어, 제 2 이미지를 반사 객체의 모양, 곡률, 크기와 일치하도록 변경하고, 제 2 이미지를 반사 객체의 색, 투명도, 굴절률에 대응하도록 변경하는 동작일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 407 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 제 2 이미지가 변경되면, 변경된 제 2 이미지를 반사 객체의 영역의 이미지 상의 위치(예: 좌표) 정보에 따라 제 1 이미지의 반사 객체 영역에 대응하도록 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 407 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 제 2 이미지가 변경되면, 변경된 제 2 이미지의 적어도 일부를 반사 객체의 영역의 이미지 상의 위치(예: 좌표) 정보에 따라 제 1 이미지의 반사 객체 영역에 대응하도록 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 407 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 제 2 이미지의 적어도 일부 및 적어도 하나의 반사 객체의 상대적 위치에 기반하여, 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 제 2 이미지의 적어도 일부가 합성될 위치 또는 모양 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
도 10a를 참조하여 도 4를 설명하면, 전자 장치(200)는 프로세서(213) 제어 하에, 제 1 이미지(1010)에 포함된 반사 객체(1011)을 확인하고, 반사 객체의 반사 속성에 따라 제 2 이미지의 적어도 일부와 반사 객체 영역(1011) 합성하여 변경된 이미지(1012)를 생성할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 합성 방법을 나타내는 순서도이다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 501 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에 카메라 모듈(211)의 이미지 센서(212)를 통해 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 501 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 이미지 획득을 위한 사용자 입력을 수신하면, 카메라 모듈(211)의 이미지 센서(212)를 통해 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 획득할 수 있다.
도 12 및 도 13을 참조하면, 예를 들어, 제 1 이미지는 전자 장치(1200)의 제 1 면(1210A)에 배치된 전면 카메라(1205)를 통해 획득한 이미지이고, 제 2 이미지는 전자 장치(1200)의 제 2면(1210B)에 배치된 후면 카메라(1212, 1213)를 통해 획득한 이미지일 수 있다.
다양한 실시예에서, 제 1 이미지는 전자 장치(1200)의 제 2면(1210B)에 배치된 후면 카메라(1212, 1213)를 통해 획득한 이미지이고, 제 2 이미지는 전자 장치(1200)의 제 1 면(1210A)에 배치된 전면 카메라(1205)를 통해 획득한 이미지일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 이미지는 전자 장치(210)의 제 1방향을 통해 획득한 이미지이고, 제 2 이미지는 전자 장치(210)의 제 2 방향을 통해 획득한 이미지일 수 있다. 제 1 방향 및 제 2 방향은 180도일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 503 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 제 1 이미지 및 획득한 제 2 이미지 중에서 반사 객체가 감지되는 여부를 판단할 수 있다. 반사 객체는 빛을 받아서 반사하는 피사체로서, 카메라 모듈(211)의 이미지 센서(212)를 통해 이미지를 획득할 때 반사 객체가 촬영될 수 있다.
도 7을 참조하면, 전자 장치(200)는, 503 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 수학식 1을 참조하여, 반사율 fr(ωi,ωr)을 산출할 수 있다. 503 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 반사율 fr(ωi,ωr)에 기반하여 이미지 상의 반사 객체의 광학적 특징 및 이미지 상의 위치(예: 좌표)를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 장치(200)는, 503 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사율 fr(ωi,ωr)에 기반하여 특정(또는, 지정) 반사율보다 크다고 판단되면, 이미지 합성 동작을 수행하도록 설정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 장치(200)는, 503 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사율 fr(ωi,ωr)에 기반하여 특정(또는, 지정) 반사율보다 작다고 판단되면, 이미지 합성 동작을 종료하도록 설정할 수 있다.다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 503 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 제 1 이미지 및 획득한 제 2 이미지 중에서 반사 객체가 감지되지 않으면, 이미지 합성 동작을 종료할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 503 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 제 1 이미지 및 획득한 제 2 이미지 중에서 반사 객체가 감지되면 505 동작으로 분기할 수 있다. 반사 객체는 빛 반사와 관련된 반사 속성을 가진 적어도 하나의 객체일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 통신 모듈(예, 통신 모듈(190))을 통해 클라우드 플랫폼(250)으로 전송하고, 클라우드 플랫폼(250)의 엔진(257)은 이미지 인식 동작을 수행하여 제 1 이미지 및/또는 제 2 이미지에 관한 인식 정보를 생성하여 전자 장치(210)로 인식 정보를 전송할 수 있다. 제 1 이미지 및/또는 제 2 이미지에 관한 인식 정보에는 반사 객체의 반사 속성에 관한 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(210)는, 503 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 클라우드 플랫폼(250)으로부터 전송받은 인식 정보를 이용하여 획득한 제 1 이미지 및/또는 제 2 이미지에 포함된 객체로부터 반사 객체가 감지되는 여부를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 505 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 제 1 이미지 및 제 제 2 이미지 중에 포함된 반사 객체의 반사 속성을 산출할 수 있다.
505 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에 산출되는 반사 객체의 반사 속성은 반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보 및 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보는 예를 들어, 획득한 이미지 내에서 반사 객체의 크기, 반사 객체의 모양, 반사 객체의 곡률 및 반사 객체 영역의 이미지 상의 위치(예: 좌표)에 관한 정보 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보는 예를 들어, 반사 객체의 색깔, 반사 객체의 투명도, 반사 객체의 굴절률 및 반사 객체의 반사도에 관한 정보 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 505 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 클라우드 플랫폼(250)으로부터 전송받은 인식 정보로부터 인식 정보에 포함된 반사 객체의 반사 속성 정보를 산출할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 407 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 반사 속성에 기반하여 제 1 이미지의 적어도 일부와 제 2 이미지의 적어도 일부를 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 507 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라, 제 1 이미지 및 제 2 이미지 중 반사 객체가 감지되지 않은 이미지와 제 1 이미지 및 제 2 이미지 중 반사 객체가 감지된 이미지를 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 반사 객체가 감지되지 않은 이미지의 적어도 일부와 반사 객체가 감지된 이미지를 합성하는 동작은, 반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보를 이용하여 프로세서(213)가 반사 객체가 감지되지 않은 이미지의 크기, 곡률 및 모양 중 적어도 하나 이상을 변경하고, 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보를 이용하여 반사 객체가 감지되지 않은 이미지의 색, 굴절류 및 투명도 중 적어도 하나 이상을 변경하는 동작일 수 있다.
예를 들어, 반사 객체가 감지되지 않은 이미지를 반사 객체의 모양, 곡률, 크기와 일치하도록 변경하고, 반사 객체가 감지되지 않은 이미지를 반사 객체의 색, 투명도, 굴절률에 대응하도록 변경하는 동작일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 507 동작에서,프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 반사 객체가 감지되지 않은 이미지가 변경되면, 변경된 반사 객체가 감지되지 않은 이미지를 반사 객체의 영역의 이미지 상의 위치(예: 좌표) 정보에 따라 반사 객체가 감지된 이미지의 반사 객체 영역에 대응하도록 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 507 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 반사 객체가 감지되지 않은 이미지가 변경되면, 변경된 반사 객체가 감지되지 않은 이미지의 적어도 일부를 반사 객체의 영역의 이미지 상의 위치(예: 좌표) 정보에 따라 반사 객체가 감지된 이미지의 반사 객체 영역에 대응하도록 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 507 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 제 2 이미지의 적어도 일부 및 적어도 하나의 반사 객체의 상대적 위치에 기반하여, 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 제 2 이미지의 적어도 일부가 합성될 위치 또는 모양 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
도 10a를 참조하여 도 5를 설명하면, 전자 장치(200)는 프로세서(213) 제어 하에, 제 1 이미지(1010)에 포함된 반사 객체(1011)을 확인하고, 반사 객체의 반사 속성에 따라 제 2 이미지의 적어도 일부와 반사 객체 영역(1011) 합성하여 변경된 이미지(1012)를 생성할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 합성 방법을 나타내는 순서도이다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 601 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에 카메라 모듈(211)의 이미지 센서(212)를 통해 이미지를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 601 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 이미지 획득을 위한 사용자 입력을 수신하면, 카메라 모듈(211)의 이미지 센서(212)를 통해 이미지를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 이미지는 클라우드 플랫폼(250)에 미리 저장된 이미지로서, 전자 장치(210)는 이미지를 클라우드 플랫폼(250)의 이미지 저장소(254)로부터 통신 모듈(예, 도 1의 190)을 통해 전송받을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 603 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 이미지에 포함된 객체로부터 반사 객체가 감지되는 여부를 판단할 수 있다. 반사 객체는 빛을 받아서 반사하는 피사체로서, 카메라 모듈(211)의 이미지 센서(212)를 통해 이미지를 획득할 때 반사 객체가 촬영될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 이미지를 통신 모듈(예, 통신 모듈(190))을 통해 클라우드 플랫폼(250)으로 전송하고, 클라우드 플랫폼(250)의 엔진(257)은 이미지 인식 동작을 수행하여 이미지에 관한 인식 정보를 생성하여 전자 장치(210)로 인식 정보를 전송할 수 있다. 이미지에 관한 인식 정보에는 반사 객체의 반사 속성에 관한 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(210)는, 603 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 클라우드 플랫폼(250)으로부터 전송받은 인식 정보를 이용하여 획득한 이미지에 포함된 객체로부터 반사 객체가 감지되는 여부를 판단할 수 있다.
도 7을 참조하면, 전자 장치(200)는, 603 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 수학식 1을 참조하여, 반사율 fr(ωi,ωr)을 산출할 수 있다. 603 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 반사율 fr(ωi,ωr)에 기반하여 이미지 상의 반사 객체의 광학적 특징 및 이미지 상의 위치(예: 좌표)를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 장치(200)는, 603 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사율 fr(ωi,ωr)에 기반하여 특정(또는, 지정) 반사율보다 크다고 판단되면, 이미지 합성 동작을 수행하도록 설정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 장치(200)는, 603 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사율 fr(ωi,ωr)에 기반하여 특정(또는, 지정) 반사율보다 작다고 판단되면, 이미지 합성 동작을 종료하도록 설정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 603 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 이미지에서 반사 객체가 감지되지 않으면, 이미지 합성 동작을 종료할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 603 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 획득한 이미지에서 반사 객체가 감지되면 605 동작으로 분기할 수 있다. 반사 객체는 빛 반사와 관련된 반사 속성을 가진 적어도 하나의 객체일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 605 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 이미지에 포함된 반사 객체의 반사 속성을 산출할 수 있다.
605 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에 산출되는 반사 객체의 반사 속성은 반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보 및 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보는 예를 들어, 획득한 이미지 내에서 반사 객체의 크기, 반사 객체의 모양, 반사 객체의 곡률 및 반사 객체 영역의 이미지 상의 위치(예: 좌표)에 관한 정보 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보는 예를 들어, 반사 객체의 색깔, 반사 객체의 투명도, 반사 객체의 굴절률 및 반사 객체의 반사도에 관한 정보 중 적어도 하나 이상일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 605 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 클라우드 플랫폼(250)으로부터 전송받은 인식 정보로부터 인식 정보에 포함된 반사 객체의 반사 속성 정보를 산출할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 클라우드 플랫폼(250)은 전자 장치(210)로부터 이미지를 수신하면, 클라우드 플랫폼(250)의 엔진(257)은 이미지 인식 동작을 수행하여 이미지에 관한 인식 정보를 생성할 수 있다. 클라우드 플랫폼(250)은 이미지의 인식 정보를 이용하여 이미지에 포함된 객체를 확인할 수 있다. 이미지에 포함된 객체는 반사 객체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지에서 전자 장치(210) 주 사용자(예를 들어, 사용자) 및/또는 연인이나 가족이 객체로 인식될 수 있다. 클라우드 플랫폼(250)은 이미지 각각의 객체에 대한 인식 정보를 이용하여 이미지에 포함된 객체 간의 연관성을 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 607 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 반사 속성에 기반하여 반사 객체에 대응하는 이미지의 적어도 일부에 이미지에 포함된 반사 객체 이외의 다른 객체의 적어도 일부를 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(210)는, 607 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 적어도 하나 이상의 객체를 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 이미지에서 적어도 하나 이상의 객체를 합성하는 동작은, 반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보를 이용하여 프로세서(213)가 이미지에 포함된 반사 객체 외의 다른 객체의 크기, 곡률 및 모양 중 적어도 하나 이상을 변경하고, 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보를 이용하여 이미지에 포함된 반사 객체 외의 다른 객체의 색, 굴절률 및 투명도 중 적어도 하나 이상을 변경하는 동작일 수 있다.
예를 들어, 이미지에 포함된 반사 객체 외의 다른 객체를 반사 객체의 모양, 곡률, 크기와 일치하도록 변경하고, 이미지에 포함된 반사 객체 외의 다른 객체를 반사 객체의 색, 투명도, 굴절률에 대응하도록 변경하는 동작일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 607 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 산출된 반사 객체의 반사 속성에 따라 이미지에 포함된 반사 객체 외의 다른 객체가 변경되면, 변경된 이미지에 포함된 반사 객체 외의 다른 객체를 반사 객체의 영역의 이미지 내에서 위치(예: 좌표) 정보에 따라 이미지의 반사 객체 영역에 대응하도록 합성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 607 동작에서, 프로세서(213) 제어 하에, 이미지의 적어도 일부 및 적어도 하나의 반사 객체의 상대적 위치에 기반하여, 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 이미지의 적어도 일부가 합성될 위치 또는 모양 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
도 10b를 참조하여 도 6을 설명하면, 전자 장치(210)는 프로세서(213) 제어 하에, 제 1 객체(1021)의 제 1 반사 객체 영역(1031)에 제 2 객체(1023)의 적어도 일부를 합성하여 제 1 변경 이미지(1041) 생성할 수 있다, 제 1 변경 이미지(1041)는 제 2 객체(1023)의 적어도 일부를 반사 속성에 따라서 변경하여 제 1 객체(1021)의 제 1 반사 객체 영역(1031)에 합성된 이미지이다.
전자 장치(210)는 프로세서(213) 제어 하에, 제 2 객체(1023)의 제 2 반사 객체 영역(1033)에 제 1 객체(1021)의 적어도 일부를 합성하여 제 2 변경 이미지(1043) 생성할 수 있다, 제 2 변경 이미지(1043)는 제 1 객체(1021)의 적어도 일부를 반사 속성에 따라서 변경하여 제 2 객체(1023)의 제 2 반사 객체 영역(1033)에 합성된 이미지이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 반사 객체 검출 방법을 나타내는 도면이다.
반사 객체 검출 방법은 BRDF(bidirectional reflectance distribution function)을 이용하는 방법일 수 있다.
반사 객체(710)는 광원(711)에서 입사되는 빛을 전자 장치(210)로 반사할 수 있다. 이때, 반사 객체(710)로 입사되는 빛의 입사각을 ωi, 반사각을 ωr 이라고 하면, 반사율 fr(ωi,ωr)은 수학식 1과 같을 수 있다.
수학식 1에 의해 산출된 반사율 특정 반사율 이상이면, 전자 장치(210)는 반사 객체로 판단할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 장치(210)는 딥 러닝(Deep Learning)을 통해 반사 객체를 감지하는 실시 예로, 반사 객체(눈동자, 선글라스, 거울)등 라벨링 가능한 데이터를 학습시켜 입력영상이 들어 오면 반사 객체 영역을 판단하게 할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 장치(210)는 원시 이미지(raw image)를 클라우드 플랫폼(250)으로 전송하면, 클라우드 플랫폼(250)의 엔진(255)를 통해 반사 객체를 감지하고, 감지 결과에 따른 정보(예를 들어, 기하학적 특성에 관한 정보 및 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보 중 적어도 하나 이상)를 전자 장치(210)로 전송하고, 전자 장치(210)는 감지 결과에 따른 정보에 따라서 이미지를 합성할 수 있다. 이를 위해서, 클라우드 플랫폼(250)의 엔진(255)은 딥 러닝(Deep Learning) 방법 또는 BRDF(bidirectional reflectance distribution function)를 통해 반사 객체를 인식할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 획득방법을 나타내는 도면이다. 도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 합성 방법을 나타내는 도면이다.
도 8 및 도 9에서, 전자 장치(210)는 제 1 이미지(810)는 전자 장치(210)의 제 2면의 후면 카메라를 통해 획득한 이미지이고, 제 2 이미지(820)는 전자 장치(210)의 제 1면의 전면 카메라 통해 획득한 이미지일 수 있다. 제 1 이미지(810)는 반사 객체 영역(830)을 포함할 수 있고, 도 8에서, 반사 객체 영역은 예를 들어 선글라스일 수 있다.
전자 장치(210)는 반사 객체 영역(830)의 반사 객체의 반사 속성 정보(예를 들어, 기하학적 특성에 관한 정보 및 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보)중 적어도 하나 이상을 산출하고,
산출된 반사 속성 정보에 기초하여 제 2 이미지(820)를 변경한 이미지(821)를 생성하고, 변경한 이미지(821)를 반사 객체 영역(830)에 합성하여 합성된 이미지(840)를 생성할 수 있다.
도 10a, 도 10b 및 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 합성된 이미지를 확대하는 경우를 예시하는 도면이다.
도 10a는 서로 다른 이미지를 이용하여 이미지를 합성한 경우에 관한 것으로서, 1001에서, 합성된 이미지(1010)의 반사 객체 영역(1011, 예를 들어, 눈동자)를 사용자가 선택하면, 반사 객체 영역(1011)의 반사 속성 정보에 대응하여 변경된 이미지(1012)가 보여질 수 있다.
전자 장치(200)는 프로세서(213) 제어 하에, 제 1 이미지(1010)에 포함된 반사 객체(1011)을 확인하고, 반사 객체의 반사 속성에 따라 제 2 이미지의 적어도 일부와 반사 객체 영역(1011) 합성하여 변경된 이미지(1012)를 생성할 수 있다.
도 10b는 하나의 이미지에 포함된 서로 다른 객체를 이용하여 이미지를 합성한 경우에 관한 것으로서, 1003에서, 합성된 이미지(1020)의 각각의 객체(1021, 1023)에서 반사 객체 영역(1031, 1033, 예를 들어, 눈동자)를 사용자가 선택하면, 반사 객체 영역(1031, 1033)의 반사 속성 정보에 대응하는 변경된 이미지(1041, 1043)가 보여질 수 있다.
예를 들어, 제 1 객체(1021)는 제 1 인물(예, 남자)이고, 제 2 객체(1023)은 제 2 인물(예, 여자)일 수 있다. 제 1 객체(1021) 및 제 2 객체(1023)는 하나에 이미지(1020)에 포함될 수 있다. 제 1 객체(1021)는 제 1 반사 객체 영역(1031)을 포함하고, 제 2 객체(1023)는 제 2 반사 객체 영역(1033)을 포함할 수 있다. 이미지(1020)는 적어도 하나의 반사 객체(1031, 1033)를 포함할 수 있다.
전자 장치(210)는 프로세서(213) 제어 하에, 제 1 객체(1021)의 제 1 반사 객체 영역(1031)에 제 2 객체(1023)의 적어도 일부를 합성하여 제 1 변경 이미지(1041) 생성할 수 있다, 제 1 변경 이미지(1041)는 제 2 객체(1023)의 적어도 일부를 반사 속성에 따라서 변경하여 제 1 객체(1021)의 제 1 반사 객체 영역(1031)에 합성된 이미지이다.
전자 장치(210)는 프로세서(213) 제어 하에, 제 2 객체(1023)의 제 2 반사 객체 영역(1033)에 제 1 객체(1021)의 적어도 일부를 합성하여 제 2 변경 이미지(1043) 생성할 수 있다, 제 2 변경 이미지(1043)는 제 1 객체(1021)의 적어도 일부를 반사 속성에 따라서 변경하여 제 2 객체(1023)의 제 2 반사 객체 영역(1033)에 합성된 이미지이다.
1101에서, 복수의 이미지(1110, 1120, 1130) 각각이 반사 객체 영역(1111, 1121, 1131)을 이를 도 6에 개시된 방법에 따라 합성할 수 있다. 이 경우 두 개의 이미지(1110, 1120)가 각각의 반사 객체 영역(1111, 1121)에 합성된다면 무한 줌(zoom) 효과와 동일한 효과를 나타낼 수 있다.
도 12은, 일 실시예에 따른 모바일 전자 장치의 전면의 사시도이다. 도 13은, 도 12의 전자 장치의 후면의 사시도이다.
도 12 및 13을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(1200)는, 제 1 면(또는 전면)(1210A), 제 2 면(또는 후면)(1210B), 및 제 1 면(1210A) 및 제 2 면(1210B) 사이의 공간을 둘러싸는 측면(1210C)을 포함하는 하우징(1210)을 포함할 수 있다. 다른 실시예(미도시)에서는, 하우징은, 도 1의 제 1 면(1210A), 제 2 면(1210B) 및 측면(1210C)들 중 일부를 형성하는 구조를 지칭할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 면(1210A)은 적어도 일부분이 실질적으로 투명한 전면 플레이트(1202)(예: 다양한 코팅 레이어들을 포함하는 글라스 플레이트, 또는 폴리머 플레이트)에 의하여 형성될 수 있다. 제 2 면(1210B)은 실질적으로 불투명한 후면 플레이트(1211)에 의하여 형성될 수 있다. 상기 후면 플레이트(1211)는, 예를 들어, 코팅 또는 착색된 유리, 세라믹, 폴리머, 금속(예: 알루미늄, 스테인레스 스틸(STS), 또는 마그네슘), 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 형성될 수 있다. 상기 측면(1210C)은, 전면 플레이트(1202) 및 후면 플레이트(1211)와 결합하며, 금속 및/또는 폴리머를 포함하는 측면 베젤 구조 (또는 "측면 부재")(118)에 의하여 형성될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 후면 플레이트(1211) 및 측면 베젤 구조(118)는 일체로 형성되고 동일한 물질(예: 알루미늄과 같은 금속 물질)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(1200)는, 디스플레이(1201), 오디오 모듈(1203, 1207, 1214), 센서 모듈(1204, 1219), 카메라 모듈(1205, 1212, 1213), 키 입력 장치(1215, 1216, 1217), 인디케이터(1206), 및 커넥터 홀(1208, 1209) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(1200)는, 구성요소들 중 적어도 하나(예: 키 입력 장치(1215, 1216, 1217), 또는 인디케이터(1206))를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 포함할 수 있다.
디스플레이(1201)는, 예를 들어, 전면 플레이트(1202)의 상당 부분을 통하여 노출될 수 있다. 디스플레이(1201)는, 터치 감지 회로, 터치의 세기(압력)를 측정할 수 있는 압력 센서, 및/또는 자기장 방식의 스타일러스 펜을 검출하는 디지타이저와 결합되거나 인접하여 배치될 수 있다.
오디오 모듈(1203, 1207, 1214)은, 마이크 홀(1203) 및 스피커 홀(1207, 1214)을 포함할 수 있다. 마이크 홀(1203)은 외부의 소리를 획득하기 위한 마이크가 내부에 배치될 수 있고, 어떤 실시예에서는 소리의 방향을 감지할 수 있도록 복수개의 마이크가 배치될 수 있다. 스피커 홀(1207, 1214)은, 외부 스피커 홀(1207) 및 통화용 리시버 홀(1214)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는 스피커 홀(1207, 1214)과 마이크 홀(103)이 하나의 홀로 구현 되거나, 스피커 홀(1207, 1214) 없이 스피커가 포함될 수 있다(예: 피에조 스피커).
센서 모듈(1204, 1219)은, 전자 장치(1200)의 내부의 작동 상태, 또는 외부의 환경 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(1204, 1219)은, 예를 들어, 하우징(1210)의 제 1 면(plate, 1210A)에 배치된 제 1 센서 모듈(1204)(예: 근접 센서) 및/또는 제 2 센서 모듈(미도시)(예: 지문 센서), 및/또는 상기 하우징(1210)의 제 2 면(1210B)에 배치된 제 3 센서 모듈(1219)(예: HRM 센서)을 포함할 수 있다. 상기 지문 센서는 하우징(1210)의 제 1면(1210A)(예: 홈 키 버튼(115))뿐만 아니라 제 2면(1210B)에 배치될 수 있다. 전자 장치(1200)는, 도시되지 않은 센서 모듈, 예를 들어, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서(1204) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
카메라 모듈(1205, 1212, 1213)은, 전자 장치(1200)의 제 1 면(1210A)에 배치된 제 1 카메라 장치(1205), 및 제 2 면(1210B)에 배치된 제 2 카메라 장치(1212), 및/또는 플래시(1213)를 포함할 수 있다. 상기 카메라 모듈(1205, 1212)은, 하나 또는 복수의 렌즈들, 이미지 센서, 및/또는 이미지 시그널 프로세서를 포함할 수 있다. 플래시(1213)는, 예를 들어, 발광 다이오드 또는 제논 램프(xenon lamp)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 2개 이상의 렌즈들 (광각 및 망원 렌즈) 및 이미지 센서들이 전자 장치(1200)의 한 면에 배치될 수 있다.
키 입력 장치(1215, 1216, 1217)는, 하우징(1210)의 제 1 면(1210A)에 배치된 홈 키 버튼(1215), 홈 키 버튼(1215) 주변에 배치된 터치 패드(1216), 및/또는 하우징(1210)의 측면(1210C)에 배치된 사이드 키 버튼(1217)을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서는, 전자 장치(1200)는 상기 언급된 키 입력 장치(1215, 1216, 1217)들 중 일부 또는 전부를 포함하지 않을 수 있고 포함되지 않은 키 입력 장치(1215, 1216, 1217)는 디스플레이(1201) 상에 소프트 키 등 다른 형태로 구현될 수 있다.
인디케이터(1206)는, 예를 들어, 하우징(1210)의 제 1 면(1210A)에 배치될 수 있다. 인디케이터(1206)는, 예를 들어, 전자 장치(1200)의 상태 정보를 광 형태로 제공할 수 있으며, LED를 포함할 수 있다. 커넥터 홀(1208, 1209)은, 외부 전자 장치와 전력 및/또는 데이터를 송수신하기 위한 커넥터(예를 들어, USB 커넥터)를 수용할 수 있는 제 1 커넥터 홀(1208), 및/또는 외부 전자 장치와 오디오 신호를 송수신하기 위한 커넥터를 수용할 수 있는 제 2 커넥터 홀(예를 들어, 이어폰 잭)(1209)을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 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, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    카메라;
    메모리; 및
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는
    상기 카메라를 이용하여 지정된 방향으로 제 1 이미지를 획득하고,
    상기 제 1 이미지 중 빛에 대해 지정된 반사율 보다 큰 적어도 하나의 반사 객체를 확인하고, 및
    상기 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 상기 지정된 방향과 다른 방향으로 촬영된 제 2 이미지의 적어도 일부를 상기 반사 속성에 기반하여 합성하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    통신 모듈을 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 반사 객체를 확인하는 동작의 일부로, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 제 1 이미지를 외부 장치로 전송하고,
    상기 외부 장치로부터, 상기 제 1 이미지에 대한 이미지 인식에 기반하여 생성된 인식 정보를 수신하고, 및
    상기 인식 정보에 기반하여 상기 적어도 하나의 반사 객체를 판단 하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 외부 장치로부터, 상기 인식 정보의 적어도 일부로 상기 제 1 이미지에서 인식된 객체에 대한 반사 속성 정보를 수신 하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 외부 장치로부터, 상기 제 2 이미지를 수신하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 제 2 이미지는 제 1 이미지와 연관 정도에 따라 선택된 전자 장치.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 반사 속성 정보는, 상기 반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보 또는 상기 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 반사 객체의 상기 기하학적 특성에 관한 정보 또는 상기 반사 객체의 상기 광학적 특성에 관한 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 반사 객체를 확인하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 반사 속성이 지정된 반사율 보다 큰 것에 기반하여, 상기 합성을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 합성하는 동작의 일부로, 상기 제 2 이미지의 상기 적어도 일부 및 상기 적어도 하나의 반사 객체의 상대적 위치에 기반하여, 상기 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 상기 적어도 일부에 상기 제 2 이미지의 적어도 일부가 합성될 위치 또는 모양 중 적어도 하나를 결정하도록 설정된 전자 장치.
  9. 카메라를 포함하는 전자 장치의 이미지 촬영 방법에 있어서,
    상기 카메라를 이용하여 지정된 방향으로 제 1 이미지를 획득하는 동작;
    상기 제 1 이미지 중 빛에 대해 지정된 반사율 보다 큰 적어도 하나의 반사 객체를 확인하는 동작; 및
    상기 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 적어도 일부에 상기 지정된 방향과 다른 방향으로 촬영된 제 2 이미지의 적어도 일부를 상기 반사 속성에 기반하여 합성하는 동작을 포함하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 반사 객체를 확인하는 동작의 일부로, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 제 1 이미지를 외부 장치로 전송하는 동작;
    상기 외부 장치로부터, 상기 제 1 이미지에 대한 이미지 인식에 기반하여 생성된 인식 정보를 수신하는 동작; 및
    상기 인식 정보에 기반하여 상기 적어도 하나의 반사 객체를 판단하는 동작을 포함하는 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 외부 장치로부터, 상기 인식 정보의 적어도 일부로 상기 제 1 이미지에서 인식된 객체에 대한 반사 속성 정보를 수신 하도록 설정하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 외부 장치로부터, 상기 제 2 이미지를 수신하는 동작을 포함하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 제 2 이미지는 제 1 이미지와 연관 정도에 따라 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 반사 속성 정보는,
    상기 반사 객체의 기하학적 특성에 관한 정보 또는 상기 반사 객체의 광학적 특성에 관한 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
    상기 반사 객체의 상기 기하학적 특성에 관한 정보 또는 상기 반사 객체의 상기 광학적 특성에 관한 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 반사 객체를 확인하는 동작을 더 포함하는 방법.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 반사 속성이 지정된 반사율 보다 큰 것에 기반하여, 상기 합성을 수행하는 동작을 더 포함하며,
    상기 합성하는 동작의 일부로, 상기 제 2 이미지의 상기 적어도 일부 및 상기 적어도 하나의 반사 객체의 상대적 위치에 기반하여, 상기 적어도 하나의 반사 객체에 대응하는 영역의 상기 적어도 일부에 상기 제 2 이미지의 적어도 일부가 합성될 위치 또는 모양 중 적어도 하나를 결정하는 동작을 더 포함하는 방법.
PCT/KR2019/003678 2018-03-29 2019-03-28 이미지에 포함된 반사 객체의 속성에 기반하여, 반사 객체에 다른 이미지를 합성하는 방법 및 전자 장치 WO2019190250A1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/040,308 US11494885B2 (en) 2018-03-29 2019-03-28 Method for synthesizing image on reflective object on basis of attribute of reflective object included in different image, and electronic device

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2018-0036657 2018-03-29
KR1020180036657A KR102459717B1 (ko) 2018-03-29 2018-03-29 이미지에 포함된 반사 객체의 속성에 기반하여, 반사 객체에 다른 이미지를 합성하는 방법 및 전자 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019190250A1 true WO2019190250A1 (ko) 2019-10-03

Family

ID=68058421

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2019/003678 WO2019190250A1 (ko) 2018-03-29 2019-03-28 이미지에 포함된 반사 객체의 속성에 기반하여, 반사 객체에 다른 이미지를 합성하는 방법 및 전자 장치

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11494885B2 (ko)
KR (1) KR102459717B1 (ko)
WO (1) WO2019190250A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102467366B1 (ko) * 2020-02-03 2022-11-15 한화시스템 주식회사 다중 광각 카메라를 이용한 이동 객체 관리 시스템 및 방법
CN115293960B (zh) * 2022-07-28 2023-09-29 珠海视熙科技有限公司 融合图像的光照调节方法、装置、设备及介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010107004A (ko) * 2000-05-24 2001-12-07 최우영 네트워크 기반의 이미지 합성 서비스 제공 시스템 및 그방법
JP2012070103A (ja) * 2010-09-21 2012-04-05 Olympus Imaging Corp 撮像装置及び画像通信システム
KR20150026396A (ko) * 2013-09-02 2015-03-11 삼성전자주식회사 이미지를 합성하기 위한 방법 및 그 전자 장치
JP2016001914A (ja) * 2011-08-31 2016-01-07 辰巳電子工業株式会社 画像処理装置、画像データ提供装置、写真撮影遊戯装置、画像データ提供システム、画像表示方法、および画像表示プログラム
JP2016086200A (ja) * 2014-10-23 2016-05-19 日本放送協会 画像合成装置および画像合成プログラム

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7760962B2 (en) * 2005-03-30 2010-07-20 Casio Computer Co., Ltd. Image capture apparatus which synthesizes a plurality of images obtained by shooting a subject from different directions, to produce an image in which the influence of glare from a light is reduced
KR101472091B1 (ko) 2012-12-28 2014-12-15 주식회사 효성 셀룰로오스아실레이트 적층 필름 및 그에 따른 제조방법
KR101995340B1 (ko) * 2013-01-02 2019-07-02 엘지이노텍 주식회사 적외선 광원 제어방법
US9083960B2 (en) * 2013-01-30 2015-07-14 Qualcomm Incorporated Real-time 3D reconstruction with power efficient depth sensor usage
US11172126B2 (en) * 2013-03-15 2021-11-09 Occipital, Inc. Methods for reducing power consumption of a 3D image capture system
KR102064973B1 (ko) 2013-06-04 2020-01-10 삼성전자주식회사 듀얼 이미지를 편집하는 전자 장치 및 방법
KR102124617B1 (ko) 2013-09-03 2020-06-19 삼성전자주식회사 이미지 합성 방법 및 그 전자 장치
CN107430768B (zh) * 2015-04-08 2020-11-13 谷歌有限责任公司 图像编辑和修补
JP6790752B2 (ja) * 2015-11-20 2020-11-25 株式会社リコー 画像読取装置、画像形成装置および画像読取方法
US10825157B2 (en) * 2017-09-29 2020-11-03 Apple Inc. Glare reduction in captured images

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010107004A (ko) * 2000-05-24 2001-12-07 최우영 네트워크 기반의 이미지 합성 서비스 제공 시스템 및 그방법
JP2012070103A (ja) * 2010-09-21 2012-04-05 Olympus Imaging Corp 撮像装置及び画像通信システム
JP2016001914A (ja) * 2011-08-31 2016-01-07 辰巳電子工業株式会社 画像処理装置、画像データ提供装置、写真撮影遊戯装置、画像データ提供システム、画像表示方法、および画像表示プログラム
KR20150026396A (ko) * 2013-09-02 2015-03-11 삼성전자주식회사 이미지를 합성하기 위한 방법 및 그 전자 장치
JP2016086200A (ja) * 2014-10-23 2016-05-19 日本放送協会 画像合成装置および画像合成プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US20210019869A1 (en) 2021-01-21
KR20190114242A (ko) 2019-10-10
US11494885B2 (en) 2022-11-08
KR102459717B1 (ko) 2022-10-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020032555A1 (en) Electronic device and method for providing notification related to image displayed through display and image stored in memory based on image analysis
WO2020032582A1 (en) Electronic device for displaying avatar corresponding to external object according to change in position of external object
WO2020116922A1 (en) Lens assembly and electronic device including the same
WO2019164185A1 (en) Electronic device and method for correcting image corrected in first image processing scheme in external electronic device in second image processing scheme
WO2020101193A1 (en) Lens assembly and electronic device including the same
WO2020159149A1 (en) Electronic device and method for processing image
WO2020071823A1 (en) Electronic device and gesture recognition method thereof
WO2019142997A1 (ko) 광학식 이미지 안정화 움직임에 의한 이미지의 변화를 보상하기 위한 장치 및 방법
WO2021133025A1 (en) Electronic device comprising image sensor and method of operation thereof
WO2020032497A1 (en) Method and apparatus for incorporating noise pattern into image on which bokeh processing has been performed
WO2019156428A1 (en) Electronic device and method for correcting images using external electronic device
WO2021112525A1 (en) Electronic device and method for controlling camera motion
WO2020171333A1 (ko) 이미지 내의 오브젝트 선택에 대응하는 서비스를 제공하기 위한 전자 장치 및 방법
WO2019143050A1 (en) Electronic device and method for controlling autofocus of camera
WO2021025509A1 (en) Apparatus and method for displaying graphic elements according to object
WO2019103420A1 (en) Electronic device and method for sharing image with external device using image link information
WO2019190250A1 (ko) 이미지에 포함된 반사 객체의 속성에 기반하여, 반사 객체에 다른 이미지를 합성하는 방법 및 전자 장치
WO2019172723A1 (ko) 이미지 센서와 연결된 인터페이스 및 복수의 프로세서들간에 연결된 인터페이스를 포함하는 전자 장치
WO2021112500A1 (en) Electronic device and method for correcting image in camera switching
WO2020190030A1 (en) Electronic device for generating composite image and method thereof
WO2019059635A1 (ko) 하나의 이미지 센서를 통해 획득된 rgb 이미지와 ir 이미지를 이용하여 기능을 제공하는 전자 장치
WO2020171450A1 (ko) 뎁스 맵을 생성하는 전자 장치 및 방법
WO2020145482A1 (en) Electronic device for controlling frame rate of image sensor and method thereof
WO2019182359A1 (en) Electronic device for notifying of update of image signal processing and method for operating the same
WO2019160262A1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 이미지 처리 방법

Legal Events

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

Ref document number: 19778222

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19778222

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1