WO2020096192A1 - 전자 장치 및 그 제어 방법 - Google Patents

전자 장치 및 그 제어 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2020096192A1
WO2020096192A1 PCT/KR2019/011626 KR2019011626W WO2020096192A1 WO 2020096192 A1 WO2020096192 A1 WO 2020096192A1 KR 2019011626 W KR2019011626 W KR 2019011626W WO 2020096192 A1 WO2020096192 A1 WO 2020096192A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image sensor
exposure time
image
shooting mode
electronic device
Prior art date
Application number
PCT/KR2019/011626
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
이태희
강화영
김동수
김민재
박상규
여동원
이해선
전승룡
정용주
장동훈
Original Assignee
삼성전자주식회사
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 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to CN201980071198.3A priority Critical patent/CN112930679A/zh
Priority to US17/289,977 priority patent/US11933599B2/en
Priority to EP19882935.0A priority patent/EP3843379B1/en
Publication of WO2020096192A1 publication Critical patent/WO2020096192A1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/026—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by measuring distance between sensor and object
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • 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
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/45—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from two or more image sensors being of different type or operating in different modes, e.g. with a CMOS sensor for moving images in combination with a charge-coupled device [CCD] for still images
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/667—Camera operation mode switching, e.g. between still and video, sport and normal or high- and low-resolution modes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/72—Combination of two or more compensation controls
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/73—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the exposure time
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/741—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by increasing the dynamic range of the image compared to the dynamic range of the electronic image sensors
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/90—Arrangement of cameras or camera modules, e.g. multiple cameras in TV studios or sports stadiums
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/50—Control of the SSIS exposure
    • H04N25/57—Control of the dynamic range
    • H04N25/58—Control of the dynamic range involving two or more exposures
    • H04N25/581—Control of the dynamic range involving two or more exposures acquired simultaneously
    • H04N25/583—Control of the dynamic range involving two or more exposures acquired simultaneously with different integration times
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • 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
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle

Definitions

  • the present disclosure relates to an electronic device and a control method thereof, and more particularly, to an electronic device and a control method for obtaining visibility and obtaining distance information using a multi-camera.
  • HDR high dynamic range
  • At least three cameras were required to identify an object based on HDR technology and to obtain distance information of the identified object.
  • two cameras are required to implement HDR technology, and two cameras are required to calculate distance information of an object using a stereo camera. Even if one of these cameras is used to implement HDR technology and is used as a stereo camera, three cameras are required as described above.
  • the present disclosure is in accordance with the above-described needs, and an object of the present disclosure is to provide an electronic device for identifying an object from an image obtained through HDR technology using a multi-camera, and to obtain distance information of the identified object, and a control method thereof. Is in
  • An electronic device for achieving the above object may include a first image sensor, a second image sensor, and a processor.
  • the processor controls the exposure time of each of the first image sensor and the second image sensor to obtain a plurality of photographed images, and exposures of the first image sensor and the second image sensor, respectively.
  • the second photographing mode of acquiring a plurality of photographed images by controlling the same time may be alternately performed.
  • the processor may identify an object using a plurality of captured images acquired in the first shooting mode, and obtain distance information of the identified object based on the plurality of captured images acquired in the second shooting mode. have.
  • the processor may control the exposure time of the first image sensor as the first exposure time and the exposure time of the second image sensor as the second exposure time in the first shooting mode.
  • the processor may control exposure times of the first and second image sensors as the first exposure time in the second shooting mode.
  • the second exposure time may exceed the first exposure time.
  • the processor may update the first exposure time based on at least one of a pixel value included in at least one previous image acquired by the first image sensor and location information of the object.
  • the processor may update the second exposure time based on at least one of a pixel value included in at least one previous image acquired by the second image sensor and location information of the object in the first shooting mode. have.
  • the processor may alternately perform the first shooting mode and the second shooting mode at predetermined frame intervals.
  • the processor when the pixel value included in the image obtained by the second image sensor in the first shooting mode is less than a preset value, the exposure time of the second image sensor corresponds to a time period corresponding to one frame It can be controlled to exceed.
  • the electronic device may be a driving assistance device mounted on a vehicle.
  • the processor may control the vehicle based on at least one of type information and distance information of the object.
  • the processor may generate a high dynamic range (HDR) image using a plurality of captured images acquired in the first shooting mode, and identify the object using the HDR image.
  • HDR high dynamic range
  • a control method of an electronic device includes a first shooting mode and a first shooting mode for obtaining a plurality of shooting images by controlling exposure times of the first image sensor and the second image sensor differently.
  • a second shooting mode in which a plurality of photographed images are obtained by controlling the exposure time of each of the image sensor and the second image sensor, and using a plurality of photographed images acquired in the first photographing mode
  • the method may include identifying an object and acquiring distance information of the identified object based on a plurality of captured images acquired in the second shooting mode.
  • an exposure time of the first image sensor may be controlled as a first exposure time
  • an exposure time of the second image sensor may be controlled as a second exposure time
  • the exposure time of the first and second image sensors in the second shooting mode may be controlled as the first exposure time.
  • the second exposure time may exceed the first exposure time.
  • the control method may include updating the first exposure time based on at least one of a pixel value included in at least one previous image acquired by the first image sensor and location information of the object, and the first photographing
  • the method may further include updating the second exposure time based on at least one of a pixel value included in at least one previous image acquired by the second image sensor and location information of the object.
  • the alternately performing step may alternately perform the first shooting mode and the second shooting mode at predetermined frame intervals.
  • the exposure time of the second image sensor is in one frame. It can be controlled to exceed the corresponding time period.
  • the electronic device may be a driving assistance device mounted on a vehicle.
  • the control method may further include controlling the vehicle based on at least one of type information and distance information of the object.
  • an HDR image may be generated using a plurality of captured images acquired in the first shooting mode, and the object may be identified using the HDR image.
  • a non-transitory computer readable medium storing computer instructions that, when executed by a processor of an electronic device, cause the electronic device to perform an operation, the operation comprising: the exposure time of each of the first image sensor and the second image sensor.
  • the first shooting mode for acquiring a plurality of photographed images by controlling differently and the second shooting mode for acquiring a plurality of photographed images by controlling the exposure time of each of the first image sensor and the second image sensor are the same.
  • the electronic device may increase the accuracy of identifying an object by capturing an image through a multi-camera having an exposure time or longer.
  • the electronic device may acquire an accurate distance information of the identified object by taking an image through parallax of the multi-cameras.
  • the electronic device may acquire the object identification and object distance information described above with only two cameras.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an electronic device that acquires a surrounding image including various objects to help understand the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 3A is a block diagram illustrating an example of a detailed configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 3B is a diagram illustrating an example of an image sensor according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a view for explaining an operation of alternately performing the first shooting mode and the second shooting mode according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a view for explaining an operation in which the exposure time of the second image sensor according to an embodiment of the present disclosure exceeds a time period corresponding to one frame.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of controlling an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • Embodiments of the present disclosure may apply various transformations and may have various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the scope of the specific embodiments, it should be understood to include all transformations, equivalents, or substitutes included in the disclosed spirit and scope of technology. In the description of the embodiments, when it is determined that the detailed description of the related known technology may obscure the subject matter, the detailed description is omitted.
  • first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are only used to distinguish one component from other components.
  • Some component eg, first component
  • another component eg, second component
  • a component eg, a first component
  • a component is said to be “directly connected” or “directly connected” to another component (eg, a second component)
  • a component is different from a component. It can be understood that there are no other components (eg, third components) between the elements.
  • module or “unit” performs at least one function or operation, and may be implemented in hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • a plurality of “modules” or a plurality of “parts” are integrated into at least one module except for “modules” or “parts” that need to be implemented with specific hardware to be implemented with at least one processor (not shown). Can be.
  • the term user may refer to a person using an electronic device or a device using an electronic device (eg, an artificial intelligence electronic device).
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an electronic device that acquires a surrounding image including various objects to help understand the present disclosure.
  • the electronic device 100 may monitor a surrounding environment using a plurality of image sensors 110-1 and 110-2.
  • the electronic device 100 is a driving assistance device mounted on a vehicle, and may be a device that implements Advanced Driver Assistance Systems (ADAS).
  • ADAS Advanced Driver Assistance Systems
  • the electronic device 100 may be implemented as a vehicle electric field system, or may be implemented as a camera module installed inside the vehicle.
  • the electronic device 100 may be implemented as a room mirror-integrated module, or may be implemented in the form of a portable device such as a black box, a mobile phone, a PDA, or the like, which is detachably attached to a vehicle.
  • the electronic device 100 may acquire an image 10 photographing a surrounding environment, a road condition, etc. using a plurality of image sensors 110-1 and 110-2.
  • the image sensor 110 is a configuration for photographing the surrounding environment, and may be referred to as a camera, sensor, or photographing sensor, but will be referred to as an image sensor for convenience of description.
  • the electronic device 100 identifies an object included in an image obtained through each of the plurality of image sensors 110-1 and 110-2, and obtains distance information of the identified object
  • various embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 includes an image sensor 110 including a first image sensor 110-1 and a second image sensor 110-2, and a processor 120.
  • the image sensor 110 is configured to acquire an image. Specifically, the image sensor 110 may convert the light incident through the lens into an electrical image signal to obtain a captured image.
  • the image sensor 110 may be implemented as a Charge Coupled Device (CCD) sensor or a Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) sensor, but is not limited thereto.
  • CCD Charge Coupled Device
  • CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor
  • images of different brightness may be obtained according to the exposure time of the image sensor 110.
  • a relatively dark image may be obtained when the exposure time is short, and a relatively bright image may be obtained when the exposure time is long.
  • the exposure time means a time when a shutter (not shown) connected to the image sensor 110 is opened to receive light.
  • the exposure time of the image sensor 110 may be adjusted differently based on the surrounding environment. For example, when the surrounding environment is dark, the exposure time may be relatively long to obtain a bright image. In this case, the intensity of light incident through the lens may be sensed, or the ambient illuminance may be identified based on pixel information of a previously photographed image.
  • the image sensor 110 may be mounted in a vehicle.
  • the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 may be spaced apart from each other to have different shooting parallax.
  • it may be arranged to photograph the front from both ends of the room mirror.
  • the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 may be arranged at various positions spaced apart at predetermined intervals as well as the room mirror.
  • the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 may be arranged to photograph the front of either side mirror.
  • the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 may be arranged to photograph the front of each side mirror.
  • the processor 120 controls the overall operation of the electronic device 100.
  • the processor 120 may be implemented as a digital signal processor (DSP), a microprocessor, or a time controller (TCON) that processes digital signals, but is not limited thereto. , Central processing unit (CPU), micro controller unit (MCU), micro processing unit (MPU), controller, application processor (AP), or communication processor (CP) )), One or more of the ARM processors, or may be defined in terms of the processor 120.
  • the processor 120 may be implemented with a system on chip (SoC), a large scale integration (LSI) with a built-in processing algorithm. It may be implemented in the form of a field programmable gate array (FPGA).
  • SoC system on chip
  • LSI large scale integration
  • FPGA field programmable gate array
  • the processor 120 controls the exposure time of each of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 to obtain a plurality of captured images and a first image sensor (
  • the second photographing mode of acquiring a plurality of photographed images may be alternately performed by controlling the exposure time of each of the 110-1) and the second image sensors 110-2.
  • the processor 120 may alternately perform the first shooting mode and the second shooting mode at predetermined frame intervals.
  • the first shooting mode and the second shooting mode may be alternately performed at intervals of 1 frame or 2 frames or more.
  • the processor 120 may identify an object using a plurality of photographed images acquired through the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 in the first photographing mode.
  • the exposure time of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 in the first shooting mode is controlled differently, so the first image sensor 110-1 and the second image sensor ( 110-2)
  • the brightness of the images obtained from each may be different.
  • the processor 120 may control various objects in a plurality of photographed images obtained from each of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 whose exposure times are controlled differently. Can be accurately identified.
  • the processor 120 may synthesize a plurality of captured images obtained from each of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 into one image and identify various objects in the synthesized image. It might be.
  • the composite image may be an image having a high contrast ratio by adjusting a lighter area to be brighter and a darker area to be darker. That is, the processor 120 may acquire an object from an image having an increased dynamic range.
  • a composite image in which a plurality of captured images obtained from each of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 are combined into a single image may be a high dynamic range (HDR) image.
  • the processor 120 may generate an HDR image using a plurality of captured images acquired in the first shooting mode, and identify an object using the HDR image.
  • the HDR image may refer to an image in which a bright area is brighter and a dark area is darker in an image, thereby extending the range of brightness on the image.
  • the object may be an object of interest (or a region of interest). That is, the processor 120 may identify an object of interest from a plurality of acquired images.
  • the object of interest may be an object that needs attention when driving, such as a pedestrian crossing, traffic lights, traffic signs, people, vehicles, etc., but this is only an example.
  • the storage unit (not shown) stores information about the object of interest, and the processor 120 obtains this information from the storage unit to identify the object in the captured image. For example, an object may be identified by searching a pixel value similar to the pixel value of the object of interest image stored in the storage unit by applying a search window to the captured image.
  • the electronic device 100 may include a separate training model in which object information is learned, and the processor 120 may identify the object by applying the captured image to the training model.
  • the training model may be implemented with a cognitive system such as an artificial neural network or a neuromorphic processor.
  • the same training model may be applied to the first image photographed by the first image sensor 110-1 and the second image photographed by the second image sensor 110-2, but the first and second images Different training models may be applied to.
  • pixel values of the first and second images are different, pixel values of each included object may also be different.
  • a first training model trained with samples having a pixel value similar to the image taken by the first image sensor 110-1 is applied to the first image, and the second image sensor 110-2 is photographed.
  • An object may be identified by applying a second training model trained with samples having pixel values similar to the image to the second image.
  • the processor 120 may finally identify an object by collecting object information identified in the first image and object information identified in the second image. For example, when the first object and the second object are identified in the first image, and the second object and the third object are identified in the second image, the first to third objects may be finally identified objects. .
  • the processor 120 may obtain distance information of the identified object based on the plurality of captured images acquired in the second shooting mode.
  • the processor 120 may obtain distance information of an object included in a plurality of images using the parallax.
  • the object is an object identified in the first shooting mode.
  • a technique for calculating the distance information of an object using parallax between a plurality of image sensors corresponds to a stereo disparity technique, which is a conventionally known technique, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the second shooting mode is a mode for acquiring distance information of the object identified in the first shooting mode through the stereo disparity technology
  • the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 It is not necessary to control the exposure time of.
  • the processor 120 controls the exposure time of the first image sensor 110-1 as the first exposure time in the first shooting mode, and the exposure time of the second image sensor 110-2 as the second exposure time Can be controlled. In addition, the processor 120 may control the exposure time of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 in the second shooting mode as the first exposure time.
  • the first exposure time is a time calculated based on image information obtained from the first image sensor 110-1
  • the second exposure time is based on image information obtained from the second image sensor 110-2. It can be calculated time.
  • the image information may include pixel values of the captured image, location information of objects included in the captured image, gamma values, and ISO (International Standards Organization) gain.
  • the first exposure time and the second exposure time may be updated for each mode alternately performed, which will be described later.
  • the processor 120 may control the exposure time of the second image sensor 110-2 in the second shooting mode to be the same as the exposure time of the first image sensor 110-1. Specifically, in the second shooting mode, the processor 120 applies the first exposure time calculated based on the image information obtained from the first image sensor 110-1 to the second image sensor 110-2. Can be.
  • the processor 120 since the processor 120 does not separately acquire the exposure time based on the image information obtained from the second image sensor 110-2 in the second shooting mode, the processor 120 has an effect of reducing the computation amount.
  • the second exposure time may exceed the first exposure time.
  • the processor 120 may include the first image sensor 110-1.
  • a brighter image may be obtained from the second image sensor 110-2 than the image obtained from.
  • the target pixel value of the second image sensor 110-2 is set higher than the target pixel value of the first image sensor 110-1
  • the second image sensor in the same illumination environment in the first shooting mode (110-2) may acquire a relatively bright image than the first image sensor (110-1).
  • the target pixel value may be a target pixel value of a pixel value included in a captured image obtained from each image sensor.
  • the processor 120 updates the exposure time of each image sensor, which will be described later.
  • the second image sensor 110-2 can acquire a relatively bright image. have.
  • the processor 120 may update the first exposure time and the second exposure time based on previous image information of the captured image acquired by the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2. have.
  • the processor 120 may update the first exposure time based on at least one of a pixel value included in at least one previous image acquired by the first image sensor 110-1 and location information of an object. have.
  • the processor 120 calculates an average value (hereinafter, an average pixel value) of pixel values included in at least one previous image obtained by the first image sensor 110-1 and calculates the average pixel value calculated
  • the exposure time can be controlled to reach this target pixel value.
  • the average pixel value may be calculated using a Mean Value Algorithm. Since Mean Value Algorithm is a well-known technique, detailed description will be omitted.
  • the target pixel value may be pre-stored or changed according to the illumination environment.
  • the processor 120 may display the first image sensor 110-1.
  • the exposure time can be updated to 33ms. That is, the processor 120 compares the average pixel value of at least one image obtained by the first image sensor 110-1 and the target pixel value of the first image sensor 110-1 to determine the first exposure time. It can be renewed.
  • exposure time information corresponding to an average pixel value of at least one image obtained by the first image sensor 110-1 is stored in a storage unit (not shown), and the processor 120 calculates the average pixel value calculated
  • the first exposure time may be updated by acquiring exposure time information from the storage unit on the basis of the.
  • the processor 120 may update the exposure time based on the location information of the object included in the image. If only the average pixel value of the image is used, a specific object may not be identified. For example, it is assumed that the target pixel value of the first image sensor 110-1 is 127 and the situation in which the first image sensor 110-1 photographs the surrounding environment is a backlight situation. In a backlight situation, an image in which a specific object is dark and a surrounding of the specific object may be obtained. In this case, since the average pixel value of the acquired image is calculated to be close to 127, the processor 120 may shortly update the first exposure time. Thereafter, the processor 120 may not accurately identify a type of a specific object included in an image obtained according to the updated exposure time. Accordingly, the processor 120 may update the exposure time in consideration of the location information of the object included in the image.
  • the processor 120 may assign a weight to a pixel value of an area in which the object is disposed, based on the location information of the object included in the image. For example, when an object included in the image is disposed in the central region of the image, the processor 120 may assign a weight to the pixel value of the central region. Accordingly, the processor 120 may update the exposure time of the first image sensor 110-1 to clearly identify the object located in the central area.
  • the processor 120 is the second exposure time based on at least one of the pixel value included in the at least one previous image acquired by the second image sensor 110-2 in the first shooting mode and the location information of the object. Can be updated.
  • the second exposure time applied to the second image sensor 110-2 may also be updated in the same way as the first exposure time.
  • the processor 120 is different in that the second exposure time is updated based on the image information of the image captured by the second image sensor 110-2 in the first shooting mode. That is, the processor 120 may have a first exposure time based on at least one of a pixel value of at least one previous image photographed from the first image sensor 110-1 and location information of an object in the first and second shooting modes.
  • the second exposure time may be updated based on the pixel value of the image acquired in the first shooting mode and the location information of the object among at least one previous image photographed from the second image sensor 110-1.
  • the second image sensor 110-2 is obtained from the first exposure time and the second image sensor 110-2 calculated based on the image information obtained from the first image sensor 110-1 according to the shooting mode. This is because an image is acquired by alternately using the second exposure time calculated based on the image information.
  • the processor 120 may independently calculate and update the first exposure time and the second exposure time, as described above.
  • the processor 120 may alternately perform the first shooting mode and the second shooting mode at predetermined frame intervals. Specifically, when a preset event does not occur, the processor 120 may alternately perform the first shooting mode and the second shooting mode in one frame interval. For example, assuming 30 frames per second (fps), the exposure time of the image sensor 110 per frame cannot exceed 33 ms. Accordingly, the processor 120 may update the exposure time within 33 ms based on at least one of the pixel value included in the at least one previous image acquired by the image sensor 110 and the location information of the object.
  • the processor 120 may control the exposure time of the image sensor 110 to exceed a time period corresponding to one frame.
  • the preset event may be an event in which the pixel value included in the image acquired by the second image sensor 110-2 in the first shooting mode is less than the preset value. That is, when the average pixel value of at least one previous image acquired by the second image sensor 110-2 is less than a preset value, the processor 120 determines the exposure time of the second image sensor 110-2. It can be controlled to exceed the time interval corresponding to the frame of the.
  • the second image sensor 110-2 may not identify an object included in the image even if the captured image is acquired with the maximum exposure time per frame.
  • the processor 120 may control the exposure time to reach the target pixel value by setting the exposure time long even if the maximum exposure time per frame is exceeded. Accordingly, the first photographing mode is performed during a plurality of frames, and the second image sensor 110-2 acquires one photographed image while the first image sensor 110-1 acquires a plurality of photographed images. Can be.
  • the fps of the second image sensor 110-2 may be lower than the fps of the first image sensor 110-1. Accordingly, the processor 120 may acquire images having high contrast ratios from the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2.
  • the processor 120 may alternately repeat the first shooting mode and the second shooting mode to identify an object using only two image sensors and obtain distance information of the identified object.
  • the processor 120 may control the vehicle on which the electronic device 100 is mounted based on at least one of object type information and distance information. For example, if the object included in the captured image is identified as a traffic sign that limits the maximum speed, the processor 120 controls the speed of the vehicle so as not to exceed the maximum speed, or the object included in the captured image is a traffic light In this case, the vehicle may be controlled by identifying a signal of a traffic light. Alternatively, if the distance of the object is less than a preset distance based on the distance information of the object included in the captured image, the vehicle may be braked.
  • the electronic device 100 has been described as a device mounted on a vehicle, it may be a device used to identify an object and calculate distance information of the identified object regardless of the vehicle.
  • the electronic device 100 including the image sensor 110 and the processor 120 is described as a reference, but may be implemented in a form excluding the image sensor 110 according to an implementation example.
  • the electronic device is composed of a memory and / or a processor, and the captured image may be acquired through an interface connected to an external image sensor.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a detailed configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 includes an image sensor 110, a processor 120, a communication unit 130, a storage unit 140, and a sensor 150.
  • an image sensor 110 the electronic device 100 includes an image sensor 110, a processor 120, a communication unit 130, a storage unit 140, and a sensor 150.
  • the processor 120 controls overall operations of the electronic device 100 using various programs stored in the storage 140.
  • the processor 120 includes a RAM 121, a ROM 122, a main CPU 123, first to n interfaces 124-1 to 124-n, and a bus 125.
  • the RAM 121, the ROM 122, the main CPU 123, and the first to n interfaces 124-1 to 124-n may be connected to each other through the bus 125.
  • the ROM 122 stores a set of instructions for booting the system.
  • the main CPU 123 copies the O / S stored in the storage 140 to the RAM 121 according to the command stored in the ROM 122, and executes the O / S.
  • Boot the system When the booting is completed, the main CPU 123 copies various application programs stored in the storage 140 to the RAM 121 and executes the application programs copied to the RAM 121 to perform various operations.
  • the main CPU 123 accesses the storage 140 to boot using the O / S stored in the storage 140. Then, various operations are performed using various programs and content data stored in the storage 140.
  • the first to n interfaces 124-1 to 124-n are connected to various components described above.
  • One of the interfaces may be a network interface connected to an external device through a network.
  • the communication unit 130 may communicate with an external electronic device (not shown) or an external server (not shown).
  • the communication unit 130 may communicate with an external server according to a wired / wireless communication method.
  • BT Bluetooth
  • WI-FI Wireless Fidelity
  • Zigbee Zigbee
  • IR Infrared
  • Serial Interface USB
  • Communication methods such as Universal Serial Bus (NFC), Near Field Communication (NFC), Vehicle to Everything (V2X), and Cellular can be used.
  • the communication unit 130 may receive object information from an external server. In addition, the communication unit 130 may transmit a control command to a vehicle control unit (not shown) under the control of the processor 120. For example, under the control of the processor 120 based on at least one of type information and distance information of the object included in the captured image, the communication unit 130 controls the vehicle speed command, the vehicle brake command, and the like. Can be transferred to.
  • the communication unit 130 may receive a captured image obtained from an external image sensor.
  • the storage unit 140 may store various data, programs, or applications for driving / controlling the electronic device 100.
  • the storage unit 140 may store a control program for controlling the electronic device 100 and the processor 120, an application originally provided by a manufacturer or downloaded from an external source, databases, or related data.
  • the storage unit 140 may store a plurality of captured images obtained from the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2.
  • the plurality of captured images stored in the storage 140 may be used in the process of updating the exposure time of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 by the processor 120.
  • the storage unit 140 may store exposure time information corresponding to the average pixel value of the image acquired by the image sensor 110 in the form of a look-up table.
  • the storage 140 may store information on at least one of the region of interest and the object of interest.
  • the storage unit 140 may store shape information of a traffic sign, shape information of a traffic light, and the like.
  • the shape information stored in the storage 140 may be used by the processor 120 to identify an object included in the captured image.
  • the electronic device 100 may include a separate training model in which shape information has been learned, and may identify an object by applying the photographed image to the training model.
  • the training model may be implemented with a cognitive system such as an artificial neural network or a neuromorphic processor.
  • the storage unit 140 may be implemented as an internal memory such as a ROM or RAM included in the processor 120 or may be implemented as a memory separate from the processor 120.
  • the storage 140 may be implemented in the form of a non-volatile memory, a volatile memory, a hard disk drive (HDD) or a solid state drive (SSD).
  • the sensor 150 can detect various types of inputs.
  • the sensor 150 may be a touch sensor that senses a user's touch, and in addition, the sensor 150 according to the present disclosure may include various sensors such as an illuminance sensor and a motion sensor.
  • the above-described electronic device 100 may be used independently, but may be used to identify a specific object and calculate distance information of the identified object together with a RADAR (RAadio Detection And Ranging) unit and a LIDAR (LIght Detection And Ranging) unit.
  • a RADAR RAadio Detection And Ranging
  • LIDAR LIght Detection And Ranging
  • the RADAR unit may be a sensor configured to detect objects in an environment in which the vehicle is located using a wireless signal.
  • the RADAR unit can be configured to sense the speed and / or direction of objects.
  • the LIDAR unit may be a sensor configured to detect objects in an environment where a vehicle is located using a laser.
  • the electronic device 100 may additionally include a display (not shown).
  • the display may display a captured image obtained from the image sensor 110.
  • the display displays various contents including vehicle driving information.
  • the vehicle driving information may include the current speed of the vehicle, the speed limit of the road on which the vehicle is currently driving, traffic sign information, and the like.
  • Displays include liquid crystal display (LCD), organic light-emitting diode (OLED), liquid crystal on silicon (LCoS), digital light processing (DLP), quantum dot (QD), micro light-emitting diode (Micro LED) displays, etc. It can be implemented in various forms.
  • the display may be implemented in the form of a touch screen that forms a mutual layer structure with the touch pad.
  • the display can be used as a user interface (not shown) in addition to the output device.
  • the touch screen may be configured to detect not only the touch input position and area, but also the touch input pressure.
  • the electronic device 100 may not include a display separately, and may be connected to an external display device through an interface (not shown) and transmit signals corresponding to various contents to the external display device.
  • 3B is a diagram illustrating an example of an image sensor according to an embodiment of the present disclosure.
  • each of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 is assumed to be connected to a separate processor, and the processor is an application processor (Application Processor, AP). It will be described assuming a case implemented with.
  • AP Application Processor
  • the application processor connected to the first image sensor 110-1 is referred to as the first application processor 120-1
  • the application processor connected to the second image sensor 110-2 is referred to as the second application processor 120-2. do.
  • the application processor (120-1, 120-2) and updates the exposure time based on the image information of each image sensor (110-1, 110-2), the updated exposure time for each image sensor (110- 1, 110-2) to obtain a captured image.
  • the first application processor 120-1 updates the first exposure time based on the image information of at least one previous image acquired by the first image sensor 110-1, and the updated first exposure Time information may be transmitted to the second application processor 120-2 through an internal interface (not shown).
  • the internal interface may be implemented with a wired cable.
  • the present invention is not limited thereto, and the internal interface may be implemented with a wireless communication module such as BT (BlueTooth), WI-FI (Wireless Fidelity).
  • the second application processor 120-2 may acquire the photographed image by controlling the exposure time of the second image sensor 110-2 in the first photographing mode based on the received first exposure time information.
  • the first application processor 120-1 may transmit the first exposure time information to the second application processor 120-2 through an external interface.
  • FIG. 4 is a view for explaining an operation of alternately performing the first shooting mode and the second shooting mode according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 acquires a plurality of photographed images 405 and 410 by differently controlling exposure times of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2, respectively.
  • the first shooting mode can be performed.
  • the electronic device 100 controls the exposure time of the first image sensor 110-1 in the first shooting mode to the first exposure time (eg, 5 ms), and the second image sensor 110-2. ) Can be controlled by the second exposure time (eg, 30 ms).
  • the second exposure time eg, 30 ms.
  • the electronic device 100 may identify an object from a plurality of captured images 405 and 410 acquired in the first shooting mode.
  • the electronic device 100 may increase the discriminative power of an object when identifying an object from an image photographed with various brightness, rather than identifying an object from an image photographed with one brightness.
  • the electronic device 100 may identify different objects from the image 405 obtained from the first image sensor 110-1 and the image obtained from the second image sensor 110-2. As shown in FIG. 4, the electronic device 100 may identify a traffic light area in the image 405 obtained from the first image sensor 110-1, but is obtained from the second image sensor 110-2. This cannot be identified in the image 410. On the other hand, the electronic device may identify a plurality of vehicles from the image 410 obtained from the second image sensor 110-2, but one from the image 405 obtained from the first image sensor 110-1. Can only identify the vehicle.
  • the electronic device 100 controls the exposure time of each of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 in the same manner, thereby obtaining a plurality of captured images 415 and 420. You can do Here, the electronic device 100 may control the exposure time of the second image sensor 110-2 to be the same as the exposure time of the first image sensor 110-1. Accordingly, as shown in FIG. 4, the image 415 obtained from the first image sensor 110-1 and the image 420 obtained from the second image sensor 110-2 may have the same brightness.
  • the electronic device 100 does not separately acquire an exposure time based on image information obtained from the second image sensor 110-2 in the second shooting mode, an operation amount of the electronic device 100 is reduced. .
  • the electronic device 100 may obtain distance information of an object included in the plurality of captured images 405 and 410 using the parallax.
  • the object means all objects identified in the plurality of images 405 and 410 in the first shooting mode.
  • the electronic device 100 may alternately perform the first shooting mode and the second shooting mode for each frame.
  • FIG. 5 is a view for explaining an operation in which the exposure time of the second image sensor according to an embodiment of the present disclosure exceeds a time period corresponding to one frame.
  • the electronic device 100 may alternately perform the first shooting mode and the second shooting mode in one frame interval, as shown in FIG. 4.
  • the electronic device 100 determines the exposure time of the second image sensor 110-2. It can be controlled to exceed the time period corresponding to one frame.
  • the second image sensor 110-2 may not identify an object included in the image even if the captured image is acquired with the maximum exposure time per frame.
  • the electronic device 100 may acquire an image having a target pixel value by setting a long exposure time to exceed a maximum exposure time per frame. Accordingly, while the first shooting mode is performed for a plurality of frames, the second image sensor 110-2 acquires one while the first image sensor 110-1 acquires the plurality of shooting images 505 and 510. An image 515 can be obtained.
  • the fps of the second image sensor 110-2 may be lower than the fps of the first image sensor 110-1.
  • the electronic device 100 controls the exposure time of each of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 identically to obtain a plurality of captured images 520 and 525
  • the photographing mode may be performed, and accordingly, distance information of an object included in the plurality of photographed images 520 and 525 may be acquired.
  • the exposure time of the first image sensor 110-1 is described as a time period corresponding to two frames, but the exposure time may be a time period corresponding to three or more frames depending on the illumination condition.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of controlling an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device controls the exposure time of each of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 to obtain a plurality of shot images and a first image sensor 110 -1) and the second image sensor 110-2 may control the exposure time of each of the same to alternately perform a second photographing mode to acquire a plurality of photographed images (S610).
  • the electronic device controls the exposure time of the first image sensor 110-1 to the first exposure time in the first shooting mode, and the exposure time of the second image sensor 110-2 to the second exposure time Can be controlled.
  • the electronic device may control the exposure time of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 in the second shooting mode as the first exposure time. That is, the electronic device may control the exposure time of the second image sensor 110-2 in the second shooting mode to be the same as the exposure time of the first image sensor 110-1. Accordingly, the electronic device does not separately acquire an exposure time based on image information obtained from the second image sensor 110-2 in the second shooting mode, and thus has an effect of reducing the computation amount of the electronic device 100.
  • the second exposure time may exceed the first exposure time.
  • the second image sensor 110-2 is set to have a longer exposure time than the first image sensor 110-1, so that the electronic device acquires from the first image sensor 110-1. An image that is brighter than the image to be obtained can be obtained.
  • the electronic device may update the first exposure time based on at least one of the pixel value included in the at least one previous image acquired by the first image sensor 110-1 and the location information of the object. For example, the electronic device 100 calculates an average pixel value included in at least one previous image obtained by the first image sensor 110-1 and exposes the calculated average pixel value to reach the target pixel value Time can be controlled. Alternatively, exposure time information corresponding to an average pixel value of at least one image acquired by the first image sensor 110-1 is stored, and the electronic device stores the stored exposure time information based on the calculated average pixel value. It may be acquired to update the first exposure time.
  • the electronic device determines a second exposure time based on at least one of a pixel value and an object location information included in at least one previous image acquired by the second image sensor 110-2 in the first shooting mode. It can be renewed.
  • the second exposure time applied to the second image sensor 110-2 may also be updated in the same way as the first exposure time.
  • the electronic device 100 may update the second exposure time based on the image information of the image photographed by the second image sensor 110-2 in the first photographing mode.
  • the electronic device may alternately perform the first shooting mode and the second shooting mode at predetermined frame intervals.
  • the preset frame interval may be one frame interval.
  • the exposure time of the second image sensor 110-2 is in one frame. It can be controlled to exceed the corresponding time period.
  • the electronic device may identify the object using the plurality of captured images acquired in the first shooting mode, and obtain distance information of the identified object based on the plurality of captured images acquired in the second shooting mode (S620) ).
  • the electronic device 100 may increase the discriminative power of an object when identifying an object from an image photographed with various brightness, rather than identifying an object from an image photographed with one brightness. Accordingly, in the first photographing mode, the electronic device 100 may vary from a plurality of photographed images obtained from each of the first image sensor 110-1 and the second image sensor 110-2 where exposure times are controlled differently. Objects can be accurately identified.
  • the electronic device 100 may obtain distance information of an object included in a plurality of images using the parallax.
  • step S620 may be performed after step S610 or may be performed simultaneously with step S610.
  • the above-described electronic device may be a driving assistance device mounted on a vehicle.
  • the electronic device may be a device that implements Advanced Driver Assistance Systems (ADAS).
  • ADAS Advanced Driver Assistance Systems
  • the electronic device may be implemented as a vehicle electric vehicle system, a camera module installed in a vehicle, an integrated room mirror module, or a black box detachable from the vehicle.
  • the electronic device may control the vehicle based on at least one of object type information and distance information.
  • the electronic device has been described based on a device including the image sensor 110 and the processor 120, but may be implemented in a form excluding the image sensor 110 according to an implementation example.
  • the electronic device is composed of a memory and / or a processor, and the captured image may be acquired through an interface connected to an external image sensor.
  • At least some of the methods according to various embodiments of the present disclosure described above may be installed in an existing electronic device, and may be implemented in an application form that is a software directly used by a user on an OS.
  • various embodiments of the present disclosure described above may be performed through an embedded server provided in an electronic device or an external server of at least one of an electronic device and a display device.
  • various embodiments described above may be implemented by software including instructions stored in a machine-readable storage media (machine).
  • the device is a device that can call a stored command from a storage medium and is operable according to the called command, and may include an electronic device (eg, the electronic device A) according to the disclosed embodiments.
  • the processor When executed by a processor, the processor may perform functions corresponding to the instructions directly or using other components under the control of the processor, which may include code generated or executed by a compiler or interpreter.
  • the storage medium that can be read by can be provided in the form of a non-transitory storage medium, where 'non-transitory' is a signal that is stored by the storage medium. It does not include (signal) and means that it is tangible, but does not distinguish between data being stored semi-permanently or temporarily on a storage medium.
  • a method according to various embodiments described above may be provided as being included in a computer program product.
  • Computer program products are commodities that can be traded between sellers and buyers.
  • the computer program product may be distributed online in the form of a device-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (eg Play StoreTM).
  • a storage medium such as a memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server, or may be temporarily generated.
  • various embodiments described above may be used in a recording medium readable by a computer or a similar device using software, hardware, or a combination thereof. Can be implemented in In some cases, the embodiments described herein may be implemented by the processor itself. According to the software implementation, embodiments such as procedures and functions described herein may be implemented as separate software modules. Each of the software modules can perform one or more functions and operations described herein.
  • non-transitory computer-readable medium may be stored in a non-transitory computer-readable medium.
  • the computer instructions stored in the non-transitory computer readable medium allow a specific device to perform a processing operation in the device according to various embodiments described above when executed by a processor of the specific device.
  • the non-transitory computer-readable medium refers to a medium that stores data semi-permanently and that can be read by a device, not a medium that stores data for a short time, such as registers, caches, and memory.
  • Specific examples of non-transitory computer-readable media may include CDs, DVDs, hard disks, Blu-ray disks, USBs, memory cards, and ROMs.
  • a method may be provided as being included in a computer program product.
  • Computer program products are commodities that can be traded between sellers and buyers.
  • the computer program product may be distributed online in the form of a storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)) that can be read by a device, or through an application store (eg Play StoreTM, App StoreTM).
  • a storage medium eg compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store eg Play StoreTM, App StoreTM
  • at least a portion of the computer program product may be stored at least temporarily on a storage medium such as a memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server, or may be temporarily generated.
  • each of the components may be composed of a singular or a plurality of entities, and some of the aforementioned sub-components may be omitted, or other sub-components may be omitted. Components may be further included in various embodiments. Alternatively or additionally, some components (eg, modules or programs) may be integrated into one entity, performing the same or similar functions performed by each corresponding component prior to integration. According to various embodiments, operations performed by a module, program, or other component may be sequentially, parallel, repetitively, or heuristically executed, at least some operations may be executed in a different order, omitted, or other operations may be added. Can be.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

전자 장치가 개시된다. 전자 장치는, 제1 이미지 센서 및 제2 이미지 센서, 및 제1 이미지 센서 및 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 상이하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제1 촬영 모드 및 제1 이미지 센서 및 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행하고, 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 객체를 식별하고, 제2 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지에 기초하여 식별된 객체의 거리 정보를 획득하는 프로세서를 포함한다.

Description

전자 장치 및 그 제어 방법
본 개시는 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 멀티 카메라를 이용하여 시인성 확보 및 거리 정보를 획득하는 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
디지털 영상에서 밝은 곳은 더 밝게, 어두운 곳은 더 어둡게 만들어 사람이 실제 눈으로 보는 것에 가깝게 밝기의 범위를 확장시키는 HDR(High Dynamic Range) 기술이 각광받고 있다.
다만, HDR 기술에 기초하여 객체를 식별하고, 식별된 객체의 거리 정보를 획득하기 위해서는 최소 3대의 카메라가 요구되었다. 예를 들어, HDR 기술을 구현하기 위해 2대의 카메라가 필요하고, 스테레오 카메라를 이용하여 객체의 거리 정보를 산출하기 위해 2대의 카메라가 필요하다. 이 중 한대의 카메라가 HDR 기술을 구현하는데 이용됨과 동시에 스테레오 카메라로 이용된다고 하더라도 상술한 바와 같이 3대의 카메라가 필요한 실정이다.
본 개시는 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 개시의 목적은, 멀티 카메라를 이용한 HDR 기술을 통해 획득된 이미지에서 객체를 식별하고, 식별된 객체의 거리 정보를 획득하는 전자 장치 및 그 제어 방법을 제공함에 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 제1 이미지 센서 및 제2 이미지 센서, 및 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1 이미지 센서 및 상기 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 상이하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제1 촬영 모드 및 상기 제1 이미지 센서 및 상기 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 객체를 식별하고, 상기 제2 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 식별된 객체의 거리 정보를 획득할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1 촬영 모드에서 상기 제1 이미지 센서의 노출 시간을 제1 노출 시간으로, 상기 제2 이미지 센서의 노출 시간을 제2 노출 시간으로 제어할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제2 촬영 모드에서 상기 제1 및 제2 이미지 센서의 노출 시간을 상기 제1 노출 시간으로 제어할 수 있다.
여기서, 상기 제2 노출 시간은, 상기 제1 노출 시간을 초과할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1 이미지 센서에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 상기 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 노출 시간을 갱신할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1 촬영 모드에서 상기 제2 이미지 센서에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 상기 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2 노출 시간을 갱신할 수 있다.
상기 프로세서는, 기 설정된 프레임 간격으로, 상기 제1 촬영 모드 및 상기 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1 촬영 모드에서 상기 제2 이미지 센서에 의해 획득된 이미지에 포함된 픽셀 값이 기설정된 값 미만이면, 상기 제2 이미지 센서의 노출 시간이 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하도록 제어할 수 있다.
상기 전자 장치는, 차량에 탑재되는 주행 보조 장치일 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 객체의 타입 정보 및 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 차량을 제어할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 HDR(High Dynamic Range) 영상을 생성하고, 상기 HDR 영상을 이용하여 상기 객체를 식별할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 제1 이미지 센서 및 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 상이하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제1 촬영 모드 및 상기 제1 이미지 센서 및 상기 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행하는 단계 및 상기 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 객체를 식별하고, 상기 제2 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 식별된 객체의 거리 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 교번적으로 수행하는 단계는, 상기 제1 촬영 모드에서 상기 제1 이미지 센서의 노출 시간을 제1 노출 시간으로, 상기 제2 이미지 센서의 노출 시간을 제2 노출 시간으로 제어할 수 있다.
상기 교번적으로 수행하는 단계는, 상기 제2 촬영 모드에서 상기 제1 및 제2 이미지 센서의 노출 시간을 상기 제1 노출 시간으로 제어할 수 있다.
여기서, 상기 제2 노출 시간은, 상기 제1 노출 시간을 초과할 수 있다.
상기 제어 방법은, 상기 제1 이미지 센서에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 상기 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 노출 시간을 갱신하는 단계 및 상기 제1 촬영 모드에서 상기 제2 이미지 센서에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 상기 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2 노출 시간을 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 교번적으로 수행하는 단계는, 기 설정된 프레임 간격으로, 상기 제1 촬영 모드 및 상기 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다.
상기 교번적으로 수행하는 단계는, 상기 제1 촬영 모드에서 상기 제2 이미지 센서에 의해 획득된 이미지에 포함된 픽셀 값이 기설정된 값 미만이면, 상기 제2 이미지 센서의 노출 시간이 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하도록 제어할 수 있다.
상기 전자 장치는, 차량에 탑재되는 주행 보조 장치일 수 있다.
상기 제어 방법은, 상기 객체의 타입 정보 및 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 차량을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
거리 정보를 획득하는 단계는, 상기 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 HDR 영상을 생성하고, 상기 HDR 영상을 이용하여 상기 객체를 식별할 수 있다.
전자 장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 전자 장치가 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서, 상기 동작은, 제1 이미지 센서 및 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 상이하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제1 촬영 모드 및 상기 제1 이미지 센서 및 상기 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행하는 단계 및 상기 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 객체를 식별하고, 상기 제2 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 식별된 객체의 거리 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면 전자 장치는 노출 시간이상이한 멀티 카메라를 통해 이미지를 촬영하여 객체를 식별하는 정확도를 높일 수 있다.
또한, 전자 장치는 멀티 카메라의 시차를 통해 이미지를 촬영하여 식별된 객체의 정확한 거리 정보를 획득할 수 있다.
또한, 전자 장치는 2개의 카메라 만으로 상술한 객체 식별 및 객체의 거리 정보를 획득할 수 있다.
도 1은 본 개시의 이해를 돕기 위해 다양한 객체를 포함하는 주변 이미지를 획득하는 전자 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 세부 구성의 일 예를 나타내는 블럭도이다.
도 3b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 이미지 센서의 일 예를 나타내기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제2 이미지 센서의 노출 시간이 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
-
이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 개시의 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 개시된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
A 및/또는 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소와 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.
본 명세서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시 예를 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 개시의 이해를 돕기 위해 다양한 객체를 포함하는 주변 이미지를 획득하는 전자 장치를 나타내는 도면이다.
도 1에 따르면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 복수의 이미지 센서(110-1, 110-2)를 이용하여 주변 환경을 모니터링할 수 있다. 여기서, 전자 장치(100)는 차량에 탑재되는 주행 보조 장치로서, ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 구현하는 장치일 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 차량의 전장 시스템으로 구현될 수도 있고, 차량 내부에 설치되는 카메라 모듈로 구현될 수도 있다. 또는, 전자 장치(100)는 룸 미러 일체형 모듈로 구현될 수도 있으며, 차량에 탈부착 가능한 블랙박스, 휴대폰, PDA 등과 같은 휴대 장치 형태로 구현될 수도 있다.
전자 장치(100)는 복수의 이미지 센서(110-1, 110-2)를 이용하여 주변 환경, 전방 도로 상황 등을 촬영한 이미지(10)를 획득할 수 있다. 여기서, 이미지 센서(110)는 주변 환경을 촬영하는 구성으로서 카메라, 센서, 촬영 센서 등으로 불릴 수 있으나 이하에서는 설명의 편의를 위해 이미지 센서로 통칭하도록 한다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 복수의 이미지 센서(110-1, 110-2) 각각을 통해 획득된 이미지에 포함된 객체를 식별하고, 식별된 객체의 거리 정보를 획득할 수 있는데, 이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 다양한 실시 예에 대해 자세히 설명하도록 한다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2에 따르면, 전자 장치(100)는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)를 포함하는 이미지 센서(110), 및 프로세서(120)를 포함한다.
이미지 센서(110)는 이미지를 획득하는 구성이다. 구체적으로, 이미지 센서(110)는 렌즈를 통해 입사되는 빛을 전기적인 영상 신호로 변환하여 촬영 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 센서(110)는 CCD(Charge Coupled Device) 센서 또는 CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) 센서로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 이미지 센서(110)의 노출 시간에 따라 상이한 밝기의 영상이 획득될 수 있다. 예를 들어, 노출 시간이 짧은 경우 상대적으로 어두운 이미지가 획득되고, 노출 시간이 긴 경우 상대적으로 밝은 이미지가 획득될 수 있다. 여기서, 노출 시간은 이미지 센서(110)에 연결된 셔터(미도시)가 빛을 수용하기 위해 개방된 시간을 의미한다.
예를 들어, 주변 환경에 기초하여 이미지 센서(110)의 노출 시간이 상이하게 조정될 수 있다. 일 예로, 주변 환경이 어두운 경우 밝은 이미지를 획득하기 위하여 노출 시간을 상대적으로 길게 조정할 수 있다. 이 경우, 렌즈를 통해 입사되는 빛의 세기를 센싱하거나, 기 촬영된 이미지의 픽셀 정보에 기초하여 주변 조도가 식별될 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 이미지 센서(110)는 차량에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)는 서로 다른 촬영 시차를 가지도록 서로 이격 배치될 수 있다. 예를 들어, 룸 미러의 양 단에서 전방을 촬영하도록 배치될 수 있다. 다만, 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)는 룸 미러 뿐 아니라 기 설정된 간격으로 이격되어 다양한 위치에 배치될 수 있음은 물론이다. 일 예로, 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)는 양 사이드 미러 중 어느 하나의 양단에 전방을 촬영하도록 배치될 수 있다. 다른 예로, 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)는 양 사이드 미러 각각에서 전방을 촬영하도록 배치될 수 있다.
프로세서(120)는 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다.
일 실시 예에 따라 프로세서(120)는 디지털 신호를 처리하는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), TCON(Time controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다.
프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각의 노출 시간을 상이하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제1 촬영 모드 및 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 기 설정된 프레임 간격으로, 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다. 예를 들어, 1 프레임 또는 2 프레임 이상의 간격으로 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다.
프로세서(120)는 제1 촬영 모드에서 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)를 통해 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 객체를 식별할 수 있다.
구체적으로, 제1 촬영 모드에서 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간은 상이하게 제어되므로 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각으로부터 획득되는 이미지의 밝기는 상이할 수 있다. 프로세서(120)가 하나의 밝기로 촬영된 이미지로부터 객체를 식별하는 경우보다, 다양한 밝기로 촬영된 이미지에서 객체를 식별하는 경우 객체의 식별력이 높아질 수 있다. 따라서, 제1 촬영 모드에서, 프로세서(120)는 노출 시간이 서로 다르게 제어되는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각으로부터 획득된 복수의 촬영 이미지에서 다양한 객체를 정확하게 식별할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각으로부터 획득된 복수의 촬영 이미지를 하나의 이미지로 합성하고 합성된 이미지에서 다양한 객체를 식별할 수도 있다. 여기서, 합성 이미지는 밝은 영역은 더 밝게 조정되고, 어두운 영역은 더 어둡게 조정되어 명암비가 높은 이미지일 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 다이나믹 레인지(Dynamic Range)가 증가된 이미지에서 객체를 획득할 수 있다.
다시 말해, 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각으로부터 획득된 복수의 촬영 이미지가 하나의 이미지로 합성된 합성 이미지는 HDR(High Dynamic Range) 영상일 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 HDR 영상을 생성하고, HDR 영상을 이용하여 객체를 식별할 수 있다. 여기서, HDR 영상이란 이미지에서 밝은 영역은 더 밝고, 어두운 영역은 더 어둡게 표시되어 이미지 상의 밝기의 범위가 확장된 영상을 의미할 수 있다.
여기서, 객체는 관심 객체(또는 관심 영역)일 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 획득된 복수의 촬영 이미지로부터 관심 객체를 식별할 수 있다. 예를 들어, 관심 객체는, 횡단 보도, 신호등, 교통 표지판, 사람, 차량 등과 같은 주행 시 주의할 필요가 있는 객체일 수 있으나, 이는 일 예에 불과하다. 저장부(미도시)는 관심 객체에 관한 정보를 저장하고, 프로세서(120)는 저장부로부터 이러한 정보를 획득하여 촬영 이미지에서 객체를 식별할 수 있다. 예를 들어, 촬영 이미지에 탐색 윈도우를 적용하여 저장부에 저장된 관심 객체 이미지의 픽셀 값과 유사한 픽셀 값을 탐색하여 객체를 식별할 수 있다.
또는, 전자 장치(100)는 객체 정보가 학습된 별도의 트레이닝 모델을 구비하고, 프로세서(120)는 촬영 이미지를 트레이닝 모델에 적용하여 객체를 식별할 수도 있다. 이 경우, 트레이닝 모델은, 인공 신경망이나 뉴로모픽(neuromorphic) 프로세서와 같은 인지 시스템으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 센서(110-1)에서 촬영된 제1 이미지 및 제2 이미지 센서(110-2)에서 촬영된 제2 이미지에 동일한 트레이닝 모델이 적용될 수 있으나, 제1 및 제2 이미지에 상이한 트레이닝 모델이 적용될 수도 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 이미지의 픽셀 값이 상이하므로 포함된 각 객체의 픽셀 값 또한 상이할 수 있다. 이에 따라 제1 이미지 센서(110-1)에서 촬영된 이미지와 유사한 픽셀 값을 가지는 샘플들로 트레이닝된 제1 트레이닝 모델을 제1 이미지에 적용하고, 제2 이미지 센서(110-2)에서 촬영된 이미지와 유사한 픽셀 값을 가지는 샘플들로 트레이닝된 제2 트레이닝 모델을 제2 이미지에 적용하여 객체를 식별할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 제1 이미지에서 식별된 객체 정보 및 제2 이미지에서 식별된 객체 정보를 취합하여 최종적으로 객체를 식별할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지에서 제1 객체 및 제2 객체가 식별되고, 제2 이미지에서 제2 객체 및 제3 객체가 식별되면, 제1 내지 제3 객체가 최종적으로 식별된 객체가 될 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 제2 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지에 기초하여 식별된 객체의 거리 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)는 서로 이격되어 배치되므로 제1 이미지 센서(110-1)를 통해 획득되는 이미지와 제2 이미지 센서(110-2)를 통해 획득되는 이미지 간 시차가 존재한다. 프로세서(120)는 이러한 시차를 이용하여 복수의 이미지에 포함된 객체의 거리 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 객체는 제1 촬영 모드에서 식별된 객체이다. 한편, 복수의 이미지 센서 간 시차를 이용하여 객체의 거리 정보를 산출하는 기술은 Stereo Disparity 기술에 해당하며, 이는 종래에 공지된 기술이므로 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
여기서, 제2 촬영 모드는, Stereo Disparity 기술을 통해 제1 촬영 모드에서 식별된 객체의 거리 정보를 획득하기 위한 모드이므로, 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 상이하게 제어할 필요는 없다.
한편, 프로세서(120)는 제1 촬영 모드에서 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간을 제1 노출 시간으로 제어하고, 제2 이미지 센서 (110-2)의 노출 시간을 제2 노출 시간으로 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 제2 촬영 모드에서 제1 이미지 센서(110-1)및 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 제1 노출 시간으로 제어할 수 있다.
여기서, 제1 노출 시간은 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득되는 영상 정보에 기초하여 산출되는 시간이고, 제2 노출 시간은 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득되는 영상 정보에 기초하여 산출되는 시간일 수 있다. 여기서, 영상 정보는 촬영 이미지의 픽셀 값, 촬영 이미지에 포함된 객체의 위치 정보, 감마 값, ISO(International Standards Organization) 게인 등을 포함할 수 있다. 제1 노출 시간 및 제2 노출 시간은 교번적으로 수행되는 모드 마다 갱신될 수 있으며, 이에 관하여는 후술하도록 한다.
즉, 프로세서(120)는 제2 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간과 동일하게 제어할 수 있다. 구체적으로, 제2 촬영 모드에서, 프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득된 영상 정보에 기초하여 산출된 제1 노출 시간을 제2 이미지 센서(110-2)에도 적용할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(120)는 제2 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득된 영상 정보에 기초한 노출 시간을 별도로 획득하지 않으므로 프로세서(120)의 연산 량이 감소되는 효과가 있다.
한편, 제2 노출 시간은, 제1 노출 시간을 초과할 수 있다. 구체적으로, 제1 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)는 제1 이미지 센서(110-1) 보다 긴 노출 시간을 갖도록 설정되어 있으므로, 프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득되는 이미지보다 제2 이미지 센서(110-2)로부터 밝은 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제2 이미지 센서(110-2)의 타겟 픽셀 값이 제1 이미지 센서(110-1)의 타겟 픽셀 값보다 높게 설정되어 있으므로, 제1 촬영 모드의 동일한 조도 환경에서 제2 이미지 센서(110-2)는 제1 이미지 센서(110-1)보다 상대적으로 밝은 이미지를 획득할 수 있다. 여기서, 타겟 픽셀 값은 각 이미지 센서로부터 획득되는 촬영 이미지에 포함되는 픽셀 값이 목표하는 픽셀 값일 수 있다. 이러한 타겟 픽셀 값에 도달하기 위해 프로세서(120)는 각 이미지 센서의 노출 시간을 갱신하며, 이에 관하여는 후술하도록 한다.
이에 따라, 동일한 조도 환경에서 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)가 촬영 이미지를 획득하더라도 제2 이미지 센서(110-2)는 상대적으로 밝은 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)에 의해 획득된 촬영 이미지의 이전 영상 정보에 기초하여 제1 노출 시간 및 제2 노출 시간을 갱신할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제1 노출 시간을 갱신할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값의 평균 값(이하, 평균 픽셀 값)을 산출하고 산출된 평균 픽셀 값이 타겟 픽셀 값에 도달하도록 노출 시간을 제어할 수 있다. 여기서, 평균 픽셀 값은 Mean Value Algorithm을 이용하여 산출될 수 있다. Mean Value Algorithm은 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략하도록 한다. 타겟 픽셀 값은 기 저장되어 있거나 조도 환경에 따라 변경될 수 있다.
일 예로, 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이미지의 평균 픽셀 값이 타겟 픽셀 값에 근접한 경우, 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간이 15ms인 경우를 상정한다. 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이미지의 평균 픽셀 값이 상술한 예시보다 타겟 픽셀 값과 차이가 큰 경우, 프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간을 33ms로 갱신할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이미지의 평균 픽셀 값 및 제1 이미지 센서(110-1)의 타겟 픽셀 값을 비교하여 제1 노출 시간을 갱신할 수 있다.
또는, 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이미지의 평균 픽셀 값에 대응되는 노출 시간 정보가 저장부(미도시)에 저장되고, 프로세서(120)는 산출된 평균 픽셀 값에 기초하여 저장부로부터 노출 시간 정보를 획득하여 제1 노출 시간을 갱신할 수도 있다.
한편, 프로세서(120)는 이미지에 포함된 객체의 위치 정보에 기초하여 노출 시간을 갱신할 수도 있다. 이미지의 평균 픽셀 값만을 이용하는 경우 특정 객체가 식별되지 않을 수도 있다. 예를 들어, 제1 이미지 센서(110-1)의 타겟 픽셀 값이 127이고 제1 이미지 센서(110-1)가 주변 환경을 촬영하는 상황이 역광 상황인 경우를 상정한다. 역광 상황에서 특정 객체는 어둡고 특정 객체의 주변은 밝은 상태의 이미지가 획득될 수 있다. 이 경우, 획득된 이미지의 평균 픽셀 값이 127에 근접하게 산출되어 프로세서(120)는 제1 노출 시간을 짧게 갱신할 수 있다. 이후, 프로세서(120)는 갱신된 노출 시간에 따라 획득된 이미지에 포함된 특정 객체의 타입 등을 정확하게 식별하지 못할 수도 있다. 따라서, 프로세서(120)는 이미지에 포함된 객체의 위치 정보를 고려하여 노출 시간을 갱신할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 이미지에 포함된 객체의 위치 정보에 기초하여 객체가 배치된 영역의 픽셀 값에 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 이미지에 포함된 객체가 이미지의 중앙 영역에 배치된 경우, 프로세서(120)는 중앙 영역의 픽셀 값에 가중치를 부여할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(120)는 중앙 영역에 위치한 객체를 명확하게 식별할 수 있도록 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간을 갱신할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 제1 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제2 노출 시간을 갱신할 수 있다.
제2 이미지 센서(110-2)에 적용되는 제2 노출 시간 또한 제1 노출 시간과 동일한 방법으로 갱신될 수 있다. 다만, 프로세서(120)는 제1 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)에 의해 촬영된 이미지의 영상 정보에 기초하여 제2 노출 시간을 갱신하는 점에서 상이하다. 즉, 프로세서(120)는 제1 및 제2 촬영 모드에서 제1 이미지 센서(110-1)로부터 촬영된 적어도 하나의 이전 이미지의 픽셀 값 및 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제1 노출 시간을 갱신하였으나, 제2 이미지 센서(110-1)로부터 촬영된 적어도 하나의 이전 이미지 중 제1 촬영 모드에서 획득된 이미지의 픽셀 값 및 객체의 위치 정보에 기초하여 제2 노출 시간을 갱신할 수 있다. 제2 이미지 센서(110-2)는 촬영 모드에 따라 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득된 영상 정보에 기초하여 산출된 제1 노출 시간 및 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득된 영상 정보에 기초하여 산출된 제2 노출 시간을 교번적으로 이용하여 이미지를 획득하기 때문이다. 프로세서(120)는 상술한 실시 예와 같이, 제1 노출 시간 및 제2 노출 시간은 독립적으로 산출하여 갱신할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 기 설정된 프레임 간격으로, 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다. 구체적으로, 기 설정된 이벤트가 발생되지 않는 경우, 프로세서(120)는 하나의 프레임 간격으로 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다. 예를 들어, 30fps(frame per second)를 기준으로 상정하는 경우, 하나의 프레임 당 이미지 센서(110)의 노출 시간은 33ms를 초과할 수 없다. 따라서, 프로세서(120)는 이미지 센서(110)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 33ms 내에서 노출 시간을 갱신할 수 있다.
한편, 기 설정된 이벤트가 발생되는 경우, 프로세서(120)는 이미지 센서(110)의 노출 시간이 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하도록 제어할 수 있다. 여기서, 기 설정된 이벤트는, 제1 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)에 의해 획득된 이미지에 포함된 픽셀 값이 기 설정된 값 미만인 이벤트 일 수 있다. 즉, 제2 이미지 센서(110-2)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지의 평균 픽셀 값이 기 설정된 값 미만인 경우, 프로세서(120)는 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하도록 제어할 수 있다.
예를 들어, 주변 환경이 매우 어두운 조도 환경에서, 제2 이미지 센서(110-2)가 하나의 프레임 당 최대 노출 시간으로 촬영 이미지를 획득하더라도 이미지에 포함된 객체를 식별하지 못할 수도 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 프레임 당 최대 노출 시간을 초과하더라도 노출 시간을 길게 설정하여 노출 시간이 타겟 픽셀 값에 도달하도록 제어할 수 있다. 이에 따라, 복수의 프레임 동안 제1 촬영 모드가 수행되고, 제1 이미지 센서(110-1)가 복수의 촬영 이미지를 획득하는 동안 제2 이미지 센서(110-2)는 하나의 촬영 이미지를 획득할 수 있다. 이 경우 제2 이미지 센서(110-2)의 fps는 제1 이미지 센서(110-1)의 fps 보다 낮아질 수 있다. 이에 프로세서(120)는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)로부터 서로 명암비가 높은 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 상술한 실시 예와 같이, 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교대로 반복하여 2개의 이미지 센서 만으로도 객체를 식별하고, 식별된 객체의 거리 정보를 획득할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 객체의 타입 정보 및 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 전자 장치(100)가 탑재된 차량을 제어할 수 있다. 예를 들어, 촬영 이미지에 포함된 객체가 최고 속도를 제한하는 교통 표지판으로 식별된 경우, 프로세서(120)는 최고 속도를 초과하지 않도록 차량의 속도를 제어하거나, 촬영 이미지에 포함된 객체가 신호등인 경우, 신호등의 신호를 식별하여 차량을 제어할 수도 있다. 또는, 촬영 이미지에 포함된 객체의 거리 정보에 기초하여 객체의 거리 기 설정된 거리 미만인 경우, 차량을 제동시킬 수 있다.
전자 장치(100)는 차량에 탑재되는 장치로 설명하였으나, 차량과 관계없이 객체를 식별하고 식별된 객체의 거리 정보를 산출하는데 이용되는 장치일 수도 있다.
한편, 도 2에서는 이미지 센서(110) 및 프로세서(120)를 포함하는 전자 장치(100)를 기준으로 설명하였으나, 구현 예에 따라서는 이미지 센서(110)를 제외한 형태로 구현될 수도 있다. 이 경우, 전자 장치는 메모리 및/또는 프로세서로 구성되며, 촬영 이미지는 외부 이미지 센서와 연결된 인터페이스를 통해 획득할 수도 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 세부 구성의 일 예를 나타내는 블럭도이다.
도 3a에 따르면, 전자 장치(100)는 이미지 센서(110), 프로세서(120), 통신부(130), 저장부(140) 및 센서(150)를 포함한다. 도 3a에 도시된 구성 중 도 2에 도시된 구성과 중복되는 부분에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.
프로세서(120)는 저장부(140)에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 전자 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어한다.
구체적으로, 프로세서(120)는 RAM(121), ROM(122), 메인 CPU(123), 제1 내지 n 인터페이스(124-1 ~ 124-n), 버스(125)를 포함한다.
RAM(121), ROM(122), 메인 CPU(123), 제1 내지 n 인터페이스(124-1 ~ 124-n) 등은 버스(125)를 통해 서로 연결될 수 있다.
ROM(122)에는 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 턴온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, 메인 CPU(123)는 ROM(122)에 저장된 명령어에 따라 저장부(140)에 저장된 O/S를 RAM(121)에 복사하고, O/S를 실행시켜 시스템을 부팅시킨다. 부팅이 완료되면, 메인 CPU(123)는 저장부(140)에 저장된 각종 어플리케이션 프로그램을 RAM(121)에 복사하고, RAM(121)에 복사된 어플리케이션 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다.
메인 CPU(123)는 저장부(140)에 액세스하여, 저장부(140)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행한다. 그리고, 저장부(140)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다.
제1 내지 n 인터페이스(124-1 내지 124-n)는 상술한 각종 구성 요소들과 연결된다. 인터페이스들 중 하나는 네트워크를 통해 외부 장치와 연결되는 네트워크 인터페이스가 될 수도 있다.
통신부(130)는 외부 전자 장치(미도시) 또는 외부 서버(미도시)와 통신을 수행할 수 있다. 일 예로, 통신부(130)는 유/무선 통신 방식에 따라 외부 서버와 통신을 수행할 수 있는데, BT(BlueTooth), WI-FI(Wireless Fidelity), Zigbee, IR(Infrared), Serial Interface, USB(Universal Serial Bus), NFC(Near Field Communication), V2X(Vehicle to Everything), 이동통신(Cellular) 등과 같은 통신 방식을 이용할 수 있다.
통신부(130)는 객체 정보를 외부 서버로부터 수신할 수도 있다. 또한, 통신부(130)는 프로세서(120)의 제어에 따라 차량 제어부(미도시)로 제어 명령을 전송할 수도 있다. 예를 들어, 촬영 이미지에 포함된 객체의 타입 정보 및 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 프로세서(120)의 제어에 따라 통신부(130)는 차량 속도에 관한 명령, 차량 제동에 관한 명령 등을 차량 제어부로 전송할 수 있다.
한편, 전자 장치(100)에 이미지 센서가 구비되지 않은 경우, 통신부(130)는 외부 이미지 센서로부터 획득된 촬영 이미지를 수신할 수도 있다.
저장부(140)는 전자 장치(100)를 구동/제어하기 위한 다양한 데이터, 프로그램 또는 어플리케이션을 저장할 수 있다. 저장부(140)는 전자 장치(100) 및 프로세서(120)의 제어를 위한 제어 프로그램, 제조사에서 최초 제공되거나 외부에서부터 다운로드 받은 어플리케이션, 데이터베이스들 또는 관련 데이터들을 저장할 수 있다.
특히, 저장부(140)는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득된 복수의 촬영 이미지를 저장할 수 있다. 저장부(140)에 저장된 복수의 촬영 이미지는 프로세서(120)가 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 갱신하는 과정에서 이용될 수 있다.
또한, 저장부(140)는 이미지 센서(110)에 의해 획득된 이미지의 평균 픽셀 값에 대응되는 노출 시간 정보를 룩업 테이블의 형태로 저장할 수 있다.
또한, 저장부(140)는 관심 영역 및 관심 객체 중 적어도 하나에 관한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(140)는 교통 표지판의 형태 정보, 신호등의 형태 정보 등을 저장할 수 있다. 저장부(140)에 저장된 형태 정보는 프로세서(120)가 촬영 이미지에 포함된 객체를 식별하는데 이용될 수 있다. 다만, 전자 장치(100)는 형태 정보가 학습된 별도의 트레이닝 모델을 구비하고, 촬영 이미지를 트레이닝 모델에 적용하여 객체를 식별할 수도 있다. 이 경우, 트레이닝 모델은, 인공 신경망이나 뉴로모픽(neuromorphic) 프로세서와 같은 인지 시스템으로 구현될 수 있다.
저장부(140)는 프로세서(120)에 포함된 롬(ROM), 램(RAM) 등의 내부 메모리로 구현되거나, 프로세서(120)와 별도의 메모리로 구현될 수도 있다. 저장부(140)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 하드 디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.
센서(150)는 다양한 형태의 입력을 감지할 수 있다. 구체적으로, 센서(150)는 사용자의 터치를 감지하는 터치 센서일 수도 있으며, 그 밖에도 본 개시에 따른 센서(150)는 조도 센서, 모션 센서 등과 같은 다양한 센서를 포함할 수 있다.
상술한 전자 장치(100)는 독자적으로 이용될 수 있으나, RADAR(RAadio Detection And Ranging) 유닛, LIDAR(LIght Detection And Ranging) 유닛과 함께 특정 객체를 식별하고 식별된 객체의 거리 정보를 산출하는데 이용될 수도 있다. 여기서, RADAR 유닛은 무선 신호를 이용하여 차량이 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 있다. 또한, RADAR 유닛은, 물체들의 속도 및/또는 방향을 감지하도록 구성될 수 있다. LIDAR 유닛은 레이저를 이용하여 차량이 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 있다.
전자 장치(100)는 추가적으로 디스플레이(미도시)를 포함할 수도 있다.
디스플레이는 이미지 센서(110)로부터 획득된 촬영 이미지를 디스플레이할 수 있다. 또한, 디스플레이는 차량 운행 정보 등을 포함하는 다양한 컨텐츠를 디스플레이 한다. 여기서, 차량 운행 정보는, 차량의 현재 속도, 차량이 현재 주행 중인 도로의 제한 속도, 교통 표지판 정보 등을 포함할 수 있다.
디스플레이는 LCD(liquid crystal display), OLED(organic light-emitting diode), LCoS(Liquid Crystal on Silicon), DLP(Digital Light Processing), QD(quantum dot), 마이크로 LED(Micro light-emitting diode) 디스플레이 등과 같은 다양한 형태로 구현될 수 있다. 특히, 디스플레이는 터치패드와 상호 레이어 구조를 이루는 터치 스크린 형태로 구현될 수 있다. 이 경우, 디스플레이는 출력 장치 이외에 사용자 인터페이스(미도시)로 사용될 수 있게 된다. 여기서, 터치스크린은 터치 입력 위치 및 면적뿐만 아니라 터치 입력 압력까지도 검출할 수 있도록 구성될 수 있다.
다만, 전자 장치(100)는 디스플레이를 별도로 포함하지 않을 수 있으며, 인터페이스(미도시)를 통해 외부 디스플레이 장치와 연결되어 다양한 컨텐츠에 대응되는 신호를 외부 디스플레이 장치로 전송할 수도 있다.
도 3b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 이미지 센서의 일 예를 나타내기 위한 도면이다.
본 개시의 일 실시 예에 따라, 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각은 별도의 프로세서와 연결된 경우를 상정하고, 프로세서는 어플리케이션 프로세서(Application Processor, AP)로 구현되는 경우를 상정하여 설명한다.
제1 이미지 센서(110-1)에 연결된 어플리케이션 프로세서는 제1 어플리케이션 프로세서(120-1)로, 제2 이미지 센서(110-2)에 연결된 어플리케이션 프로세서는 제2 어플리케이션 프로세서(120-2)로 명명한다. 여기서, 어플리케이션 프로세서(120-1, 120-2)는, 각 이미지 센서(110-1, 110-2)의 영상 정보에 기초하여 노출 시간을 갱신하고, 갱신된 노출 시간을 각 이미지 센서(110-1, 110-2)에 적용하여 촬영 이미지를 획득할 수 있다.
구체적으로, 제1 어플리케이션 프로세서(120-1)는 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지의 영상 정보에 기초하여 제1 노출 시간을 갱신하고, 갱신된 제1 노출 시간 정보를 내부 인터페이스(미도시)를 통해 제2 어플리케이션 프로세서(120-2)로 전송할 수 있다. 여기서, 내부 인터페이스는 유선 케이블로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 내부 인터페이스는, BT(BlueTooth), WI-FI(Wireless Fidelity) 등과 같은 무선 통신 모듈로 구현될 수도 있다. 제2 어플리케이션 프로세서(120-2)는 수신된 제1 노출 시간 정보에 기초하여 제1 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 제어하여 촬영 이미지를 획득할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 제1 어플리케이션 프로세서(120-1)는 제1 노출 시간 정보를 외부 인터페이스를 통해서 제2 어플리케이션 프로세서(120-2)로 전송할 수도 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 따르면, 전자 장치(100)는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각의 노출 시간을 상이하게 제어하여 복수의 촬영 이미지(405, 410)를 획득하는 제1 촬영 모드를 수행할 수 있다.
제1 촬영 모드에서 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간은 상이하게 제어되므로, 도 4와 같이, 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득되는 이미지(405) 및 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득되는 이미지(410)의 밝기는 상이할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 제1 촬영 모드에서 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간을 제1 노출 시간(예를 들어, 5ms)으로 제어하고, 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 제2 노출 시간(예를 들어, 30ms)으로 제어할 수 있다. 여기서, 제2 노출 시간은 제1 노출 시간을 초과하므로 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득되는 이미지(410)는 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득되는 이미지(405)보다 밝은 이미지일 수 있다.
전자 장치(100)는 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지(405, 410)에서 객체를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 하나의 밝기로 촬영된 이미지로부터 객체를 식별하는 경우보다, 다양한 밝기로 촬영된 이미지에서 객체를 식별하는 경우 객체의 식별력이 높아질 수 있다.
전자 장치(100)는 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득되는 이미지(405) 및 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득되는 이미지에서 서로 다른 객체를 식별할 수 있다. 도 4에서와 같이, 전자 장치(100)는, 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득되는 이미지(405)에서 신호등 영역을 식별할 수 있으나, 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득되는 이미지(410)에서는 이를 식별할 수 없다. 반면, 전자 장치는, 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득되는 이미지(410)에서 복수의 차량을 식별할 수 있으나, 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득되는 이미지(405)에서는 하나의 차량만을 식별할 수 있다.
이는, 하나의 밝기로 촬영된 이미지로부터 객체를 식별하는 경우보다, 다양한 밝기로 촬영된 이미지에서 객체를 식별하는 경우 객체의 식별력이 높아질 수 있기 때문이다.
전자 장치(100)는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지(415, 420)를 획득하는 제2 촬영 모드를 수행할 수 있다. 여기서, 전자 장치(100)는 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간과 동일하게 제어할 수 있다. 따라서, 도 4와 같이, 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득되는 이미지(415) 및 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득되는 이미지(420)는 동일한 밝기일 수 있다.
이에 따라, 전자 장치(100)는 제2 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득된 영상 정보에 기초한 노출 시간을 별도로 획득하지 않으므로 전자 장치(100)의 연산 량이 감소되는 효과가 있다.
제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)는 서로 이격되어 배치되므로 제1 이미지 센서(110-1)를 통해 획득되는 이미지(415)와 제2 이미지 센서(110-2)를 통해 획득되는 이미지(420) 간 시차가 존재한다. 전자 장치(100)는 이러한 시차를 이용하여 복수의 촬영 이미지(405, 410)에 포함된 객체의 거리 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 객체는 제1 촬영 모드의 복수의 이미지(405, 410)에서 식별된 모든 객체를 의미한다.
한편, 전자 장치(100)는 프레임 별로 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제2 이미지 센서의 노출 시간이 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일반적으로, 전자 장치(100)는 도 4와 같이, 하나의 프레임 간격으로 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다.
다만, 제2 이미지 센서(110-2)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지의 평균 픽셀 값이 기 설정된 값 미만인 경우, 전자 장치(100)는 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하도록 제어할 수 있다.
예를 들어, 주변 환경이 매우 어두운 조도 환경에서, 제2 이미지 센서(110-2)가 하나의 프레임 당 최대 노출 시간으로 촬영 이미지를 획득하더라도 이미지에 포함된 객체를 식별하지 못할 수도 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 도 5와 같이, 프레임 당 최대 노출 시간을 초과하도록 노출 시간을 길게 설정하여 타겟 픽셀 값을 갖는 이미지를 획득할 수 있다. 이에 따라, 복수의 프레임 동안 제1 촬영 모드가 수행되어 제1 이미지 센서(110-1)가 복수의 촬영 이미지(505, 510)를 획득하는 동안 제2 이미지 센서(110-2)는 하나의 촬영 이미지(515)를 획득할 수 있다. 즉, 제1 이미지 센서(110-1)가 촬영 이미지(505)를 획득하는 동안 제2 이미지 센서(110-2)에 연결된 셔터의 노출이 계속되어(514) 제2 이미지 센서(110-2)는 노출 시간이 상대적으로 길게 조정된 상태에서 하나의 촬영 이미지(515)를 획득할 수 있다. 이 경우 제2 이미지 센서(110-2)의 fps는 제1 이미지 센서(110-1)의 fps 보다 낮아질 수 있다.
이후, 전자 장치(100)는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지(520, 525)를 획득하는 제2 촬영 모드를 수행하고, 이에 따라 복수의 촬영 이미지(520, 525)에 포함된 객체의 거리 정보를 획득할 수 있다.
도 5에서는 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간을 2개의 프레임에 대응되는 시간 구간으로 설명하였으나, 조도 상황에 따라 노출 시간은 3개 이상의 프레임에 대응되는 시간 구간이 될 수도 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
전자 장치는, 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각의 노출 시간을 상이하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제1 촬영 모드 및 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다(S610).
구체적으로, 전자 장치는, 제1 촬영 모드에서 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간을 제1 노출 시간으로 제어하고, 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 제2 노출 시간으로 제어할 수 있다.
또한, 전자 장치는, 제2 촬영 모드에서 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 제1 노출 시간으로 제어할 수 있다. 즉, 전자 장치는 제2 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간을 제1 이미지 센서(110-1)의 노출 시간과 동일하게 제어할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치는 제2 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)로부터 획득된 영상 정보에 기초한 노출 시간을 별도로 획득하지 않으므로 전자 장치(100)의 연산 량이 감소되는 효과가 있다.
여기서, 제2 노출 시간은, 제1 노출 시간을 초과할 수 있다. 구체적으로, 제1 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)는 제1 이미지 센서(110-1) 보다 긴 노출 시간을 갖도록 설정되어 전자 장치는, 제1 이미지 센서(110-1)로부터 획득되는 이미지보다 밝은 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 전자 장치는, 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제1 노출 시간을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 평균 픽셀 값을 산출하고 산출된 평균 픽셀 값이 타겟 픽셀 값에 도달하도록 노출 시간을 제어할 수 있다. 또는, 제1 이미지 센서(110-1)에 의해 획득된 적어도 하나의 이미지의 평균 픽셀 값에 대응되는 노출 시간 정보가 저장되고, 전자 장치는 산출된 평균 픽셀 값에 기초하여, 저장된 노출 시간 정보를 획득하여 제1 노출 시간을 갱신할 수도 있다.
또한, 전자 장치는, 제1 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제2 노출 시간을 갱신할 수 있다.
제2 이미지 센서(110-2)에 적용되는 제2 노출 시간 또한 제1 노출 시간과 동일한 방법으로 갱신될 수 있다. 다만, 전자 장치(100)는 제1 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)에 의해 촬영된 이미지의 영상 정보에 기초하여 제2 노출 시간을 갱신할 수 있다.
한편, 전자 장치는, 기 설정된 프레임 간격으로, 제1 촬영 모드 및 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행할 수 있다. 여기서, 기 설정된 프레임 간격은 하나의 프레임 간격일 수 있다.
다만, 제1 촬영 모드에서 제2 이미지 센서(110-2)에 의해 획득된 이미지에 포함된 픽셀 값이 기설정된 값 미만이면, 제2 이미지 센서(110-2)의 노출 시간이 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하도록 제어할 수 있다.
전자 장치는, 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 객체를 식별하고, 제2 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지에 기초하여 식별된 객체의 거리 정보를 획득할 수 있다(S620).
전자 장치(100)는 하나의 밝기로 촬영된 이미지로부터 객체를 식별하는 경우보다, 다양한 밝기로 촬영된 이미지에서 객체를 식별하는 경우 객체의 식별력이 높아질 수 있다. 따라서, 제1 촬영 모드에서, 전자 장치(100)는 노출 시간이 서로 다르게 제어되는 제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2) 각각으로부터 획득된 복수의 촬영 이미지에서 다양한 객체를 정확하게 식별할 수 있다.
제1 이미지 센서(110-1) 및 제2 이미지 센서(110-2)는 서로 이격되어 배치되므로 제1 이미지 센서(110-1)를 통해 획득되는 이미지와 제2 이미지 센서(110-2)를 통해 획득되는 이미지 간 시차가 존재한다. 전자 장치(100)는 이러한 시차를 이용하여 복수의 이미지에 포함된 객체의 거리 정보를 획득할 수 있다.
한편, S620 단계는, S610 단계 이후에 수행되거나 S610 단계와 동시에 수행될 수도 있다.
한편, 상술한 전자 장치는, 차량에 탑재되는 주행 보조 장치일 수 있다. 구체적으로, 전자 장치는, ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 구현하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 차량의 전장 시스템으로서, 차량 내부에 설치되는 카메라 모듈, 룸 미러 일체형 모듈 또는 차량에 탈부착 가능한 블랙박스 등으로 구현될 수도 있다.
전자 장치는, 객체의 타입 정보 및 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 차량을 제어할 수 있다.
한편, 전자 장치는 이미지 센서(110) 및 프로세서(120)를 포함하는 장치를 기준으로 설명하였으나, 구현 예에 따라서는 이미지 센서(110)를 제외한 형태로 구현될 수도 있다. 이 경우, 전자 장치는 메모리 및/또는 프로세서로 구성되며, 촬영 이미지는 외부 이미지 센서와 연결된 인터페이스를 통해 획득할 수도 있다.
각 단계의 상세 동작에 대해서는 상술한 바 있으므로 자세한 설명은 생략하도록 한다.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들 중 적어도 일부 구성은 기존 전자 장치에 설치 가능하며, OS 상에서 사용자가 직접 사용하게 되는 소프트웨어인 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들 중 적어도 일부 구성은, 기존 전자 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 전자 장치 및 디스플레이 장치 중 적어도 하나의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.
한편, 본 개시의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(A))를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 기기의 프로세싱 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium) 에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 특정 기기의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 기기에서의 처리 동작을 특정 기기가 수행하도록 한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM, 앱스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
또한, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (15)

  1. 제1 이미지 센서 및 제2 이미지 센서; 및
    상기 제1 이미지 센서 및 상기 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 상이하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제1 촬영 모드 및 상기 제1 이미지 센서 및 상기 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행하고,
    상기 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 객체를 식별하고, 상기 제2 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 식별된 객체의 거리 정보를 획득하는 프로세서;를 포함하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 촬영 모드에서 상기 제1 이미지 센서의 노출 시간을 제1 노출 시간으로, 상기 제2 이미지 센서의 노출 시간을 제2 노출 시간으로 제어하고,
    상기 제2 촬영 모드에서 상기 제1 및 제2 이미지 센서의 노출 시간을 상기 제1 노출 시간으로 제어하는, 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제2 노출 시간은, 상기 제1 노출 시간을 초과하는, 전자 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지 센서에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 상기 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 노출 시간을 갱신하고,
    상기 제1 촬영 모드에서 상기 제2 이미지 센서에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 상기 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2 노출 시간을 갱신하는, 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    기 설정된 프레임 간격으로, 상기 제1 촬영 모드 및 상기 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행하는, 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 촬영 모드에서 상기 제2 이미지 센서에 의해 획득된 이미지에 포함된 픽셀 값이 기설정된 값 미만이면, 상기 제2 이미지 센서의 노출 시간이 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하도록 제어하는, 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치는,
    차량에 탑재되는 주행 보조 장치인, 전자 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 객체의 타입 정보 및 거리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 차량을 제어하는, 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 HDR(High Dynamic Range) 영상을 생성하고, 상기 HDR 영상을 이용하여 상기 객체를 식별하는, 전자 장치.
  10. 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    제1 이미지 센서 및 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 상이하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제1 촬영 모드 및 상기 제1 이미지 센서 및 상기 제2 이미지 센서 각각의 노출 시간을 동일하게 제어하여 복수의 촬영 이미지를 획득하는 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행하는 단계; 및,
    상기 제1 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지를 이용하여 객체를 식별하고, 상기 제2 촬영 모드에서 획득된 복수의 촬영 이미지에 기초하여 상기 식별된 객체의 거리 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 교번적으로 수행하는 단계는,
    상기 제1 촬영 모드에서 상기 제1 이미지 센서의 노출 시간을 제1 노출 시간으로, 상기 제2 이미지 센서의 노출 시간을 제2 노출 시간으로 제어하고,
    상기 제2 촬영 모드에서 상기 제1 및 제2 이미지 센서의 노출 시간을 상기 제1 노출 시간으로 제어하는, 제어 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제2 노출 시간은, 상기 제1 노출 시간을 초과하는, 제어 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제1 이미지 센서에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 상기 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 노출 시간을 갱신하는 단계; 및
    상기 제1 촬영 모드에서 상기 제2 이미지 센서에 의해 획득된 적어도 하나의 이전 이미지에 포함된 픽셀 값 및 상기 객체의 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2 노출 시간을 갱신하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 교번적으로 수행하는 단계는,
    기 설정된 프레임 간격으로, 상기 제1 촬영 모드 및 상기 제2 촬영 모드를 교번적으로 수행하는, 제어 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 교번적으로 수행하는 단계는,
    상기 제1 촬영 모드에서 상기 제2 이미지 센서에 의해 획득된 이미지에 포함된 픽셀 값이 기설정된 값 미만이면, 상기 제2 이미지 센서의 노출 시간이 하나의 프레임에 대응되는 시간 구간을 초과하도록 제어하는, 제어 방법.
PCT/KR2019/011626 2018-11-08 2019-09-09 전자 장치 및 그 제어 방법 WO2020096192A1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201980071198.3A CN112930679A (zh) 2018-11-08 2019-09-09 电子设备及其控制方法
US17/289,977 US11933599B2 (en) 2018-11-08 2019-09-09 Electronic device and method for controlling same
EP19882935.0A EP3843379B1 (en) 2018-11-08 2019-09-09 Electronic device and method for controlling same

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180136333A KR20200053125A (ko) 2018-11-08 2018-11-08 전자 장치 및 그 제어 방법
KR10-2018-0136333 2018-11-08

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020096192A1 true WO2020096192A1 (ko) 2020-05-14

Family

ID=70612116

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2019/011626 WO2020096192A1 (ko) 2018-11-08 2019-09-09 전자 장치 및 그 제어 방법

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11933599B2 (ko)
EP (1) EP3843379B1 (ko)
KR (1) KR20200053125A (ko)
CN (1) CN112930679A (ko)
WO (1) WO2020096192A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022222028A1 (en) * 2021-04-20 2022-10-27 Baidu.Com Times Technology (Beijing) Co., Ltd. Traffic light detection and classification for autonomous driving vehicles

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7059239B2 (ja) * 2019-11-15 2022-04-25 キヤノン株式会社 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130021496A (ko) * 2011-08-23 2013-03-06 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 이동 단말기의 제어 방법
JP2013066247A (ja) * 2008-02-08 2013-04-11 Google Inc タイミング調節されるシャッターを用いる複数のイメージセンサーを有するパノラマカメラ
JP2016148962A (ja) * 2015-02-12 2016-08-18 日立オートモティブシステムズ株式会社 物体検知装置
KR20180023644A (ko) * 2016-08-26 2018-03-07 삼성전기주식회사 이미지 센서 및 이를 포함하는 카메라 모듈
KR20180102331A (ko) * 2017-03-07 2018-09-17 삼성전자주식회사 카메라 모듈을 구비한 전자 장치 및 전자 장치 제어 방법

Family Cites Families (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19960888A1 (de) 1999-12-17 2001-06-21 Robot Foto Electr Kg Bilderfassungsystem zur Erzeugung eines Dunkel- und Hellbildes
KR20010067778A (ko) 2001-03-23 2001-07-13 원치선 영상/비디오 처리 방법 및 영상/비디오 객체 분할 방법
AU2003220595A1 (en) 2002-03-27 2003-10-13 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Imaging method and system
US6784898B2 (en) 2002-11-07 2004-08-31 Duke University Mixed mode grayscale method for display system
JP4434155B2 (ja) 2006-02-08 2010-03-17 ソニー株式会社 符号化方法、符号化プログラムおよび符号化装置
KR100824698B1 (ko) 2006-08-25 2008-04-24 인하대학교 산학협력단 이미지 검색기의 적합성 피드백을 위한 공간 위치정보 기반영역 가중치 방법
JP2009017474A (ja) * 2007-07-09 2009-01-22 Fujitsu Ten Ltd 画像処理装置および画像処理方法
US8072503B2 (en) 2007-10-23 2011-12-06 At&T Intellectual Property I, L.P. Methods, apparatuses, systems, and computer program products for real-time high dynamic range imaging
DE102008032686B4 (de) 2008-07-06 2020-07-16 Dürr Dental SE Verfahren zur Verbesserung des Kontrastes von Bildern, insbesondere Grauwertbildern und Vorrichtung zu seiner Durchführung
KR100990904B1 (ko) 2008-11-12 2010-11-01 한국과학기술원 다수 영상의 생성 및 합성을 통한 영상 보정 장치 및 그 방법
JP5599572B2 (ja) * 2009-03-12 2014-10-01 富士フイルム株式会社 症例画像検索装置、方法およびプログラム
KR101633893B1 (ko) 2010-01-15 2016-06-28 삼성전자주식회사 다중노출 영상을 합성하는 영상합성장치 및 방법
JP2011254340A (ja) 2010-06-03 2011-12-15 Hitachi Ltd 撮像装置
CN102457669B (zh) 2010-10-15 2014-04-16 华晶科技股份有限公司 图像处理方法
KR101714641B1 (ko) 2010-12-29 2017-03-09 엘지이노텍 주식회사 이미지의 선명도 증강이 가능한 카메라, 이미지의 선명도 증강방법 및 그 기록매체
JP5713752B2 (ja) 2011-03-28 2015-05-07 キヤノン株式会社 画像処理装置、及びその制御方法
JP5713885B2 (ja) * 2011-12-26 2015-05-07 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法、プログラム、並びに記憶媒体
US9137451B2 (en) 2012-03-09 2015-09-15 Htc Corporation Electronic apparatus and adjustment method thereof
JP6259185B2 (ja) 2012-12-21 2018-01-10 キヤノン株式会社 撮像装置及びその制御方法、プログラム並びに記憶媒体
US20140325439A1 (en) 2013-04-24 2014-10-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for outputting image and electronic device thereof
US9615012B2 (en) 2013-09-30 2017-04-04 Google Inc. Using a second camera to adjust settings of first camera
WO2015081562A1 (zh) 2013-12-06 2015-06-11 华为终端有限公司 一种终端及图像处理方法、图像采集方法
TWI530911B (zh) 2014-02-25 2016-04-21 宏碁股份有限公司 動態曝光調整方法及其電子裝置
JP2015207861A (ja) 2014-04-18 2015-11-19 コニカミノルタ株式会社 撮像装置および撮像方法
KR101579098B1 (ko) * 2014-05-23 2015-12-21 엘지전자 주식회사 스테레오 카메라, 이를 구비한 차량 운전 보조 장치, 및 차량
KR101631439B1 (ko) * 2014-05-29 2016-06-17 엘지전자 주식회사 카메라, 및 이를 구비한 차량
US9704250B1 (en) 2014-10-30 2017-07-11 Amazon Technologies, Inc. Image optimization techniques using depth planes
US9892517B2 (en) 2014-12-19 2018-02-13 Apical Ltd. Sensor noise profile
JP6620534B2 (ja) 2015-03-25 2019-12-18 株式会社Ｊｖｃケンウッド 表示装置
JP2017028490A (ja) 2015-07-22 2017-02-02 ルネサスエレクトロニクス株式会社 撮像センサ及びセンサモジュール
KR102327842B1 (ko) 2015-08-17 2021-11-18 삼성전자주식회사 촬영 장치 및 그 제어 방법
JP2017112457A (ja) * 2015-12-15 2017-06-22 オリンパス株式会社 撮像装置、撮像プログラム、撮像方法
WO2017196670A1 (en) 2016-05-13 2017-11-16 Vid Scale, Inc. Bit depth remapping based on viewing parameters
KR102649197B1 (ko) 2016-07-29 2024-03-20 삼성전자주식회사 그래픽 객체를 표시하기 위한 전자 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
DE112017000017T5 (de) 2016-08-17 2018-05-24 Google Inc. Kameraeinstellungsanpassung basierend auf vorhergesagten umgebungsfaktoren und nachverfolgungssysteme, die diese einsetzen
KR102582643B1 (ko) 2016-09-19 2023-10-05 삼성전자주식회사 디스플레이 장치 및 이의 영상 처리 방법
JP2018074417A (ja) * 2016-10-31 2018-05-10 オリンパス株式会社 撮像装置
US11449985B2 (en) 2016-12-02 2022-09-20 Regents Of The University Of Minnesota Computer vision for cancerous tissue recognition
KR101866676B1 (ko) 2017-01-03 2018-06-12 중앙대학교 산학협력단 다중 파장 영상을 이용한 객체 인식 장치 및 방법
CN107045715B (zh) 2017-02-22 2019-06-07 西南科技大学 一种单幅低动态范围图像生成高动态范围图像的方法
KR20180097966A (ko) * 2017-02-24 2018-09-03 삼성전자주식회사 자율 주행을 위한 영상 처리 방법 및 장치
US10084967B1 (en) 2017-03-24 2018-09-25 Qualcomm Incorporated Systems and methods for regionally controlling exposure time in high dynamic range imaging
KR102479492B1 (ko) 2018-01-08 2022-12-20 삼성전자주식회사 차량 주변의 이미지를 제공하는 전자 장치 및 방법
US10630903B2 (en) * 2018-01-12 2020-04-21 Qualcomm Incorporated Systems and methods for image exposure
CN108259774B (zh) 2018-01-31 2021-04-16 珠海市杰理科技股份有限公司 图像合成方法、系统和设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013066247A (ja) * 2008-02-08 2013-04-11 Google Inc タイミング調節されるシャッターを用いる複数のイメージセンサーを有するパノラマカメラ
KR20130021496A (ko) * 2011-08-23 2013-03-06 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 이동 단말기의 제어 방법
JP2016148962A (ja) * 2015-02-12 2016-08-18 日立オートモティブシステムズ株式会社 物体検知装置
KR20180023644A (ko) * 2016-08-26 2018-03-07 삼성전기주식회사 이미지 센서 및 이를 포함하는 카메라 모듈
KR20180102331A (ko) * 2017-03-07 2018-09-17 삼성전자주식회사 카메라 모듈을 구비한 전자 장치 및 전자 장치 제어 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3843379A4 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022222028A1 (en) * 2021-04-20 2022-10-27 Baidu.Com Times Technology (Beijing) Co., Ltd. Traffic light detection and classification for autonomous driving vehicles
JP2023527599A (ja) * 2021-04-20 2023-06-30 バイドゥドットコム タイムズ テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド 自動運転車両を動作させるためのコンピュータ実施方法、非一時的機械可読媒体、データ処理システムおよびコンピュータプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
EP3843379A4 (en) 2021-10-20
US11933599B2 (en) 2024-03-19
EP3843379B1 (en) 2024-08-07
KR20200053125A (ko) 2020-05-18
CN112930679A (zh) 2021-06-08
EP3843379C0 (en) 2024-08-07
EP3843379A1 (en) 2021-06-30
US20220006939A1 (en) 2022-01-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2017014415A1 (en) Image capturing apparatus and method of operating the same
WO2020171583A1 (en) Electronic device for stabilizing image and method for operating same
WO2021201450A1 (en) Image projecting apparatus and controlling method thereof
WO2020162673A1 (en) Electronic device for providing avatar animation and method thereof
WO2020204659A1 (en) Electronic device, method, and computer-readable medium for providing bokeh effect in video
WO2017111318A1 (en) Imaging device, electronic device, and method for obtaining image by the same
WO2020138950A1 (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
WO2019139310A1 (en) Autonomous driving apparatus and method for autonomous driving of a vehicle
WO2020096192A1 (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
WO2016167499A1 (ko) 촬영 장치 및 촬영 장치의 제어 방법
WO2021133025A1 (en) Electronic device comprising image sensor and method of operation thereof
WO2019139404A1 (ko) 전자 장치 및 그의 영상 처리 방법
WO2021157904A1 (en) Electronic apparatus and controlling method thereof
WO2020230930A1 (ko) 열화상 카메라 및 그 제어 방법
WO2019045517A1 (ko) 복수의 이미지 센서들의 동기화 제어 방법 및 이를 구현한 전자 장치
WO2020111750A1 (ko) 이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
WO2022244920A1 (ko) 휴대 단말기 및 단말기 거치대의 제어 방법
EP3753237A1 (en) Electronic device and control method thereof
WO2021162353A1 (ko) 카메라를 포함하는 전자 장치 및 그의 동작 방법
WO2019054610A1 (ko) 복수의 이미지 센서들을 제어하기 위한 전자 장치 및 방법
WO2020071853A1 (ko) 주행 보조 장치 및 이미지 처리 방법
WO2020116754A1 (en) Electronic device and method for acquiring depth information of object using the same
WO2022055117A1 (ko) 전자 장치 및 이의 제어 방법
WO2018088804A1 (en) Electronic apparatus and control method thereof
EP3523752A1 (en) Electronic apparatus and control method thereof

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: 19882935

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019882935

Country of ref document: EP

Effective date: 20210325

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE