WO2021201452A1 - 카메라의 자동 초점 검출 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

카메라의 자동 초점 검출 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 Download PDF

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김성오
원종훈
이기혁
이다솜
이동환
이재명
주재민
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    • H04N23/675—Focus control based on electronic image sensor signals comprising setting of focusing regions

Definitions

  • Embodiments disclosed in this document are related to the automatic focus detection technology of a camera.
  • an electronic device such as a smartphone or a tablet PC includes a camera module and provides a function of taking a picture or a video.
  • the photographing device or the electronic device In order to accurately focus a picture or a moving picture in the photographing device or the electronic device, the photographing device or the electronic device provides an auto-focus function.
  • the focal length is set to an arbitrary position between a part close to the electronic device and a part farther away from the electronic device. It may be detected and out of focus may occur.
  • the electronic device when the camera fails to focus on the region of interest, sets an alternative region of interest in a location different from the region of interest to focus, and sets the focus based on the alternative region of interest We want to provide a device.
  • the electronic device may include a camera device whose focus is adjusted, a distance extraction device, a processor operatively connected to the camera device, and the distance extraction device.
  • the processor acquires a first image through the camera device, sets a first region of interest for focus detection in a part of the first image, and at least one included in the first image through the distance extraction device Obtaining first depth information including a depth distance corresponding to a pixel of It may be set to set a second region of interest in another part and perform imaging according to a focus determined based on the second region of interest.
  • the electronic device may include a camera device whose focus is adjusted, a distance extraction device, and a processor operatively connected to the camera device and the distance extraction device.
  • the processor acquires a first image through the camera device, sets a first region of interest for focus detection in a part of the first image, and corresponds to each pixel of the first image through the distance extraction device to obtain first depth information including a depth distance of
  • a second ROI having a depth distance within the specified depth section and satisfying a specified size may be set, and imaging may be performed according to a focus determined based on the second ROI.
  • the camera when the first part and the second part having different distances from the electronic device exist in the region of interest in the region of interest and are out of focus during the automatic focus detection operation of the camera, the camera is positioned at a position different from the region of interest.
  • An accurate focus may be set by setting an alternate ROI, and performing an automatic focus detection operation based on the alternate ROI.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • 3A is a diagram illustrating an example of a focus detection method according to an embodiment.
  • 3B is a diagram illustrating another example of a focus detection method according to various embodiments of the present disclosure.
  • 3C is a diagram illustrating another example of a focus detection method according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an image acquired for auto-focus detection according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a depth information image corresponding to the image of FIG. 4 .
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an auto-focus detection method according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a search method for an alternative ROI of FIG. 6 .
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an auto-focus detection method according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a search method for an alternative ROI of FIG. 8 .
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or a second network 199 . It may communicate with the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • the electronic device 101 includes a processor 120 , a memory 130 , an input device 150 , a sound output device 155 , a display device 160 , an audio module 170 , and a sensor module ( 176 , interface 177 , haptic module 179 , camera module 180 , power management module 188 , battery 189 , communication module 190 , subscriber identification module 196 , or antenna module 197 . ) may be included. In some embodiments, at least one of these components (eg, the display device 160 or the camera module 180 ) may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101 . In some embodiments, some of these components may be implemented as a single integrated circuit. For example, the sensor module 176 (eg, a fingerprint sensor, an iris sensor, or an illuminance sensor) may be implemented while being embedded in the display device 160 (eg, a display).
  • the sensor module 176 eg, a fingerprint sensor, an iris sensor, or an illumina
  • the processor 120 for example, executes software (eg, the program 140) to execute at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120 . It can control and perform various data processing or operations. According to an embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190) to the volatile memory 132 . may be loaded into the volatile memory 132 , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the resulting data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, the program 140
  • the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190) to the volatile memory 132 .
  • the volatile memory 132 may be loaded into the volatile memory 132 , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the resulting data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 includes a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor), and an auxiliary processor 123 (eg, a graphic processing unit or an image signal processor) that can be operated independently or together with the main processor 121 . , a sensor hub processor, or a communication processor). Additionally or alternatively, the auxiliary processor 123 may be configured to use less power than the main processor 121 or to be specialized for a designated function. The auxiliary processor 123 may be implemented separately from or as a part of the main processor 121 .
  • a main processor 121 eg, a central processing unit or an application processor
  • an auxiliary processor 123 eg, a graphic processing unit or an image signal processor
  • the auxiliary processor 123 may be configured to use less power than the main processor 121 or to be specialized for a designated function.
  • the auxiliary processor 123 may be implemented separately from or as a part of the main processor 121 .
  • the auxiliary processor 123 may be, for example, on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or when the main processor 121 is active (eg, executing an application). ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display device 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the related functions or states.
  • the auxiliary processor 123 eg, an image signal processor or a communication processor
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176 ) of the electronic device 101 .
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 140 ) and instructions related thereto.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 or a non-volatile memory 134 .
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 , and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , or an application 146 .
  • the input device 150 may receive a command or data to be used by a component (eg, the processor 120 ) of the electronic device 101 from the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the input device 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output device 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101 .
  • the sound output device 155 may include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback, and the receiver can be used to receive incoming calls. According to an embodiment, the receiver may be implemented separately from or as a part of the speaker.
  • the display device 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the display device 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the corresponding device.
  • the display device 160 may include a touch circuitry configured to sense a touch or a sensor circuit (eg, a pressure sensor) configured to measure the intensity of a force generated by the touch. have.
  • the audio module 170 may convert a sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 170 acquires a sound through the input device 150 , or an external electronic device (eg, a sound output device 155 ) connected directly or wirelessly with the electronic device 101 .
  • the electronic device 102) eg, a speaker or headphones
  • the electronic device 102 may output a sound.
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the sensed state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface 177 may support one or more specified protocols that may be used by the electronic device 101 to directly or wirelessly connect with an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • the connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) or an electrical stimulus that the user can perceive through tactile or kinesthetic sense.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 may capture still images and moving images. According to an embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101 .
  • the power management module 188 may be implemented as, for example, at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 .
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
  • the communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). It can support establishment and communication through the established communication channel.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module).
  • a wireless communication module 192 eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 194 eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module.
  • a corresponding communication module may be a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, WiFi direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, a cellular network, the Internet, or It may communicate with the external electronic device 104 through a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or WAN).
  • a computer network eg, a telecommunication network such as a LAN or WAN.
  • These various types of communication modules may be integrated into one component (eg, a single chip) or may be implemented as a plurality of components (eg, multiple chips) separate from each other.
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199 .
  • subscriber information eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the antenna module 197 may transmit or receive a signal or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include one antenna including a conductor formed on a substrate (eg, a PCB) or a radiator formed of a conductive pattern.
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas. In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is connected from the plurality of antennas by, for example, the communication module 190 . can be selected. A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • other components eg, RFIC
  • other than the radiator may be additionally formed as a part of the antenna module 197 .
  • peripheral devices eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • signal eg commands or data
  • the command or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 .
  • Each of the external electronic devices 102 and 104 may be the same as or different from the electronic device 101 .
  • all or part of the operations performed by the electronic device 101 may be performed by one or more of the external electronic devices 102 , 104 , or 108 .
  • the electronic device 101 may perform the function or service itself instead of executing the function or service itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least a part of the function or the service.
  • the one or more external electronic devices that have received the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit a result of the execution to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may process the result as it is or additionally and provide it as at least a part of a response to the request.
  • cloud computing, distributed computing, or client-server computing technology may be used.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • the electronic device 101 may include a processor 120 , a display device 160 , a camera device 210 , and/or a distance extraction device 220 .
  • the processor 120 may control the overall operation of the electronic device 101 .
  • the processor 120 may be operatively connected to the display device 160 , the camera device 210 , and the distance extraction device 220 .
  • the processor 120 may be referred to as a central processing unit, a microprocessor, and a control unit, and may be implemented as a single-chip system (System-on-a-chip or System on chip, SoC) together with other functional units such as a communication unit.
  • SoC System-on-a-chip or System on chip, SoC
  • the processor 120 may acquire an image through the camera device 210 and perform an automatic focus detection operation using the image. For example, the processor 120 may set a region of interest (ROI) of a specified size in a part of the image. The processor 120 may calculate a focus detection result (eg, a focal length) based on the ROI. For example, the processor 120 determines the focus position using a contrast detection method (eg, auto focus (contrast AF), see FIG. 3A to be described later) or a phase detection method (eg, phase AF, see FIG. 3B to be described later). can be detected.
  • a contrast detection method eg, auto focus (contrast AF)
  • phase detection method eg, phase AF, see FIG. 3B to be described later.
  • the processor 120 may acquire depth information corresponding to the image through the distance extraction device 220 .
  • the processor 120 may determine whether portions having different depth distances are included in the region of interest based on the depth information.
  • the ROI may include a first portion and a second portion having different depth distances.
  • the first portion may have a smaller depth distance than the second portion.
  • the depth distance may be defined, for example, as a distance between the electronic device 101 (or the camera device 210 included in the electronic device 101) and an object included in the image.
  • the first portion may be at least a portion of the first object
  • the second portion may be at least a portion of the second object.
  • the first part may be a part of the first object
  • the second part may be another part of the first object.
  • the processor 120 may set an alternative ROI. For example, the processor 120 may set a distance between the first part included in the ROI and the electronic device 101 according to a focal length (eg, a first distance) detected based on the ROI and the depth information. A distance (eg, a second distance) may be compared. When the first distance is different from the second distance, the processor 120 may determine whether a third part having the same or similar depth distance to the first part exists outside the ROI. For example, a similar depth distance may be a depth distance within a specified error. In an embodiment, the third portion may be a portion of the first object or a portion of the second object located outside the region of interest.
  • a focal length eg, a first distance
  • a distance eg, a second distance
  • the processor 120 may determine whether a third part having the same or similar depth distance to the first part exists outside the ROI.
  • a similar depth distance may be a depth distance within a specified error.
  • the third portion may be a portion of the first object or a portion
  • the third part may be a part of a third object.
  • the processor 120 may determine whether the size of the candidate region including the third portion is greater than or equal to a specified size (eg, the size of the region of interest). .
  • a specified size eg, the size of the region of interest.
  • the processor 120 may set the candidate region as an alternative ROI, and perform an automatic focus detection operation based on the alternative ROI.
  • the size of the replacement ROI and the ROI may be substantially the same.
  • the camera device 210 may acquire an image (eg, an RGB image) by collecting light input through a lens.
  • the camera device 210 may include an image sensor.
  • the image sensor may include a plurality of image pixels.
  • the plurality of image pixels may generate an image by collecting light input through a lens.
  • the camera device 210 may detect a focus under the control of the processor 120 .
  • the camera device 210 may include at least one lens capable of adjusting a focus.
  • the camera device 210 may detect the focus based on various methods.
  • the camera device 210 may detect a focus based on a contrast detection method (eg, contrast auto focus (AF), which will be described later with reference to FIG. 3A ).
  • AF contrast auto focus
  • the camera device 210 may acquire images by moving a lens by a specified interval for each frame, measure the sharpness of the images, and detect a lens position having the highest sharpness as a focal point.
  • the camera device 210 may detect a focus based on a phase detection method (eg, phase AF, refer to FIG.
  • phase detection method eg, phase AF, refer to FIG.
  • the camera device 210 may include at least one phase detection pixel.
  • the camera device 210 separates the incident light and measures a disparity between two sub-images obtained through a phase detection pixel to determine a focused lens position based on a stored disparity map. have.
  • a method of detecting a focus of the camera device 210 will be described with reference to FIGS. 3A and 3B .
  • the distance extracting apparatus 220 may obtain depth information (eg, depth distance) corresponding to the image obtained by the camera apparatus 210 .
  • the distance extracting apparatus 220 may obtain a depth information image corresponding to the image obtained by the camera apparatus 210 .
  • the depth information image may include depth information (eg, a distance from the camera device 210 to the object) of an object (or a pixel corresponding to the object) included in the acquired image.
  • the distance extraction device 220 may include a time of flight (ToF) camera, an infrared camera, or a stereo camera.
  • ToF time of flight
  • the display device 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the display device 160 may include a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the corresponding device.
  • the display device 160 may include a touch circuitry configured to sense a touch or a sensor circuit (eg, a pressure sensor) configured to measure the intensity of a force generated by the touch.
  • the display device 160 may display an image (eg, a preview image) acquired by the camera device 210 .
  • the display device 160 may receive a user input (eg, a touch by a user), and the processor 120 may set a region of interest for an automatic focus detection operation at a position corresponding to the user input. .
  • 3A is a diagram illustrating an example of a focus detection method according to an embodiment.
  • 3B is a diagram illustrating another example of a focus detection method according to various embodiments of the present disclosure
  • 3C is a diagram illustrating another example of a focus detection method according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 101 may detect a focus through a contrast detection method (eg, contrast AF).
  • contrast detection method moves the lens to a position with the highest contrast by using the characteristic that the contour becomes clear in an image with an accurate focus and the contrast increases, and the contour is blurred in an image with an inaccurate focus and the contrast decreases.
  • the processor 120 may measure contrast of images obtained while adjusting a lens position of the camera device 210 , and determine a focus to a lens position corresponding to an image having the highest contrast. For example, in the first graph 301 , the processor 120 may change the lens positions 311 to 316 of the camera device 210 .
  • the processor 120 may measure contrasts 321 to 325 of images corresponding to the lens positions 311 to 316 while changing the lens positions 311 to 316 . For example, the processor 120 may determine the focus of the camera device 210 with the lens position 316 corresponding to the greatest contrast 324 . The processor 120 may perform a contrast detection method on the ROI.
  • the electronic device 101 may detect a focus through a phase detection method (eg, phase AF).
  • phase detection method focuses using a phase difference between pixels in one image.
  • the processor 120 measures a disparity between two sub-images obtained by separating light incident through a lens (eg, a photographic lens) of the camera device 210, and based on a stored disparity map Thus, it is possible to determine the position of the lens that is in focus.
  • the separated sub-images may have the same phase in a phase detection sensor (eg, an AF sensor, a phase detection pixel).
  • the separated sub-images may have different phases in a phase detection sensor (eg, an AF sensor, a phase detection pixel).
  • the processor 120 may perform a phase detection method on the ROI.
  • the electronic device 101 may detect a focus by dividing the ROI 10 .
  • the processor 120 may obtain an accurate focus through the method of FIG. 3A or 3B . It can be difficult to detect.
  • the processor 120 may detect a focus by dividing the ROI 10 into a plurality of sub-ROIs.
  • the region of interest 10 may be divided into a first sub region of interest 11 and a second sub region of interest 12 .
  • the region of interest 10 may be divided into a third sub region of interest 13 and a fourth sub region of interest 14 .
  • the region of interest 10 may be divided into a fifth sub region of interest 15 and a sixth sub region of interest 16 .
  • the processor 120 calculates a focus detection result based on the method of FIG. 3A or 3B for each sub-region of interest, and determines a focus (or lens position) according to a specified criterion (eg, a focus selection corresponding to the nearest object).
  • a specified criterion eg, a focus selection corresponding to the nearest object.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an image acquired for auto-focus detection according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a depth information image corresponding to the image of FIG. 4 .
  • the electronic device 101 may acquire an image 401 for auto-focus detection.
  • the processor 120 may acquire the image 401 through the camera device 210 .
  • the processor 120 may set the ROI 411 in a part of the image 401 for automatic focus detection.
  • the region of interest 411 may be set at a location corresponding to a specified location (eg, the center of the image 401) or a user input (eg, a user's touch).
  • the region of interest 411 may be set to a specified size.
  • the processor 120 may acquire the depth information image 403 corresponding to the image 401 through the distance extraction apparatus 220 .
  • the depth information image 403 may include electronic information for objects (eg, flowers, stems, flowerpots, desks, or trees) included in the image 401 (or each part or each pixel of the image 401 ). It may include depth information including a depth distance from the device 101 .
  • the processor 120 may perform auto-focus detection based on the ROI 411 according to the method of FIG. 3A or 3B .
  • the processor 120 may acquire a first focal length (eg, a depth distance at which at least one object included in the ROI 411 is clearly visible) based on the ROI 411 .
  • portions eg, the first portion 421 (eg, at least a portion of the first object 431 ) and the second portion 422 (eg, the second object 432 ) having different depth distances within the region of interest 411 . . It may be determined whether the first portion 421 and the second portion 422 having different depth distances of the region 411 are out of focus).
  • a first partial depth distance to a first portion 421 (eg, an object to be focused on, a near object, a stem of a flower in FIG. 4 , or a portion of the first object 431 in FIG. 4 ) within the region of interest 411 using (eg, a depth distance from the electronic device 101 to the first portion 421 )
  • the processor 120 may compare the first focal length and the first partial depth distance. For example, When the difference between the first focal length and the first partial depth distance is less than a specified difference (eg, within the same depth of field or within a specified depth of field section), the processor 120 determines a portion of the region of interest 411 having a different depth distance. When the difference between the first focal length and the first partial depth distance is equal to or greater than the specified difference, the processor 120 determines whether portions having different depth distances exist within the region of interest 411 . can be judged as
  • the processor 120 may perform photographing using the first focal length.
  • the processor 120 may detect the focus by dividing the ROI 411 into sub-ROIs according to the method of FIG. 3C . For example, the processor 120 detects a focus with respect to the sub-regions of interest, and a focus corresponding to a depth distance of the first portion 421 among the foci detected based on a specified condition (eg, the sub-regions of interest). can be selected) to determine the focus.
  • a specified condition eg, the sub-regions of interest.
  • the processor 120 may set an alternative ROI 413 .
  • the processor 120 has a depth distance within a specified error with the first portion 421 based on the depth information image 403 , and detects a focus by a specified size (eg, the method of FIG. 3A or 3B ).
  • a candidate region having this possible size and the same or similar size to the region of interest 411 may be searched for in a region outside the region of interest 411 .
  • the processor 120 may determine whether the first object 431 extends outside the region of interest 411 .
  • the processor 120 may search for the candidate region from the extension portion of the first object 431 .
  • the processor 120 may set the candidate region as the alternative region of interest 413 .
  • the processor 120 may perform the method of FIG. 3A or 3B based on the alternative ROI 413 and obtain a second focal length. Because the alternative region of interest 413 has a depth distance equal to or similar to that of the first portion 421 and has an area greater than or equal to a specified size, the processor 120 performs the method of FIG. 3A or 3B based on the alternative region of interest 413 . accurate focus can be detected.
  • the processor 120 may perform photographing based on the second focal length.
  • the processor 120 may determine whether the focus detection of the first part 421 is possible in the ROI 411 . For example, the processor 120 may obtain the first focal length based on the first portion 421 through the method of FIG. 3C . However, in some cases, it is difficult to detect the focus of the first portion 421 through the method of FIG. 3C . For example, when the size of the first portion 421 in the region of interest 411 is smaller than a specified size (eg, when the first object 431 has an elongated shape such as a flower stem in FIG. 4 ), the processor ( In the case of 120 , it may be difficult to detect the focus of the first portion 421 even using the method of FIG.
  • a specified size eg, when the first object 431 has an elongated shape such as a flower stem in FIG. 4
  • the processor In the case of 120 , it may be difficult to detect the focus of the first portion 421 even using the method of FIG.
  • the processor 120 may determine whether an alternative ROI 413 exists. When the alternative ROI 413 exists, the processor 120 may perform the method of FIGS. 3A , 3B or 3C based on the alternative ROI 413 and obtain a second focal length. Since the alternative region of interest 413 has a depth distance within a specified error from the first portion 421 and has an area greater than or equal to a specified size, the processor 120 may be configured to perform the operation of FIG. 3A , 3B or FIG. 3B based on the alternative region of interest 413 . An accurate focus may be detected by the method of FIG. 3C . The processor 120 may perform photographing based on the second focal length.
  • the method of detecting the focus through the alternative ROI 413 may be performed when the focus is not determined even after the method of FIG. 3C is performed a specified number of times.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an auto-focus detection method according to an exemplary embodiment.
  • the electronic device 101 may perform an automatic focus detection operation. For example, when a photographing-related application (eg, a camera app) is executed, the processor 120 may drive the camera device 210 and the distance extraction device 220 .
  • a photographing-related application eg, a camera app
  • the processor 120 may drive the camera device 210 and the distance extraction device 220 .
  • the processor 120 may acquire an image 401 for auto-focus detection through the camera device 210 .
  • the processor 120 may set the ROI 411 in a part of the image 401 .
  • the region of interest 411 may be set at a specified location (eg, a central portion of the image 401) or a position corresponding to a user input (eg, a user's touch).
  • the region of interest 411 may be set to a specified size, for example.
  • the processor 120 may perform automatic focus detection based on the ROI 411 .
  • the processor 120 may perform auto-focus detection based on the region of interest 411 according to the method of FIG. 3A or 3B .
  • the processor 120 may acquire a first focal length (eg, a depth distance at which at least one object included in the ROI 411 is clearly visible) based on the ROI 411 .
  • the processor 120 determines a lens position corresponding to the region of interest 411 through the automatic focus detection, and matches the stored depth distance conversion data (eg, the lens position and the depth distance to the subject when focus is achieved). data), a depth distance corresponding to the lens position may be calculated.
  • the processor 120 may store the calculated depth distance as the first focal length.
  • the processor 120 may detect depth information (or depth distance) corresponding to the image 401 .
  • the processor 120 may acquire the depth information image 403 corresponding to the image 401 through the distance extraction apparatus 220 .
  • the depth information image 403 may include distance information from the electronic device 101 for objects (eg, flowers, stems, flowerpots, desks, or trees) included in the image 401 .
  • the processor 120 may determine whether portions having different depth distances exist within the region of interest 411 .
  • the processor 120 uses the depth information image 403 to focus on the first portion 421 in the region of interest 411 (eg, the portion having the smallest depth distance in the region of interest 411 ).
  • may obtain a first partial depth distance eg, a depth distance from the electronic device 101 to the first part 421 ) with respect to at least a portion of an object, a short-range object, or a flower stem in FIG. 4 .
  • the processor 120 may compare the first focal length and the first partial depth distance obtained in operation 630 .
  • the processor 120 determines that the depth distance within the region of interest 411 is It can be judged that other parts do not exist.
  • the processor 120 determines that parts having different depth distances within the ROI 411 are determined. can be judged to exist. If there are no portions having different depth distances within the region of interest 411 , the processor 120 may move to operation 680 to perform imaging based on the first focal length. When portions having different depth distances exist within the region of interest 411 , the processor 120 may perform operation 660 .
  • the processor 120 may acquire the first focal length based on the method of FIG. 3C . For example, if parts having different depth distances exist in the region of interest 411 , the processor 120 may divide the region of interest 411 into sub regions of interest to obtain the first focal length according to a specified criterion. have. As an example, the processor 120 may perform the method of FIG. 3C a specified number of times. When the difference between the first focal length and the first partial distance information is within the specified error within the specified number of times, the processor 120 moves to operation 680 to perform imaging based on the first focal length. have. If the method of FIG. 3C is performed the specified number of times, but the difference between the first focal length and the first partial distance information is greater than the specified error, the processor 120 may perform operation 660 .
  • the processor 120 may determine whether an alternative ROI exists. For example, when portions having different depth distances exist within the region of interest 411 , it may be difficult for the processor 120 to detect an accurate focus using the method of FIG. 3A or 3B .
  • the processor 120 has the first partial depth distance and a depth distance within the specified error based on the depth information image 403, and has a specified size (eg, a size capable of detecting a focus by the method of FIG. 3A or 3B; At least one candidate region including the third portion 423 having the same or similar size as the region of interest 411 may be searched for in an area outside the region of interest 411 .
  • the processor 120 may determine whether the first object 431 including at least a portion of the first portion 421 extends outside the region of interest 411 .
  • the processor 120 may search for the candidate region from the extension portion of the first object 431 .
  • an extension portion of the first object 431 may include a third portion 423 . If the candidate region does not exist, the processor 120 may move to operation 680 to perform imaging based on the first focal length. If the candidate region exists, the processor 120 may perform operation 670 .
  • the processor 120 may set an alternative ROI 413 .
  • the processor 120 may designate one having the largest area among the at least one candidate region as the alternative ROI 413 .
  • the processor 120 may perform operations 630 to 660 again based on the alternative ROI 413 . Since the third portion 423 included in the alternative region of interest 413 has a depth distance within the specified error from the first portion 421 and has an area greater than or equal to the specified size, the processor 120 generates the alternative region of interest 413 . ) based on the method of FIG. 3A or 3B , the correct focus may be detected.
  • the processor 120 may perform operations 630 to 660 based on the alternative ROI 413 to obtain a second focal length (eg, a focal point adjusted to the depth distance of the first portion 421 ).
  • a second focal length eg, a focal point adjusted to the depth distance of the first portion 421 .
  • the processor 120 may perform imaging based on the first focal length or the second focal length. For example, when operation 650 is performed again based on the second focal length, since parts having different depth distances do not exist in the alternative ROI 413 , the processor 120 is configured to perform the operation 650 based on the second focal length. shooting can be done. For example, the processor 120 may move a lens of the camera device 210 (or adjust a lens position) based on the first focal length or the second focal length. If there is no user's shutter input after the lens is moved to focus, the processor 120 may repeatedly perform operations 610 to 670 . When there is a user's shutter input after the lens is moved to focus, the processor 120 may perform photographing according to the determined focus.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a search method for an alternative ROI of FIG. 6 .
  • An example of operations 660 and 670 of FIG. 6 may be shown for the method of searching for an alternative ROI of FIG. 7 .
  • the processor 120 may select a first portion 421 within the ROI 411 .
  • the first portion 421 may include the first object 431 having a minimum depth distance within the region of interest 411 .
  • the first portion 421 may be identified through operation 650 of FIG. 6 .
  • the processor 120 may identify a depth section of the first part 421 .
  • the depth section may indicate a range of depth distances of pixels included in the first portion 421 .
  • the processor 120 may generate a depth table based on the depth information image 403 and identify a depth section (or a range of a depth distance) of the first part 421 using the depth table. .
  • the processor 120 may detect at least one candidate part included in the depth section of the first part 421 in the image 401 .
  • the at least one candidate portion may have a depth distance within a specified range.
  • the at least one candidate part may be a part of the first object 431 included in the first part 421 .
  • the at least one candidate part may be a part of an object different from the first object 431 .
  • the processor 120 may search for a candidate area having the largest area among the at least one candidate part. For example, the processor 120 may designate a largest portion among the at least one candidate portion as the candidate region.
  • the processor 120 determines the area of the candidate area and the reference area (eg, the minimum area that can be detected by the method of FIG. 3A or 3B , the same as the area of interest 411 ). or similar sizes). For example, when the area of the candidate region is equal to or less than the reference area, the processor 120 does not set the alternative region of interest 413 and is shown in FIG. 6 based on the first focal length detected in operation 630 of FIG. 6 . Operation 680 may be performed. When the area of the candidate area is greater than the reference area, the processor 120 may perform operation 760 .
  • the reference area eg, the minimum area that can be detected by the method of FIG. 3A or 3B , the same as the area of interest 411 ). or similar sizes. For example, when the area of the candidate region is equal to or less than the reference area, the processor 120 does not set the alternative region of interest 413 and is shown in FIG. 6 based on the first focal length detected in operation 630 of FIG. 6 . Operation 680 may be performed.
  • the processor 120 may set an alternative area of interest 413 in the candidate area.
  • the processor 120 may set the alternative ROI 413 and perform operations 630 to 660 of FIG. 6 again.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an auto-focus detection method according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 101 may perform an auto-focus detection operation in a dark place (eg, a place having a specified brightness or less).
  • a dark place eg, a place having a specified brightness or less.
  • the processor 120 may drive the camera device 210 and/or the distance extraction device 220 .
  • the processor 120 may acquire an image 401 for auto-focus detection through the camera device 210 .
  • the processor 120 may set a region of interest 411 in a part of the image 401 .
  • the processor 120 may perform auto-focus detection based on the region of interest 411 .
  • the processor 120 may detect depth information (or depth distance) corresponding to the image 401 .
  • Operations 805 to 820 may include the same or similar components and features to operations 610 to 640 of FIG. 6 , and descriptions of the same or similar components and features to operations 610 to 640 of FIG. 6 will be omitted.
  • the processor 120 may search for an alternative ROI 413 .
  • the processor 120 selects the edge component in the ROI 411 . may not be detectable. Accordingly, the processor 120 may determine whether an edge component can be detected in the ROI 411 through operation 825 or operation 830 .
  • operation 830 is shown to be performed after operation 825 . However, this is only an example, and according to various embodiments, operation 830 may be performed simultaneously with operation 825 or may be performed before operation 825 .
  • the processor 120 may compare the edge level with the first reference value.
  • the processor 120 may detect the edge level in the ROI 411 .
  • the edge level may include a total sum of edge-related data obtained by image filtering the ROI 411 .
  • the edge level may mean contrast in a contrast AF method.
  • the processor 120 may perform operation 830 .
  • the processor 120 may compare the brightness level of the ROI 411 with a second reference value.
  • imaging may be performed based on the first focal length detected in operation 815 .
  • the processor 120 may perform operation 835 .
  • the processor 120 performs operation 835 can be done.
  • operation 835 the processor 120 determines whether an alternative ROI exists, and in operation 840 , the processor 120 may set an alternate ROI.
  • Operation 835 may include the same or similar configuration and features as operation 660 of FIG. 6
  • operation 840 may include the same or similar configuration and features as operation 670 of FIG. 6 , so operation 660 and operation 670 of FIG. Descriptions of the same or similar configurations and features will be omitted.
  • the processor 120 may perform imaging based on the first focal length or the second focal length. For example, if the edge level is greater than or equal to the first reference value in operation 825 and the brightness level of the region of interest 411 is greater than or equal to the second reference value in operation 830, the processor 120 is configured to perform the operation based on the first focal length so you can take pictures. Alternatively, when the alternative region of interest 413 set by operation 840 is set, the processor 120 performs operations 815 to 830 to obtain a second focal length (eg, a focus adjusted to the depth distance of the first portion 421 ). acquired, and photographing may be performed based on the second focal length. Operation 845 may include the same or similar components and features as those of operation 680 of FIG. 6 , and a description of the same or similar components and features as those of operation 680 of FIG. 6 will be omitted.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a search method for an alternative ROI of FIG. 8 .
  • An example of operations 835 and 840 of FIG. 8 may be shown for the method of searching for an alternative ROI of FIG. 9 .
  • the processor 120 may select the first portion 421 within the ROI 411 .
  • the processor 120 may select a portion having the smallest depth distance within the ROI 411 as the first portion 421 .
  • the processor 120 may select a portion included in the designated depth section within the ROI 411 as the first portion 421 .
  • the processor 120 may identify a depth section of the first portion 421 .
  • the processor 120 detects at least one candidate part included in the depth section of the first part 421 in the image 401 .
  • operation 920 may include the same or similar components and features as operation 720 of FIG. 7
  • operation 930 may include the same or similar components and characteristics as operation 730 of FIG. 7 . Accordingly, descriptions of the same or similar components and features as those of operations 720 and 730 of FIG. 7 will be omitted.
  • the processor 120 may search for an auto-focus detectable area among the candidate parts. For example, the processor 120 may determine at least one portion having a size (or area) larger than a reference size (or area) among the candidate portions as the auto-focus detectable area (eg, a candidate area). As an example, the processor 120 may determine the auto-focus detectable area through operations 740 and 750 of FIG. 7 .
  • the processor 120 may select a maximum brightness area from among the determined at least one autofocus detectable area.
  • the processor 120 may set an alternative ROI 413 within the maximum luminance region. The processor 120 may set the alternative ROI 413 and perform operations 630 to 660 of FIG. 6 again.
  • the electronic device (eg, the electronic device 101 ) includes a camera device (eg, the camera device 210 ) whose focus is adjusted, a distance extraction device (eg, the distance extraction device 220 ), and the It may include a camera device and a processor (eg, processor 120) operatively connected to the distance extraction device.
  • a camera device eg, the camera device 210
  • a distance extraction device eg, the distance extraction device 220
  • the It may include a camera device and a processor (eg, processor 120) operatively connected to the distance extraction device.
  • the processor acquires a first image (eg, image 401) through the camera device, and sets a first region of interest (eg, region of interest 411) for focus detection in a part of the first image and acquiring first depth information (eg, a depth information image 403 ) including a depth distance corresponding to at least one pixel included in the first image through the distance extraction device, and the first depth information
  • first depth information eg, a depth information image 403
  • the first depth information image 403 including a depth distance corresponding to at least one pixel included in the first image through the distance extraction device, and the first depth information
  • at least two portions eg, the first portion 421 and the second portion 422
  • It may be configured to set a region (eg, an alternative ROI 413 ) and perform imaging according to a focus determined based on the second ROI.
  • the first ROI may include a first portion (eg, the first portion 421) and a second portion (eg, the second portion 422) having different depth distances.
  • the processor is configured to obtain a first focal length based on the first region of interest, and when a first partial depth distance of the first portion is smaller than a second partial depth distance of the second portion, the first focal length and the first partial depth distance, and when the first focal length and the first partial depth distance are different from each other, the second ROI may be searched.
  • the processor may be configured to search for the second ROI.
  • the processor may be configured to search for the second ROI.
  • the processor may be configured to designate one of the at least one candidate region having the largest area as the second ROI.
  • the processor when the at least one candidate area does not exist, the processor may be configured to perform photographing according to the first focal length.
  • the processor may be configured to search for the second ROI.
  • the processor may be configured to detect, in the first image, at least one candidate part included in the same depth section as the first part.
  • the processor may be configured to designate one of the at least one candidate part having the largest area as the candidate area.
  • the processor may be configured to designate the candidate region as the second region of interest when the area of the candidate region is larger than a reference area.
  • the processor when the area of the candidate area is equal to or less than a reference area, the processor may be configured to perform photographing according to the first focal length.
  • the first part may include a first object (eg, first object 431), and the second part may include a second object (eg, second object 432). have. If the first object in the first image extends outside the first region of interest, and the extension portion of the first object located outside the first region of interest includes a specified size or more, It may be configured to designate the second region of interest to at least a portion of the extended portion.
  • the first region of interest may include a first portion and a second portion having different depth distances.
  • the processor divides the first region of interest into a plurality of sub regions of interest, and the plurality of sub regions of interest obtaining the first focal length based on the sub-region of interest including the first portion of
  • the second ROI may be searched.
  • the distance extraction device may include at least one of a ToF camera, an infrared camera, and a stereo camera.
  • the electronic device (eg, the electronic device 101 ) includes a camera device (eg, the camera device 210 ) whose focus is adjusted, a distance extraction device (eg, the distance extraction device 220 ), and the camera device.
  • a camera device eg, the camera device 210
  • a distance extraction device eg, the distance extraction device 220
  • a processor eg, processor 120 operatively connected to the distance extraction device, wherein the processor acquires a first image (eg, image 401) through the camera device, and A first region of interest (eg, region of interest 411 ) for focus detection is set in a part of the first image, and the first including a depth distance corresponding to each pixel of the first image through the distance extraction device
  • depth information eg, the depth information image 403
  • a first portion eg, a first portion
  • a second region of interest eg, an alternative region of interest 413 having a depth distance within the specified depth section and satisfying a specified size is set, and the It may be set to perform imaging according to a focus determined based on the second region of interest.
  • the processor may be configured to search for the second ROI when the edge level of the first ROI is less than a first reference value.
  • the processor may be configured to search for the second ROI when the brightness level of the first ROI is less than a second reference value.
  • the processor detects, in the first image, at least one candidate part included in the same depth section as the first part, and the size of the at least one candidate part is larger than the specified size. It may be set to designate at least one large as a candidate area.
  • the processor may be configured to designate the second region of interest to a part of a region having the maximum brightness among the candidate regions.
  • the processor may be configured to select a portion having the smallest depth distance in the first ROI as the first portion.
  • Electronic devices may be devices of various types.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a smart phone
  • a portable multimedia device e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart bracelet
  • first”, “second”, or “first” or “second” may simply be used to distinguish the component from other such components, and refer to the component in another aspect (e.g., importance or order) is not limited. that one (eg first) component is “coupled” or “connected” to another (eg, second) component with or without the terms “functionally” or “communicatively” When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • one or more instructions stored in a storage medium may be implemented as software (eg, the program 140) including
  • the processor eg, the processor 120
  • the device may call at least one of one or more instructions stored from a storage medium and execute it. This makes it possible for the device to be operated to perform at least one function according to the at least one command called.
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (eg, electromagnetic wave), and this term is used in cases where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.
  • a signal eg, electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be provided by being included in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product is distributed 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) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly, online between smartphones (eg: smartphones).
  • a part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server.
  • each component eg, a module or a program of the above-described components may include a singular or a plurality of entities.
  • one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg, a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, omitted, or , or one or more other operations may be added.

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Abstract

초점이 조절되는 카메라 장치, 거리 추출 장치, 상기 카메라 장치 및 상기 거리 추출 장치와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하는 전자 장치가 개시된다. 상기 프로세서는, 상기 카메라 장치를 통해 제1 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지의 일부에 초점 검출을 위한 제1 관심 영역을 설정하고, 상기 거리 추출 장치를 통해 상기 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대응하는 깊이 거리를 포함하는 제1 깊이 정보를 획득하고, 상기 제1 깊이 정보에 기초하여 상기 제1 관심 영역 내에서 깊이 거리가 다른 적어도 두 부분이 존재하는 경우, 상기 제1 이미지의 다른 일부에 제2 관심 영역을 설정하고, 상기 제2 관심 영역에 기초하여 결정된 초점에 따라 촬영을 수행하도록 설정될 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능할 수 있다.

Description

카메라의 자동 초점 검출 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 카메라의 자동 초점 검출 기술과 관련된다.
DSLR, 또는 미러리스 디지털 카메라와 같이 다양한 형태의 촬영 장치(또는 촬상 장치)가 출시되고 있다. 또한, 스마트폰, 또는 태블릿 PC와 같은 전자 장치는 카메라 모듈을 포함하여, 사진 또는 동영상을 촬영하는 기능을 제공하고 있다.
상기 촬영 장치 또는 상기 전자 장치에 있어서 사진 또는 동영상을 촬영할 때 초점을 정확하게 맞추기 위하여, 상기 촬영 장치 또는 상기 전자 장치는 자동 초점 기능을 제공하고 있다.
전자 장치의 카메라에 있어서, 자동 초점 검출 동작을 수행할 때 설정되는 관심 영역 내에 초점 거리가 서로 다른 부분들을 포함하는 경우, 전자 장치와 거리가 가까운 부분과 먼 부분 사이의 임의의 위치로 초점 거리가 검출되어 초점이 맞지 않는 경우가 발생할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 카메라가 관심 영역에서 초점을 맞추지 못하는 경우, 초점을 맞추기 위해 상기 관심 영역과 다른 위치에 대체 관심 영역을 설정하고, 상기 대체 관심 영역에 기초하여 초점을 설정하는 전자 장치를 제공하고자 한다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 초점이 조절되는 카메라 장치, 거리 추출 장치, 상기 카메라 장치 및 상기 거리 추출 장치와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 카메라 장치를 통해 제1 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지의 일부에 초점 검출을 위한 제1 관심 영역을 설정하고, 상기 거리 추출 장치를 통해 상기 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대응하는 깊이 거리를 포함하는 제1 깊이 정보를 획득하고, 상기 제1 깊이 정보에 기초하여 상기 제1 관심 영역 내에서 깊이 거리가 다른 적어도 두 부분이 존재하는 경우, 상기 제1 이미지의 다른 일부에 제2 관심 영역을 설정하고, 상기 제2 관심 영역에 기초하여 결정된 초점에 따라 촬영을 수행하도록 설정될 수 있다
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 초점이 조절되는 카메라 장치, 거리 추출 장치, 및 상기 카메라 장치 및 상기 거리 추출 장치와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 카메라 장치를 통해 제1 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지의 일부에 초점 검출을 위한 제1 관심 영역을 설정하고, 상기 거리 추출 장치를 통해 상기 제1 이미지의 각 픽셀에 대응하는 깊이 거리를 포함하는 제1 깊이 정보를 획득하고, 상기 제1 관심 영역에서 엣지 성분을 검출하지 못하는 경우, 상기 제1 관심 영역에서 지정된 심도 구간을 가지는 제1 부분을 선택하고, 상기 제1 이미지의 다른 일부에서, 상기 지정된 심도 구간 내의 깊이 거리를 가지며 지정된 크기를 만족하는 제2 관심 영역을 설정하고, 상기 제2 관심 영역에 기초하여 결정된 초점에 따라 촬영을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 카메라의 자동 초점 검출 동작 시 관심 영역 내에 전자 장치와의 거리가 다른 제1 부분 및 제2 부분이 존재하여 초점이 맞지 않는 경우, 상기 관심 영역과 다른 위치에 대체 관심 영역을 설정하고, 상기 대체 관심 영역에 기초한 자동 초점 검출 동작을 수행하여 정확한 초점을 설정할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치를 나타내는 블럭도이다.
도 3a는 일 실시 예에 따른 초점 검출 방식의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3b는 다양한 실시 예에 따른 초점 검출 방식의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 3c는 다양한 실시 예에 따른 초점 검출 방식의 또 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 자동 초점 검출을 위해 획득된 이미지의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는, 도 4의 이미지에 대응하는 깊이 정보 영상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 자동 초점 검출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 7은, 도 6의 대체 관심 영역에 대한 탐색 방법을 나타내는 순서도이다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 자동 초점 검출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 9는, 도 8의 대체 관심 영역에 대한 탐색 방법을 나타내는 순서도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은, 다양한 실시 예에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들 간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치를 나타내는 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 표시 장치(160), 카메라 장치(210) 및/또는 거리 추출 장치(220)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 표시 장치(160), 카메라 장치(210) 및 거리 추출 장치(220)와 작동적으로 연결될 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 중앙처리장치, 마이크로 프로세서, 제어부로 지칭될 수 있으며, 통신부와 같은 다른 기능부와 함께 단일 칩 시스템(System-on-a-chip 또는 System on chip, SoC)으로 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 카메라 장치(210)를 통해 이미지를 획득하고, 상기 이미지를 이용하여 자동 초점 검출 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 상기 이미지의 일부에 지정된 크기의 관심 영역(region of interest, ROI)을 설정할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 관심 영역에 기초하여 초점 검출 결과(예: 초점 거리)를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 콘트라스트 검출 방식(예: contrast AF(auto focus), 후술되는 도 3a 참조) 또는 위상 검출 방식(예: phase AF, 후술되는 도 3b 참조)을 이용하여 초점 위치를 검출 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 거리 추출 장치(220)를 통해 상기 이미지에 대응하는 깊이 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 깊이 정보에 기초하여 상기 관심 영역 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 포함되어 있는지 판단할 수 있다. 예를 들면, 상기 관심 영역은 깊이 거리가 다른 제1 부분 및 제2 부분을 포함할 수 있다. 상기 제1 부분은 상기 제2 부분보다 깊이 거리가 작을 수 있다. 깊이 거리는, 예를 들어, 전자 장치(101)(또는 전자 장치(101)에 포함된 카메라 장치(210))와 상기 이미지에 포함된 객체와의 거리로 정의될 수 있다. 일 예로, 상기 이미지가 제1 객체 및 제2 객체를 포함하는 경우, 상기 제1 부분은 상기 제1 객체의 적어도 일부분이고, 상기 제2 부분은 상기 제2 객체의 적어도 일부분일 수 있다. 다른 예로, 상기 제1 부분은 상기 제1 객체의 일부분이고, 상기 제2 부분은 상기 제1 객체의 다른 부분일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 관심 영역 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 포함되어 있는 경우, 프로세서(120)는 대체 관심 영역을 설정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 상기 관심 영역에 기초하여 검출된 초점 거리(예: 제1 거리)와 상기 깊이 정보에 따른 상기 관심 영역 내에 포함된 상기 제1 부분과 전자 장치(101) 사이의 거리(예: 제2 거리)를 비교할 수 있다. 상기 제1 거리와 상기 제2 거리가 다른 경우, 프로세서(120)는 상기 제1 부분과 동일 또는 유사한 깊이 거리를 가지는 제3 부분이 상기 관심 영역 외부에 존재하는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 유사한 깊이 거리는 지정된 오차 이내의 깊이 거리일 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 제3 부분은 상기 관심 영역 외부에 위치하는 상기 제1 객체의 일부분 또는 상기 제2 객체의 일부분일 수 있다. 또 다른 예로, 상기 제3 부분은 제3 객체의 일부분일 수 있다. 상기 제3 부분이 상기 관심 영역 외부에 존재하는 경우, 프로세서(120)는 상기 제3 부분을 포함하는 후보 영역의 크기가 지정된 크기(예: 상기 관심 영역의 크기) 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 상기 후보 영역이 지정된 크기 이상인 경우, 프로세서(120)는 상기 후보 영역을 대체 관심 영역으로 설정하고, 상기 대체 관심 영역에 기초하여 자동 초점 검출 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 대체 관심 영역과 상기 관심 영역의 크기는 실질적으로 동일할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 카메라 장치(210)는 렌즈를 통하여 입력되는 광을 수집하여 이미지(예: RGB 이미지)를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라 장치(210)는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 상기 이미지 센서는 복수의 이미지 픽셀을 포함할 수 있다. 상기 복수의 이미지 픽셀은 렌즈를 통하여 입력되는 광을 수집하여 이미지를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 카메라 장치(210)는 프로세서(120)의 제어에 따라 초점을 검출할 수 있다. 예를 들면, 카메라 장치(210)는 초점을 조절할 수 있는 적어도 하나의 렌즈를 포함할 수 있다. 카메라 장치(210)는 다양한 방식에 기초하여 초점을 검출할 수 있다. 일 예로, 카메라 장치(210)는 콘트라스트 검출 방식(예: contrast AF(auto focus), 후술되는 도 3a 참조)에 기초하여 초점을 검출할 수 있다. 예컨대, 카메라 장치(210)는 프레임 별로 렌즈를 지정된 간격 만큼씩 이동하여 이미지들을 획득하고, 상기 이미지들의 선명도를 측정하여 선명도가 가장 높은 렌즈 위치를 초점으로 검출할 수 있다. 다른 예로, 카메라 장치(210)는 위상 검출 방식(예: phase AF, 후술되는 도 3b 참조)에 기초하여 초점을 검출할 수 있다. 예컨대, 카메라 장치(210)는 적어도 하나의 위상 감지 픽셀을 포함할 수 있다. 카메라 장치(210)는 입사된 광을 분리하여 위상 감지 픽셀을 통해 얻어진 2개의 서브 이미지 간 디스패리티(disparity)를 측정하여 저장된 디스패리티 맵(disparity map)에 기초하여 초점이 맞는 렌즈 위치를 결정할 수 있다. 카메라 장치(210)의 초점 검출 방법은 도 3a 및 도 3b에서 설명한다.
일 실시 예에 따르면, 거리 추출 장치(220)는 카메라 장치(210)에 의해 획득된 이미지에 대응하는 깊이 정보(예: 깊이 거리)를 획득할 수 있다. 예를 들면, 거리 추출 장치(220)는 카메라 장치(210)에 의해 획득된 이미지에 대응하는 깊이 정보 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 깊이 정보 영상은 상기 획득된 이미지에 포함된 객체(또는 객체와 대응하는 픽셀)의 깊이 정보(예: 카메라 장치(210)에서 객체까지의 거리)를 포함할 수 있다. 예컨대, 거리 추출 장치(220)는 ToF(time of flight) 카메라, 적외선 카메라 또는 스테레오 카메라를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 예를 들면, 표시 장치(160)는 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다. 예컨대, 표시 장치(160)는 카메라 장치(210)에 의해 획득된 이미지(예: 프리뷰 영상)를 표시할 수 있다. 일 실시 예에서, 표시 장치(160)는 사용자 입력(예: 사용자에 의한 터치)을 수신하고, 프로세서(120)는 상기 사용자 입력에 대응하는 위치에 자동 초점 검출 동작을 위한 관심 영역을 설정할 수 있다.
도 3a는 일 실시 예에 따른 초점 검출 방식의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 3b는 다양한 실시 예에 따른 초점 검출 방식의 다른 예를 나타내는 도면이다. 도 3c는 다양한 실시 예에 따른 초점 검출 방식의 또 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 2 및 도 3a를 참조하면, 전자 장치(101)는 콘트라스트 검출 방식(예: contrast AF)을 통해 초점을 검출할 수 있다. 예를 들면, 콘트라스트 검출 방식은 초점이 정확한 이미지에서 윤곽이 뚜렷해져서 콘트라스트가 증가하고, 초점이 부정확한 영상에서 윤곽이 흐려져서 콘트라스트가 감소하는 특성을 이용하여 콘트라스트가 가장 높은 위치로 렌즈를 이동시키는 것이다. 프로세서(120)는 카메라 장치(210)의 렌즈 위치(lens position)를 조정하면서 획득된 이미지들의 콘트라스트(contrast)를 측정하고, 콘트라스트가 가장 높은 이미지에 대응하는 렌즈 위치로 초점을 결정할 수 있다. 예컨대, 제1 그래프(301)에서, 프로세서(120)는 카메라 장치(210)의 렌즈 위치(311 내지 316)를 변경할 수 있다. 제2 그래프(302)에서, 프로세서(120)는 렌즈 위치(311 내지 316)를 변경하면서, 렌즈 위치(311 내지 316)에 대응하는 이미지의 콘트라스트(321 내지 325)를 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 가장 큰 콘트라스트(324)에 대응하는 렌즈 위치(316)로 카메라 장치(210)의 초점을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 관심 영역에 대하여 콘트라스트 검출 방식을 수행할 수 있다.
도 2 및 도 3b를 참조하면, 전자 장치(101)는 위상 검출 방식(예: phase AF)을 통해 초점을 검출할 수 있다. 예를 들면, 위상 검출 방식은 하나의 이미지 내에서 픽셀 간 위상차를 이용하여 초점을 맞추는 것이다. 프로세서(120)는 카메라 장치(210)의 렌즈(예: photographic lens)를 통해 입사된 광을 분리하여 얻어진 2개의 서브 이미지 간 디스패리티(disparity)를 측정하여 저장된 디스패리티 맵(disparity map)에 기초하여 초점이 맞는 렌즈 위치를 결정할 수 있다. 예컨대, 초점이 맞는 상태(303)에서, 분리된 서브 이미지들은 위상 감지 센서(예: AF sensor, 위상 감지 픽셀)에서 동일한 위상을 가질 수 있다. 초점이 맞지 않는 상태(304, 305)에서, 분리된 서브 이미지들은 위상 감지 센서(예: AF sensor, 위상 감지 픽셀)에서 서로 다른 위상을 가질 수 있다. 프로세서(120)는 관심 영역에 대하여 위상 검출 방식을 수행할 수 있다.
도 2 및 도 3c를 참조하면, 전자 장치(101)는 관심 영역(10)을 분할하여 초점을 검출할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역(10) 내에 깊이 거리가 다른 부분들(예: 제1 부분 및 제2 부분)이 존재하는 경우, 프로세서(120)는 도 3a 또는 도 3b의 방법으로 통해서는 정확한 초점을 검출하기 어려울 수 있다. 이때 프로세서(120)는 관심 영역(10)을 복수의 서브 관심 영역으로 분할하여 초점을 검출할 수 있다. 일 예로, 관심 영역(10)은 제1 서브 관심 영역(11) 및 제2 서브 관심 영역(12)으로 분할될 수 있다. 다른 예로, 관심 영역(10)은 제3 서브 관심 영역(13) 및 제4 서브 관심 영역(14)으로 분할될 수 있다. 또 다른 예로, 관심 영역(10)은 제5 서브 관심 영역(15) 및 제6 서브 관심 영역(16)으로 분할될 수 있다. 다만, 관심 영역(10)의 분할 방법은 예시적인 것으로, 이것에 제한되지 않는다. 프로세서(120)는 서브 관심 영역 별로 도 3a 또는 도 3b의 방법에 기초하여 초점 검출 결과를 계산하고, 지정된 기준(예: 가장 가까운 객체에 대응하는 초점 선택)에 따라 초점(또는 렌즈 위치)을 결정할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 자동 초점 검출을 위해 획득된 이미지의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 5는, 도 4의 이미지에 대응하는 깊이 정보 영상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2, 도 4 및 도 5를 참조하면, 전자 장치(101)는 자동 초점 검출을 위해 이미지(401)를 획득할 수 있다. 예를 들면, 촬영 관련 어플리케이션(예: 카메라 앱)이 실행되는 경우, 프로세서(120)는 카메라 장치(210)를 통해 이미지(401)를 획득할 수 있다. 촬영 시작과 관련된 사용자 입력(예: 촬영 버튼 터치)이 수신되는 경우, 프로세서(120)는 자동 초점 검출을 위해 이미지(401)의 일부에 관심 영역(411)을 설정할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역(411)은 지정된 위치(예: 이미지(401)의 중앙부) 또는 사용자 입력(예: 사용자의 터치)에 대응하는 위치에 설정될 수 있다. 예를 들어, 관심 영역(411)은 지정된 크기로 설정될 수 있다. 프로세서(120)는 거리 추출 장치(220)를 통해 이미지(401)에 대응하는 깊이 정보 영상(403)을 획득할 수 있다. 예를 들어, 깊이 정보 영상(403)은 이미지(401)에 포함된 객체들(예: 꽃, 줄기, 화분, 책상, 또는 나무)(또는 이미지(401)의 각 부분 또는 각 픽셀)에 대한 전자 장치(101)로부터의 깊이 거리를 포함하는 깊이 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 관심 영역(411)에 기초하여 도 3a 또는 도 3b의 방법에 따라 자동 초점 검출을 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 관심 영역(411)에 기초하여 제1 초점 거리(예: 관심 영역(411)에 포함된 적어도 하나의 객체가 선명하게 보이는 깊이 거리)를 획득할 수 있다. 이때 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들(예: 제1 부분(421)(예: 제1 객체(431)의 적어도 일부분) 및 제2 부분(422)(예: 제2 객체(432)의 적어도 일부분)이 포함되어 있는 경우, 프로세서(120)는 정확한 초점 거리를 획득하기 어려울 수 있다. 이에 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는지 여부(또는 관심 영역(411)의 깊이 거리가 다른 제1 부분(421) 및 제2 부분(422)에 의해 초점이 맞지 않는지 여부)를 판단할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 깊이 정보 영상(403)을 이용하여 관심 영역(411) 내의 제1 부분(421)(예: 초점을 맞추려는 객체, 근거리 객체, 도 4에서 꽃의 줄기, 또는 제1 객체(431)의 일부분)에 대한 제1 부분 깊이 거리(예: 전자 장치(101)로부터 제1 부분(421)까지의 깊이 거리)를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 초점 거리 및 상기 제1 부분 깊이 거리를 비교할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 초점 거리 및 상기 제1 부분 깊이 거리의 차이가 지정된 차이 미만인 경우(예: 동일 피사계 심도 또는 지정된 피사계 심도 구간 내인 경우), 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 상기 제1 초점 거리 및 상기 제1 부분 깊이 거리의 차이가 상기 지정된 차이 이상인 경우, 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하지 않는 경우(또는 관심 영역(411) 내에 포함된 제1 부분(421)과 제2 부분(422)의 깊이 거리 차이가 상기 지정된 차이 미만인 경우), 프로세서(120)는 상기 제1 초점 거리를 이용하여 촬영을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는 경우(또는 관심 영역(411) 내에 포함된 제1 부분(421)과 제2 부분(422)의 깊이 거리 차이가 상기 지정된 차이 이상인 경우), 프로세서(120)는 도 3c의 방법에 따라 관심 영역(411)을 서브 관심 영역들로 분할하여 초점을 검출할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 서브 관심 영역들에 대하여 초점을 검출하고, 지정된 조건(예: 서브 관심 영역들에 기초하여 검출된 초점들 중 제1 부분(421)의 깊이 거리와 대응되는 초점을 선택)에 따라 초점을 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는 경우(또는 관심 영역(411) 내에 포함된 제1 부분(421)과 제2 부분(422)의 깊이 거리 차이가 지정된 차이 이상인 경우), 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)을 설정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 깊이 정보 영상(403)에 기초하여 상기 제1 부분(421)과 지정된 오차 이내의 깊이 거리를 가지며, 지정된 크기(예: 도 3a 또는 도 3b의 방법으로 초점 검출이 가능한 크기, 관심 영역(411)과 동일 또는 유사한 크기)를 가지는 후보 영역을 관심 영역(411) 외부의 영역에서 검색할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 제1 객체(431)가 관심 영역(411) 외부로 연장되는지 확인할 수 있다. 제1 객체(431)가 관심 영역(411) 외부로 연장되는 경우, 프로세서(120)는 제1 객체(431)의 연장 부분에서 상기 후보 영역을 검색할 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 후보 영역이 존재하고, 깊이 거리가 제1 부분(421)과 지정된 오차 이내인 경우, 프로세서(120)는 상기 후보 영역을 대체 관심 영역(413)으로 설정할 수 있다. 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)에 기초하여 도 3a 또는 도 3b의 방법을 수행하고, 제2 초점 거리를 획득할 수 있다. 대체 관심 영역(413)은 제1 부분(421)과 동일 또는 유사한 깊이 거리를 가지며 지정된 크기 이상의 면적을 가지기 때문에, 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)에 기초하여 도 3a 또는 도 3b의 방법으로 정확한 초점을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는 경우, 프로세서(120)는 관심 영역(411)에서 제1 부분(421)의 초점 검출이 가능한지 판단할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 도 3c의 방법을 통해 제1 부분(421)에 기초하여 제1 초점 거리를 획득할 수 있다. 다만, 도 3c의 방법을 통해 제1 부분(421)의 초점 검출이 어려운 경우가 있다. 예컨대, 관심 영역(411)에서 제1 부분(421)의 크기가 지정된 크기보다 작은 경우(예: 도 4에서 꽃의 줄기와 같이 제1 객체(431)가 가늘고 긴 형태를 가지는 경우), 프로세서(120)는 도 3c의 방법을 이용해도 제1 부분(421)의 초점 검출이 어려울 수 있다. 도 3c의 방법을 통해 제1 부분(421)의 초점 검출이 어려운 경우, 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)의 존재 여부를 판단할 수 있다. 대체 관심 영역(413)이 존재하는 경우, 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)에 기초하여 도 3a, 도 3b 또는 도 3c의 방법을 수행하고, 제2 초점 거리를 획득할 수 있다. 대체 관심 영역(413)은 제1 부분(421)과 지정된 오차 이내의 깊이 거리를 가지며 지정된 크기 이상의 면적을 가지기 때문에, 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)에 기초하여 도 3a, 도 3b 또는 도 3c의 방법으로 정확한 초점을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 대체 관심 영역(413)을 통해 초점을 검출하는 방법은 도 3c의 방법이 지정된 횟수만큼 수행된 후에도 초점이 결정되지 못한 경우 수행될 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 자동 초점 검출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2, 도 4 내지 도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 자동 초점 검출 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 촬영 관련 어플리케이션(예: 카메라 앱)이 실행되는 경우, 프로세서(120)는 카메라 장치(210) 및 거리 추출 장치(220)를 구동할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 610에서, 프로세서(120)는 카메라 장치(210)를 통해 자동 초점 검출을 위한 이미지(401)를 획득할 수 있다. 동작 620에서, 프로세서(120)는 이미지(401)의 일부에 관심 영역(411)을 설정할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역(411)은 지정된 위치(예: 이미지(401)의 중앙부) 또는 사용자 입력(예: 사용자의 터치)에 대응하는 위치에 설정될 수 있다. 관심 영역(411)은 예를 들어, 지정된 크기로 설정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 630에서, 프로세서(120)는 관심 영역(411)에 기초하여 자동 초점 검출을 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 관심 영역(411)에 기초하여 도 3a 또는 도 3b의 방법에 따라 자동 초점 검출을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 관심 영역(411)에 기초하여 제1 초점 거리(예: 관심 영역(411)에 포함된 적어도 하나의 객체가 선명하게 보이는 깊이 거리)를 획득할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 상기 자동 초점 검출을 통해 관심 영역(411)에 대응하는 렌즈 위치를 결정하고, 저장된 깊이 거리 환산 데이터(예: 초점이 맞을 때 렌즈 위치와 피사체까지의 깊이 거리의 매칭 데이터)에 기초하여 상기 렌즈 위치에 대응하는 깊이 거리를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 산출된 깊이 거리를 상기 제1 초점 거리로서 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 640에서, 프로세서(120)는 이미지(401)에 대응하는 깊이 정보(또는 깊이 거리)를 검출할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 거리 추출 장치(220)를 통해 이미지(401)에 대응하는 깊이 정보 영상(403)을 획득할 수 있다. 깊이 정보 영상(403)은 이미지(401)에 포함된 객체들(예: 꽃, 줄기, 화분, 책상, 또는 나무)에 대한 전자 장치(101)로부터의 거리 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 650에서, 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 깊이 정보 영상(403)을 이용하여 관심 영역(411) 내의 제1 부분(421)(예: 관심 영역(411) 내에서 깊이 거리가 최소인 부분, 초점을 맞추려는 객체의 적어도 일부분, 근거리 객체, 또는 도 4에서 꽃의 줄기)에 대한 제1 부분 깊이 거리(예: 전자 장치(101)로부터 제1 부분(421)까지의 깊이 거리)를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 동작 630에서 획득된 상기 제1 초점 거리 및 상기 제1 부분 깊이 거리를 비교할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 초점 거리 및 상기 제1 부분 거리 정보의 차이가 지정된 오차 이내인 경우(또는 관심 영역(411) 내에 포함된 제1 부분(421)과 제2 부분(422)의 깊이 거리 차이가 상기 지정된 오차 이내인 경우)(예: 제1 부분(421)과 제2 부분(422)이 동일 심도 또는 지정된 심도 구간 내에 포함되는 경우), 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 상기 제1 초점 거리 및 상기 제1 부분 깊이 거리의 차이가 상기 지정된 오차보다 큰 경우(또는 관심 영역(411) 내에 포함된 제1 부분(421)과 제2 부분(422)의 깊이 거리 차이가 상기 지정된 오차보다 큰 경우) (예: 제1 부분(421)과 제2 부분(422)이 서로 다른 심도 구간에 포함되는 경우), 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하지 않는 경우, 프로세서(120)는 동작 680으로 이동하여 상기 제1 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다. 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는 경우, 프로세서(120)는 동작 660을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 동작 650에서, 프로세서(120)는 도 3c의 방법에 기초하여 상기 제1 초점 거리를 획득할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는 경우, 프로세서(120)는 관심 영역(411)을 서브 관심 영역들로 나누어 지정된 기준에 따라 상기 제1 초점 거리를 획득할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 도 3c의 방법을 지정된 횟수만큼 수행할 수 있다. 상기 지정된 횟수 이내에 상기 제1 초점 거리 및 상기 제1 부분 거리 정보의 차이가 상기 지정된 오차 이내가 되는 경우, 프로세서(120)는 동작 680으로 이동하여 상기 제1 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다. 도 3c의 방법을 상기 지정된 횟수만큼 수행하였으나 상기 제1 초점 거리 및 상기 제1 부분 거리 정보의 차이가 상기 지정된 오차보다 큰 경우, 프로세서(120)는 동작 660을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 660에서, 프로세서(120)는 대체 관심 영역의 존재 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역(411) 내에 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하는 경우, 프로세서(120)는 도 3a 또는 도 3b의 방법으로는 정확한 초점을 검출하기 어려울 수 있다. 프로세서(120)는 깊이 정보 영상(403)에 기초하여 상기 제1 부분 깊이 거리와 상기 지정된 오차 이내의 깊이 거리를 가지며, 지정된 크기(예: 도 3a 또는 도 3b의 방법으로 초점 검출이 가능한 크기, 관심 영역(411)과 동일 또는 유사한 크기)를 가지는 제3 부분(423)을 포함하는 적어도 하나의 후보 영역을 관심 영역(411)의 외부 영역에서 검색할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 제1 부분(421)의 적어도 일부를 포함하는 제1 객체(431)가 관심 영역(411) 외부로 연장되는지 확인할 수 있다. 제1 객체(431)가 관심 영역(411) 외부로 연장되는 경우, 프로세서(120)는 제1 객체(431)의 연장 부분에서 상기 후보 영역을 검색할 수 있다. 예를 들어, 제1 객체(431)의 연장 부분은 제3 부분(423)을 포함할 수 있다. 상기 후보 영역이 존재하지 않는 경우, 프로세서(120)는 동작 680으로 이동하여 상기 제1 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다. 상기 후보 영역이 존재하는 경우, 프로세서(120)는 동작 670을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 670에서, 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)을 설정할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 상기 적어도 하나의 후보 영역 중 가장 큰 면적을 가지는 하나를 대체 관심 영역(413)으로 지정할 수 있다. 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)에 기초하여 동작 630 내지 동작 660을 다시 수행할 수 있다. 대체 관심 영역(413)에 포함된 제3 부분(423)은 제1 부분(421)과 상기 지정된 오차 이내의 깊이 거리를 가지며 지정된 크기 이상의 면적을 가지기 때문에, 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)에 기초하여 도 3a 또는 도 3b의 방법으로 정확한 초점을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)에 기초하여 동작 630 내지 동작 660을 수행하여 제2 초점 거리(예: 제1 부분(421)의 깊이 거리에 맞춰진 초점)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 680에서, 프로세서(120)는 상기 제1 초점 거리 또는 상기 제2 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 제2 초점 거리에 기초하여 동작 650이 다시 수행되는 경우 대체 관심 영역(413) 내에는 깊이 거리가 다른 부분들이 존재하지 않으므로, 프로세서(120)는 상기 제2 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 상기 제1 초점 거리 또는 상기 제2 초점 거리에 기초하여 카메라 장치(210)의 렌즈를 이동시킬 수 있다(또는 렌즈 위치를 조정할 수 있다). 렌즈가 초점을 맞춰 이동된 후 사용자의 셔터 입력이 없는 경우, 프로세서(120)는 동작 610 내지 동작 670을 반복하여 수행할 수 있다. 렌즈가 초점을 맞춰 이동된 후 사용자의 셔터 입력이 있는 경우, 프로세서(120)는 결정된 초점에 따라 촬영을 수행할 수 있다.
도 7은, 도 6의 대체 관심 영역에 대한 탐색 방법을 나타내는 순서도이다. 도 7의 대체 관심 영역의 탐색 방법은 도 6의 동작 660 및 동작 670의 일 예를 나타낼 수 있다.
도 2, 도 4 내지 도 7을 참조하면, 동작 710에서, 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에서 제1 부분(421)을 선택할 수 있다. 예를 들면, 제1 부분(421)은 관심 영역(411) 내에서 깊이 거리가 최소인 제1 객체(431)를 포함할 수 있다. 제1 부분(421)은 도 6의 동작 650을 통해 확인될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 720에서, 프로세서(120)는 제1 부분(421)의 심도 구간을 확인할 수 있다. 예를 들면, 심도 구간은 제1 부분(421)에 포함된 픽셀들의 깊이 거리의 범위를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 깊이 정보 영상(403)에 기초하여 심도표를 생성하고, 상기 심도표를 이용하여 제1 부분(421)의 심도 구간(또는 깊이 거리의 범위)을 확인할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 730에서, 프로세서(120)는 이미지(401) 내에서 제1 부분(421)의 심도 구간 내에 포함되는 적어도 하나의 후보 부분을 검출할 수 있다. 예를 들면, 상기 적어도 하나의 후보 부분은 지정된 범위 이내의 깊이 거리를 가질 수 있다. 일 예로, 상기 적어도 하나의 후보 부분은 제1 부분(421)에 포함된 제1 객체(431)의 일부분일 수 있다. 다른 예로, 상기 적어도 하나의 후보 부분은 제1 객체(431)와 다른 객체의 일부분일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 740에서, 프로세서(120)는 상기 적어도 하나의 후보 부분 중 최대 면적을 가지는 후보 영역을 탐색할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 상기 적어도 하나의 후보 부분 중 가장 큰 부분을 상기 후보 영역으로 지정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 750에서, 프로세서(120)는 상기 후보 영역의 면적과 기준 면적(예: 예: 도 3a 또는 도 3b의 방법으로 초점 검출이 가능한 최소 면적, 관심 영역(411)과 동일 또는 유사한 크기)을 비교할 수 있다. 예를 들면, 상기 후보 영역의 면적이 상기 기준 면적 이하인 경우, 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)을 설정하지 않고, 도 6의 동작 630에서 검출된 제1 초점 거리에 기초하여 도 6의 동작 680을 수행할 수 있다. 상기 후보 영역의 면적이 상기 기준 면적보다 큰 경우, 프로세서(120)는 동작 760을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동자 760에서, 상기 후보 영역의 면적이 상기 기준 면적보다 큰 경우, 프로세서(120)는 상기 후보 영역 내에 대체 관심 영역(413)을 설정할 수 있다. 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)을 설정하고, 도 6의 동작 630 내지 동작 660을 다시 수행할 수 있다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 자동 초점 검출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2, 도 4, 도 5 및 도 8을 참조하면, 전자 장치(101)는 어두운 장소(예: 지정된 밝기 이하의 장소)에서 자동 초점 검출 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 촬영 관련 어플리케이션(예: 카메라 앱)이 실행되는 경우, 프로세서(120)는 카메라 장치(210) 및/또는 거리 추출 장치(220)를 구동할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 805에서, 프로세서(120)는 카메라 장치(210)를 통해 자동 초점 검출을 위한 이미지(401)를 획득할 수 있다. 동작 810에서, 프로세서(120)는 이미지(401)의 일부에 관심 영역(411)을 설정할 수 있다. 동작 815에서, 프로세서(120)는 관심 영역(411)에 기초하여 자동 초점 검출을 수행할 수 있다. 동작 820에서, 프로세서(120)는 이미지(401)에 대응하는 깊이 정보(또는 깊이 거리)를 검출할 수 있다. 동작 805 내지 동작 820은 도 6의 동작 610 내지 동작 640과 동일 또는 유사한 구성 및 특징을 포함할 수 있고, 도 6의 동작 610 내지 동작 640과 동일 또는 유사한 구성 및 특징에 대한 설명은 생략한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 관심 영역(411)에서 엣지 성분을 검출할 수 없는 경우 대체 관심 영역(413)을 검색할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)의 주변 조도가 특정 조도 이하이거나 관심 영역(411)에 포함된 적어도 하나의 객체에 엣지 성분이 없는 경우, 프로세서(120)는 관심 영역(411)에서 엣지 성분을 검출하지 못할 수 있다. 이에 프로세서(120)는 동작 825 또는 동작 830을 통해 관심 영역(411)에서 엣지 성분을 검출 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 도 8에서, 동작 830은 동작 825 이후 수행되는 것으로 도시 되었다. 다만, 이는 예시적인 것으로, 다양한 실시 예에 따르면, 동작 830은 동작 825와 동시에 수행 또는 동작 825보다 먼저 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 825에서, 프로세서(120)는 엣지 레벨을 제1 기준 값과 비교할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 관심 영역(411)에서 상기 엣지 레벨을 검출할 수 있다. 일 예로, 상기 엣지 레벨은 관심 영역(411)을 이미지 필터링하여 획득된 엣지 관련 데이터의 총 합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 엣지 레벨은 콘트라스트 AF(contrast AF) 방식에서의 콘트라스트(contrast)를 의미할 수 있다. 상기 엣지 레벨이 상기 제1 기준 값 이상인 경우(예: 관심 영역(411) 내의 객체들이 구분되는 정도가 지정된 기준을 만족하는 경우), 프로세서(120)는 동작 830을 수행할 수 있다. 동작 830에서, 프로세서(120)는 관심 영역(411)의 밝기 레벨을 제2 기준 값과 비교할 수 있다. 관심 영역(411)의 밝기 레벨이 상기 제2 기준 값 이상인 경우(예: 도 3a 또는 도 3b의 방법을 통해 초점 검출이 가능한 정도로 관심 영역(411)의 광량이 충분한 경우), 동작 845에서, 프로세서(120)는 동작 815에서 검출된 제1 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 825에서, 상기 엣지 레벨이 상기 제1 기준 값보다 작은 경우(예: 관심 영역(411) 내의 객체들이 구분되는 정도가 지정된 조건을 만족하지 않는 경우), 프로세서(120)는 동작 835를 수행할 수 있다. 또는 동작 830에서, 관심 영역(411)의 밝기 레벨이 상기 제2 기준 값보다 작은 경우(예: 도 3a 또는 도 3b의 방법을 통해 검출된 초점이 불확실한 경우), 프로세서(120)는 동작 835를 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 835에서 프로세서(120)는 대체 관심 영역의 존재 여부를 판단하고, 동작 840에서 프로세서(120)는 대체 관심 영역을 설정할 수 있다. 동작 835은 도 6의 동작 660과 동일 또는 유사한 구성 및 특징을 포함할 수 있고, 동작 840은 도 6의 동작 670과 동일 또는 유사한 구성 및 특징을 포함할 수 있어, 도 6의 동작 660 및 동작 670과 동일 또는 유사한 구성 및 특징에 대한 설명은 생략한다.
일 실시 예에 따르면, 동작 845에서, 프로세서(120)는 상기 제1 초점 거리 또는 제2 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다. 예를 들면, 동작 825에서 상기 엣지 레벨이 상기 제1 기준 값 이상이고 동작 830에서 관심 영역(411)의 밝기 레벨이 상기 제2 기준 값 이상인 경우, 프로세서(120)는 상기 제1 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다. 또는 동작 840에 의해 설정된 대체 관심 영역(413)이 설정된 경우, 프로세서(120)는 동작 815 내지 동작 830을 수행하여 제2 초점 거리(예: 제1 부분(421)의 깊이 거리에 맞춰진 초점)를 획득하고, 상기 제2 초점 거리에 기초하여 촬영을 수행할 수 있다. 동작 845는 도 6의 동작 680과 동일 또는 유사한 구성 및 특징을 포함할 수 있고, 도 6의 동작 680과 동일 또는 유사한 구성 및 특징에 대한 설명은 생략한다.
도 9는, 도 8의 대체 관심 영역에 대한 탐색 방법을 나타내는 순서도이다. 도 9의 대체 관심 영역의 탐색 방법은 도 8의 동작 835 및 동작 840의 일 예를 나타낼 수 있다.
도 2, 도 4, 도 5, 도 8 및 도 9를 참조하면, 동작 910에서, 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에서 제1 부분(421)을 선택할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에서 깊이 거리가 최소인 부분을 제1 부분(421)으로 선택할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 관심 영역(411) 내에서 지정된 심도 구간에 포함되는 부분을 제1 부분(421)으로 선택할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 920에서, 프로세서(120)는 제1 부분(421)의 심도 구간을 확인할 수 있다. 동작 930에서, 프로세서(120)는 이미지(401) 내에서 제1 부분(421)의 심도 구간 내에 포함되는 적어도 하나의 후보 부분을 검출할 수 있다. 예컨대, 동작 920은 도 7의 동작 720과 동일 또는 유사한 구성 및 특징을 포함할 수 있고, 동작 930은 도 7의 동작 730과 동일 또는 유사한 구성 및 특징을 포함할 수 있다. 이에 도 7의 동작 720 및 동작 730과 동일 또는 유사한 구성 및 특징에 대한 설명은 생략한다.
일 실시 예에 따르면, 동작 940에서, 프로세서(120)는 상기 후보 부분들 중 자동 초점 검출 가능 영역을 탐색할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 상기 후보 부분들 중 기준 크기(또는 면적)보다 크기(또는 면적)가 큰 적어도 하나의 부분을 상기 자동 초점 검출 가능 영역(예: 후보 영역)으로 결정할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 도 7의 동작 740 및 동작 750을 통해 상기 자동 초점 검출 가능 영역을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 950에서, 프로세서(120)는 결정된 적어도 하나의 자동 초점 검출 가능 영역 중 최대 밝기 영역을 선택할 수 있다. 동작 960에서, 프로세서(120)는 상기 최대 밝기 영역 내에 대체 관심 영역(413)을 설정할 수 있다. 프로세서(120)는 대체 관심 영역(413)을 설정하고, 도 6의 동작 630 내지 동작 660을 다시 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(101))는, 초점이 조절되는 카메라 장치(예: 카메라 장치(210)), 거리 추출 장치(예: 거리 추출 장치(220)), 상기 카메라 장치 및 상기 거리 추출 장치와 작동적으로 연결된 프로세서(예: 프로세서(120))를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 카메라 장치를 통해 제1 이미지(예: 이미지(401))를 획득하고, 상기 제1 이미지의 일부에 초점 검출을 위한 제1 관심 영역(예: 관심 영역(411))을 설정하고, 상기 거리 추출 장치를 통해 상기 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대응하는 깊이 거리를 포함하는 제1 깊이 정보(예: 깊이 정보 영상(403))를 획득하고, 상기 제1 깊이 정보에 기초하여 상기 제1 관심 영역 내에서 깊이 거리가 다른 적어도 두 부분(예: 제1 부분(421) 및 제2 부분(422))이 존재하는 경우, 상기 제1 이미지의 다른 일부에 제2 관심 영역(예: 대체 관심 영역(413))을 설정하고, 상기 제2 관심 영역에 기초하여 결정된 초점에 따라 촬영을 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 관심 영역은 깊이 거리가 다른 제1 부분(예: 제1 부분(421)) 및 제2 부분(예: 제2 부분(422))을 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 제1 관심 영역에 기초하여 제1 초점 거리를 획득하고, 상기 제1 부분의 제1 부분 깊이 거리가 상기 제2 부분의 제2 부분 깊이 거리보다 작은 경우, 상기 제1 초점 거리와 상기 제1 부분 깊이 거리를 비교하고, 상기 제1 초점 거리와 상기 제1 부분 깊이 거리가 서로 다른 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 초점 거리와 상기 제1 부분 깊이 거리의 차이가 지정된 오차보다 큰 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 초점 거리와 상기 제1 부분 깊이 거리의 차이가 지정된 오차보다 큰 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 후보 영역 중 가장 큰 면적을 가지는 하나를 상기 제2 관심 영역으로 지정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 후보 영역이 존재하지 않는 경우, 상기 제1 초점 거리에 따라 촬영을 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 부분과 상기 제2 부분이 서로 다른 심도 구간에 포함되는 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 이미지 내에서, 상기 제1 부분과 동일한 심도 구간에 포함되는 적어도 하나의 후보 부분을 검출하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 후보 부분 중 최대 면적을 가지는 하나를 후보 영역으로 지정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 후보 영역의 면적이 기준 면적보다 큰 경우, 상기 후보 영역을 상기 제2 관심 영역으로 지정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 후보 영역의 면적이 기준 면적 이하인 경우, 상기 제1 초점 거리에 따라 촬영을 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 부분은 제1 객체(예: 제1 객체(431))를 포함하고, 상기 제2 부분은 제2 객체(예: 제2 객체(432))를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 제1 이미지에서 상기 제1 객체가 상기 제1 관심 영역의 외부로 연장되고, 상기 제1 관심 영역의 외부에 위치한 상기 제1 객체의 연장 부분이 지정된 크기 이상을 포함하는 경우, 상기 연장 부분의 적어도 일부에 상기 제2 관심 영역을 지정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 관심 영역은 깊이 거리가 다른 제1 부분 및 제2 부분을 포함할 수 있다. 상기 제1 부분의 제1 부분 깊이 거리가 상기 제2 부분의 제2 부분 깊이 거리보다 작은 경우, 상기 프로세서는, 상기 제1 관심 영역을 복수의 서브 관심 영역으로 분할하고, 상기 복수의 서브 관심 영역 중 상기 제1 부분이 포함된 서브 관심 영역에 기초하여 상기 제1 초점 거리를 획득하고, 상기 복수의 서브 관심 영역의 형태를 변경하면서 상기 제1 초점 거리를 복수 회 동안 반복하여 획득하고, 상기 복수 회 동안 상기 제1 초점 거리와 상기 제1 부분 깊이 거리가 서로 다른 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 거리 추출 장치는 ToF 카메라, 적외선 카메라 또는 스테레오 카메라 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(101))는 초점이 조절되는 카메라 장치(예: 카메라 장치(210)), 거리 추출 장치(예: 거리 추출 장치(220) 및 상기 카메라 장치 및 상기 거리 추출 장치와 작동적으로 연결된 프로세서(예: 프로세서(120))를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 카메라 장치를 통해 제1 이미지(예: 이미지(401))를 획득하고, 상기 제1 이미지의 일부에 초점 검출을 위한 제1 관심 영역(예: 관심 영역(411))을 설정하고, 상기 거리 추출 장치를 통해 상기 제1 이미지의 각 픽셀에 대응하는 깊이 거리를 포함하는 제1 깊이 정보(예: 깊이 정보 영상(403))를 획득하고, 상기 제1 관심 영역에서 엣지 성분을 검출하지 못하는 경우, 상기 제1 관심 영역에서 지정된 심도 구간을 가지는 제1 부분(예: 제1 부분(421))을 선택하고, 상기 제1 이미지의 다른 일부에서, 상기 지정된 심도 구간 내의 깊이 거리를 가지며 지정된 크기를 만족하는 제2 관심 영역(예: 대체 관심 영역(413))을 설정하고, 상기 제2 관심 영역에 기초하여 결정된 초점에 따라 촬영을 수행하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 관심 영역의 엣지 레벨이 제1 기준 값보다 작은 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 관심 영역의 밝기 레벨이 제2 기준 값보다 작은 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 이미지 내에서, 상기 제1 부분과 동일한 심도 구간에 포함되는 적어도 하나의 후보 부분을 검출하고, 상기 적어도 하나의 후보 부분 중 상기 지정된 크기보다 크기가 큰 적어도 하나를 후보 영역으로 지정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 후보 영역 중 최대 밝기를 가지는 영역의 일부에 상기 제2 관심 영역을 지정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 제1 관심 영역에서 깊이 거리가 가장 작은 부분을 상기 제1 부분으로 선택하도록 설정될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 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 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어™)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    초점이 조절되는 카메라 장치;
    거리 추출 장치;
    상기 카메라 장치 및 상기 거리 추출 장치와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라 장치를 통해 제1 이미지를 획득하고,
    상기 제1 이미지의 일부에 초점 검출을 위한 제1 관심 영역을 설정하고,
    상기 거리 추출 장치를 통해 상기 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대응하는 깊이 거리를 포함하는 제1 깊이 정보를 획득하고,
    상기 제1 깊이 정보에 기초하여 상기 제1 관심 영역 내에서 깊이 거리가 다른 적어도 두 부분이 존재하는 경우, 상기 제1 이미지의 다른 일부에 제2 관심 영역을 설정하고,
    상기 제2 관심 영역에 기초하여 결정된 초점에 따라 촬영을 수행하도록 설정된, 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 관심 영역은 깊이 거리가 다른 제1 부분 및 제2 부분을 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 관심 영역에 기초하여 제1 초점 거리를 획득하고,
    상기 제1 부분의 제1 부분 깊이 거리가 상기 제2 부분의 제2 부분 깊이 거리보다 작은 경우, 상기 제1 초점 거리와 상기 제1 부분 깊이 거리를 비교하고,
    상기 제1 초점 거리와 상기 제1 부분 깊이 거리가 서로 다른 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정된, 전자 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 초점 거리와 상기 제1 부분 깊이 거리의 차이가 지정된 오차보다 큰 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정된, 전자 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 후보 영역 중 가장 큰 면적을 가지는 하나를 상기 제2 관심 영역으로 지정하도록 설정된, 전자 장치.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 후보 영역이 존재하지 않는 경우, 상기 제1 초점 거리에 따라 촬영을 수행하도록 설정된, 전자 장치.
  6. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 부분과 상기 제2 부분이 서로 다른 심도 구간에 포함되는 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정된, 전자 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지 내에서, 상기 제1 부분과 동일한 심도 구간에 포함되는 적어도 하나의 후보 부분을 검출하도록 설정된, 전자 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 후보 부분 중 최대 면적을 가지는 하나를 후보 영역으로 지정하도록 설정된, 전자 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 후보 영역의 면적이 기준 면적보다 큰 경우, 상기 후보 영역을 상기 제2 관심 영역으로 지정하도록 설정된, 전자 장치.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 후보 영역의 면적이 기준 면적 이하인 경우, 상기 제1 초점 거리에 따라 촬영을 수행하도록 설정된, 전자 장치.
  11. 청구항 2에 있어서,
    상기 제1 부분은 제1 객체를 포함하고, 상기 제2 부분은 제2 객체를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지에서 상기 제1 객체가 상기 제1 관심 영역의 외부로 연장되고, 상기 제1 관심 영역의 외부에 위치한 상기 제1 객체의 연장 부분이 지정된 크기 이상을 포함하는 경우,
    상기 연장 부분의 적어도 일부에 상기 제2 관심 영역을 지정하도록 설정된, 전자 장치.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 거리 추출 장치는 ToF 카메라, 적외선 카메라 또는 스테레오 카메라 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  13. 전자 장치에 있어서,
    초점이 조절되는 카메라 장치;
    거리 추출 장치; 및
    상기 카메라 장치 및 상기 거리 추출 장치와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라 장치를 통해 제1 이미지를 획득하고,
    상기 제1 이미지의 일부에 초점 검출을 위한 제1 관심 영역을 설정하고,
    상기 거리 추출 장치를 통해 상기 제1 이미지의 각 픽셀에 대응하는 깊이 거리를 포함하는 제1 깊이 정보를 획득하고,
    상기 제1 관심 영역에서 엣지 성분을 검출하지 못하는 경우, 상기 제1 관심 영역에서 지정된 심도 구간을 가지는 제1 부분을 선택하고,
    상기 제1 이미지의 다른 일부에서, 상기 지정된 심도 구간 내의 깊이 거리를 가지며 지정된 크기를 만족하는 제2 관심 영역을 설정하고,
    상기 제2 관심 영역에 기초하여 결정된 초점에 따라 촬영을 수행하도록 설정된, 전자 장치.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 관심 영역의 엣지 레벨이 제1 기준 값보다 작은 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정된, 전자 장치.
  15. 청구항 13에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 관심 영역의 밝기 레벨이 제2 기준 값보다 작은 경우, 상기 제2 관심 영역을 검색하도록 설정된, 전자 장치.
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