WO2022203355A1 - 복수의 카메라들을 포함하는 전자 장치 - Google Patents

복수의 카메라들을 포함하는 전자 장치 Download PDF

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WO2022203355A1
WO2022203355A1 PCT/KR2022/003987 KR2022003987W WO2022203355A1 WO 2022203355 A1 WO2022203355 A1 WO 2022203355A1 KR 2022003987 W KR2022003987 W KR 2022003987W WO 2022203355 A1 WO2022203355 A1 WO 2022203355A1
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image
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정택성
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삼성전자 주식회사
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    • H04M2250/52—Details of telephonic subscriber devices including functional features of a camera

Definitions

  • Various embodiments disclosed in this document relate to an electronic device including a plurality of cameras and an image processing method.
  • An electronic device such as a smart phone or a tablet PC may include a camera module (or a camera or an imaging device).
  • the camera module may acquire image data through an image sensor.
  • the image data may be stored in a memory inside the electronic device or may be output as a preview image through a display.
  • the multi-camera module may include a plurality of cameras having different optical characteristics.
  • the multi-camera module may include a wide-angle camera and a telephoto camera.
  • the wide-angle camera and the telephoto camera may each acquire image data.
  • the multi-camera module may include a camera supporting a function of scanning an object.
  • the telephoto camera of the multi-camera module may include a prism or a mirror therein.
  • the telephoto camera of the multi-camera module may rotate or move a prism or mirror through a driving unit. In this case, the direction the telephoto camera faces and the direction the wide-angle camera faces may be different from each other.
  • the electronic device may switch between a wide-angle camera and a telephoto camera in response to a change in zoom magnification, distance to an object, or illuminance. For example, the electronic device may output a preview image using a wide-angle camera at a magnification of less than 5x, and may output a preview image using a telephoto camera at a magnification of 5x or more.
  • the center of the angle of view of the telephoto camera may move toward the external object.
  • the center direction of the wide-angle camera and the center direction of the telephoto camera may be different from each other.
  • the quality level of the preview image is greatly changed, which may give a sense of heterogeneity to the user.
  • Various embodiments may provide an electronic device for changing a tuning parameter for image data of a wide-angle camera in association with a position of a center of an angle of view of a telephoto camera.
  • An electronic device includes a first camera module having a first angle of view, a second camera module having a second angle of view smaller than the first angle of view, a display, a memory, and a processor, wherein the processor includes the first camera Applying a first tuning parameter to the first image data obtained from the module, recognizing an external object, and controlling the driving unit of the second camera module so that the center of the second angle of view is directed toward the recognized external object, A second tuning parameter corresponding to the position of the center of the second angle of view may be applied to the first image data.
  • the electronic device may change the image tuning parameter of the wide-angle camera in association with the position of the center of the angle of view of the telephoto camera, thereby reducing the heterogeneity of image conversion that may appear when switching cameras.
  • the electronic device may improve a problem in that an image quality difference increases according to a scan position of a telephoto camera when a camera is switched.
  • 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 a camera module, according to various embodiments.
  • FIG 3 illustrates an electronic device including a multi-camera module according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 illustrates a first angle of view of a first camera and a second angle of view of a second camera according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG 5 illustrates an image processing method according to various embodiments.
  • FIG. 6 illustrates an image processing method in a zoom-in process according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 illustrates an image processing method in a zoom-out process according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 8 is an exemplary diagram of a change of a tuning parameter according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG 9 illustrates a preview image transition in a central region, according to various embodiments.
  • FIG. 10 illustrates switching of a preview image in a peripheral area according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100, according to various embodiments.
  • an electronic device 101 communicates with an 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 .
  • a first network 198 eg, a short-range wireless communication network
  • a second network 199 e.g., a second network 199
  • 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 module 150 , a sound output module 155 , a display module 160 , an audio module 170 , and a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or an antenna module 197 .
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178
  • some of these components are integrated into one component (eg, display module 160 ). can be
  • the processor 120 for example, executes software (eg, a 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 one 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 stored in , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the result data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, a 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 stored in , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the result data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 is the main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • the main processor 121 eg, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the main processor 121 e.g, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a
  • the secondary processor 123 may, for example, act 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 module 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 coprocessor 123 eg, an image signal processor or a communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component eg, the camera module 180 or the communication module 190 ). have.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself on which artificial intelligence is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 108).
  • the learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but in the above example not limited
  • the artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the above example.
  • the artificial intelligence model may include, in addition to, or alternatively, a software structure in addition to the hardware structure.
  • 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 module 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 module 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output module 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101 .
  • the sound output module 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.
  • the receiver can be used to receive incoming calls. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from or as part of the speaker.
  • the display module 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the display module 160 may include, for example, a control circuit for controlling a display, a hologram device, or a projector and a corresponding device.
  • the display module 160 may include a touch sensor configured to sense a touch or a pressure sensor configured to measure the intensity of a force generated by the touch.
  • 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 module 150 , or an external electronic device (eg, a sound output module 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, a 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 .
  • 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 performance 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 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 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 among these communication modules is a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or a WAN).
  • a first network 198 eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)
  • a second network 199 eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or a WAN).
  • a telecommunication network
  • 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 electronic device 101 may be identified or authenticated.
  • the wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, a new radio access technology (NR).
  • NR access technology includes high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low-latency) -latency communications)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low-latency
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example.
  • a high frequency band eg, mmWave band
  • the wireless communication module 192 uses various techniques for securing performance in a high-frequency band, for example, beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), all-dimensional multiplexing. It may support technologies such as full dimensional MIMO (FD-MIMO), an array antenna, analog beam-forming, or a large scale antenna.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements defined in the electronic device 101 , an external electronic device (eg, the electronic device 104 ), or a network system (eg, the second network 199 ).
  • the wireless communication module 192 may include a peak data rate (eg, 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (eg, 164 dB or less) for realizing mMTC, or U-plane latency for realizing URLLC ( Example: Downlink (DL) and uplink (UL) each 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less) can be supported.
  • a peak data rate eg, 20 Gbps or more
  • loss coverage eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for realizing URLLC
  • 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 an 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 (eg, an array antenna). 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, a radio frequency integrated circuit (RFIC)
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module comprises a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (eg, bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, an array antenna) disposed on or adjacent to a second side (eg, top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.
  • peripheral devices eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • GPIO general purpose input and output
  • SPI serial peripheral interface
  • MIPI mobile industry processor interface
  • the command or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 .
  • Each of the external electronic devices 102 or 104 may be the same as or different from the electronic device 101 .
  • all or a part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more 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.
  • 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, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used.
  • the electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 104 may include an Internet of things (IoT) device.
  • the server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 104 or the server 108 may be included in the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be applied to an intelligent service (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • FIG. 2 is a block diagram 200 illustrating a camera module 180, in accordance with various embodiments.
  • the camera module 180 includes a lens assembly 210 , a flash 220 , an image sensor 230 , an image stabilizer 240 , a memory 250 (eg, a buffer memory), or an image signal processor. (260).
  • the lens assembly 210 may collect light emitted from a subject, which is an image to be captured.
  • the lens assembly 210 may include one or more lenses.
  • the camera module 180 may include a plurality of lens assemblies 210 . In this case, the camera module 180 may form, for example, a dual camera, a 360 degree camera, or a spherical camera.
  • Some of the plurality of lens assemblies 210 may have the same lens properties (eg, angle of view, focal length, auto focus, f number, or optical zoom), or at least one lens assembly may be a different lens assembly. It may have one or more lens properties that are different from the lens properties of .
  • the lens assembly 210 may include, for example, a wide-angle lens or a telephoto lens.
  • the flash 220 may emit light used to enhance light emitted or reflected from the subject.
  • the flash 220 may include one or more light emitting diodes (eg, a red-green-blue (RGB) LED, a white LED, an infrared LED, or an ultraviolet LED), or a xenon lamp.
  • the image sensor 230 may acquire an image corresponding to the subject by converting light emitted or reflected from the subject and transmitted through the lens assembly 210 into an electrical signal.
  • the image sensor 230 is, for example, one image sensor selected from among image sensors having different properties, such as an RGB sensor, a black and white (BW) sensor, an IR sensor, or a UV sensor, the same It may include a plurality of image sensors having properties, or a plurality of image sensors having different properties.
  • Each image sensor included in the image sensor 230 may be implemented using, for example, a charged coupled device (CCD) sensor or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) sensor.
  • CCD charged coupled device
  • CMOS complementary metal oxide semiconductor
  • the image stabilizer 240 moves at least one lens or the image sensor 230 included in the lens assembly 210 in a specific direction or Operation characteristics of the image sensor 230 may be controlled (eg, read-out timing may be adjusted, etc.). This makes it possible to compensate for at least some of the negative effects of the movement on the image being taken.
  • the image stabilizer 240 uses a gyro sensor (not shown) or an acceleration sensor (not shown) disposed inside or outside the camera module 180 to the camera module 180 or the electronic device 101 . ) can be detected.
  • the image stabilizer 240 may be implemented as, for example, an optical image stabilizer.
  • the memory 250 may temporarily store at least a portion of the image acquired through the image sensor 230 for a next image processing operation. For example, when image acquisition is delayed according to the shutter or a plurality of images are acquired at high speed, the acquired original image (eg, bayer-patterned image or high-resolution image) is stored in the memory 250 and , a copy image corresponding thereto (eg, a low-resolution image) may be previewed through the display device 160 . Thereafter, when a specified condition is satisfied (eg, a user input or a system command), at least a portion of the original image stored in the memory 250 may be obtained and processed by, for example, the image signal processor 260 .
  • the memory 250 may be configured as at least a part of the memory 130 or as a separate memory operated independently of the memory 130 .
  • the image signal processor 260 may perform one or more image processing on an image acquired through the image sensor 230 or an image stored in the memory 250 .
  • the one or more image processes may include, for example, depth map generation, three-dimensional modeling, panorama generation, feature point extraction, image synthesis, or image compensation (eg, noise reduction, resolution adjustment, brightness adjustment, blurring ( blurring), sharpening (sharpening), or softening (softening)
  • the image signal processor 260 may include at least one of the components included in the camera module 180 (eg, an image sensor). 230), for example, exposure time control, readout timing control, etc.
  • the image processed by the image signal processor 260 is stored back in the memory 250 for further processing.
  • the image signal processor 260 may be configured as at least a part of the processor 120 or as a separate processor operated independently of the processor 120.
  • the image signal processor 260 may be configured as the processor 120 and a separate processor, the at least one image processed by the image signal processor 260 may be displayed through the display device 160 as it is or after additional image processing is performed by the processor 120 .
  • the electronic device 101 may include a plurality of camera modules 180 each having different properties or functions.
  • a plurality of camera modules 180 including lenses (eg, lens assemblies 210 ) having different angles of view may be configured, and the electronic device 101 may be configured according to a user's selection. It can be controlled to change the angle of view of the camera module 180 performed in step 101 .
  • at least one of the plurality of camera modules 180 may be a wide-angle camera, and at least the other may be a telephoto camera.
  • at least one of the plurality of camera modules 180 may be a front camera, and at least the other may be a rear camera.
  • the plurality of camera modules 180 at least one of a wide-angle camera, a telephoto camera, a color camera, a monochrome camera, or an IR (infrared) camera (eg, TOF (time of flight) camera, structured light camera) may include.
  • the IR camera may be operated as at least a part of a sensor module (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ).
  • the TOF camera may be operated as at least a part of a sensor module (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ) for detecting a distance from the subject.
  • FIG 3 illustrates an electronic device including a multi-camera module according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 301 may include a housing 305 , a display 310 , and a multi-camera module 350 .
  • the electronic device 301 may further include a component such as a button, a sensor, or a microphone.
  • the housing (or body part) 305 can mount the display 310, the multi-camera module 350, and surrounding buttons, and includes a processor, a memory, and a sensor module for driving the electronic device 301 therein; It may include components such as printed circuit boards and batteries.
  • FIG. 1 a case in which the multi-camera module 350 is mounted on the rear surface of the housing 305 (the surface opposite to the surface on which the display 310 is disposed) is exemplarily illustrated, but the present invention is not limited thereto.
  • the multi-camera module 350 may be mounted on the front surface of the housing 390 (the surface on which the display 310 is disposed).
  • the display 310 may output various contents provided to the user, and may receive the user's input through a touch input.
  • the display 310 may output a preview image based on image data collected through the multi-camera module 350 .
  • the user may take a picture or a video while checking the preview image output through the display 310 in real time.
  • the multi-camera module (or multi-camera device) 350 may include a first camera module (or a first camera) 360 and a second camera module (or a second camera) 370 .
  • the first camera module 360 and the second camera module 370 may be disposed to face the same direction, and may be disposed to maintain a specified distance (eg, 1 cm).
  • a specified distance eg, 1 cm.
  • FIG. 3 a case in which the first camera module 360 and the second camera module 370 are disposed in the vertical direction is illustrated as an example, but the present invention is not limited thereto.
  • the first camera module 360 may be a wide-angle camera.
  • the first camera module 360 may have a relatively large angle of view (hereinafter, referred to as a first angle of view).
  • the first camera module 360 may be equipped with a wide-angle lens suitable for photographing a subject at a short distance.
  • the second camera module 370 may be a telephoto camera.
  • the second camera module 370 may have a relatively small angle of view (hereinafter, referred to as a second angle of view).
  • the second camera module 370 may be equipped with a telephoto lens suitable for photographing a distant subject.
  • the second camera module 370 may scan an external object.
  • the second camera module 370 may be a folded camera, and may include a prism (or mirror) 372 and a driving unit 374 for moving or rotating the prism 372 therein.
  • the driving unit 374 moves, the center of the second angle of view (hereinafter, the center of the second angle of view) of the second camera module 370 may move.
  • the electronic device 301 may control the driver 374 so that the object to be scanned is disposed at the center of the second angle of view.
  • the electronic device 301 may allow the center of the second angle of view to continuously track the object through image analysis.
  • FIG. 3 a case in which the second camera module 370 is a folded camera is exemplarily illustrated, but the present invention is not limited thereto.
  • FIG. 4 illustrates a first angle of view of a first camera module and a second angle of view of a second camera module according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 301 may include a first camera module (or a first camera) 360 and a second camera module (or a second camera) 370 .
  • the first camera module 360 and the second camera module 370 may be disposed to be spaced apart by a specified distance L.
  • the first camera module 360 and the second camera module 370 may be disposed such that the openings 360a and 370a for collecting light face the same direction.
  • the first camera module 360 may be a wide-angle camera.
  • the first camera module 360 may have a relatively large first angle of view a1 (eg, 80 degrees to 100 degrees).
  • the first camera module 360 may be implemented as a direct optical system that does not include a separate prism or mirror.
  • the first camera module 360 may have a center (hereinafter, a center of a first angle of view) a1-1 of the first angle of view a1 .
  • the center of the first angle of view a1-1 may face a fixed direction within the first angle of view a1.
  • the first image sensor 365 of the first camera module 360 may convert light into electronic image data through a photoelectric conversion effect.
  • the first image sensor 365 may include a group of pixels arranged in two dimensions, and each pixel may convert light into electronic image data.
  • the first image sensor 365 may be disposed to face the opening 360a through which light is introduced. The light introduced through the opening 360a may be directly incident on the first image sensor 365 .
  • the second camera module 370 may be a telephoto camera.
  • the second camera module 370 may have a relatively small second angle of view a2 (eg, 30 degrees).
  • the second camera module 370 may be a folded camera.
  • the second camera module 370 may include a prism (or mirror) 372 , a driving unit 374 for moving the prism 372 , and a second image sensor 375 therein. As the driving unit 374 moves, the center of the second angle of view a2-1 of the second camera module 370 may move.
  • the second image sensor 375 may convert light into electronic image data through a photoelectric conversion effect.
  • the second image sensor 375 may include a group of pixels arranged in two dimensions, and each pixel may convert light into electronic image data.
  • the second image sensor 375 may not face the opening 370a through which light is introduced. The light introduced through the opening 370a may be reflected by the prism (or mirror) 372 to be incident on the second image sensor 375 .
  • the second camera module 370 may scan the object 410 .
  • the electronic device 301 may control the driving unit 374 so that the object 410 to be scanned is disposed at the center a2-1 of the second angle of view.
  • the electronic device 301 may continuously track the object 410 so that the object 410 is disposed at the center of the second angle of view a2-1.
  • the second camera module 370 may scan the object 410 within a range in which the second angle of view a2 is disposed within the first angle of view a1 of the first camera module 360 . .
  • FIG 5 illustrates an image processing method according to various embodiments.
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • the image signal processor 260 of FIG. 2 hereinafter the same
  • a processor performs a first camera module 360 and a second camera module 370 can be driven.
  • the first camera module 360 may be a wide-angle camera having a first angle of view.
  • the first camera module 360 may acquire image data (hereinafter, first image data) through the first image sensor 365 .
  • the second camera module 370 may be a telephoto camera having a second angle of view.
  • the second camera module 370 may acquire image data (hereinafter, second image data) through the second image sensor 375 .
  • the processor 120 may output a preview image to the display using at least one of the first image data and the second image data. For example, when the magnification is less than or equal to a specified reference magnification, the processor 120 may output an image (hereinafter, referred to as a first image) generated using the first image data as a preview image. When the specified reference magnification is exceeded, the processor 120 may output an image (hereinafter, referred to as a second image) generated using the second image data as a preview image.
  • the processor 120 may apply a first tuning parameter preset in association with the first camera module 360 to the first image data.
  • the first tuning parameter may be a value determined regardless of the position of the second camera module 370 .
  • the first tuning parameter may be a parameter related to noise reduction (NR), Sharpen, or multi-frame merge.
  • the first tuning parameter may be a deep learning model related to sharpness.
  • the processor 120 may recognize an external object.
  • the processor 120 may determine the location of the external object by analyzing the first image data or the second image data. For example, the processor 120 may determine the location of the external object by using various object recognition methods such as feature point analysis and edge analysis. As another example, the processor 120 may recognize an external object using information obtained through a separate sensor.
  • the processor 120 may determine a main object according to a specified condition. For example, the processor 120 may determine the largest object among the plurality of objects, an object without movement, or an object frequently recognized in a stored image as the main object.
  • the processor 120 may change the position of the second camera module so that the center of the second angle of view of the second camera module faces the external object. For example, when the second camera module 370 is a folded camera as shown in FIG. 3 or 4 , the processor 120 may control the driving unit 374 to move or rotate the prism 372 . The processor 120 may control the driving unit 374 so that the object to be scanned is disposed at the center of the second angle of view.
  • the processor 120 may apply a second tuning parameter preset in association with the location of the center of the second angle of view of the second camera module to the first image data.
  • the second tuning parameter may be a parameter related to NR, Sharpen, or multi-frame merge.
  • the second tuning parameter may be a deep learning model related to sharpness.
  • the second tuning parameter may be set based on an absolute value or set as a relative ratio.
  • the processor 120 may determine a region (hereinafter, an object arrangement region) corresponding to the position of the center of the second angle of view in the first image of the first camera module 360 .
  • the object arrangement area may be an area in which an external object being scanned by the second camera module 370 of the first image is placed.
  • the processor 120 may apply the second tuning parameter to the object arrangement area of the first image, and apply the first tuning parameter to the other areas.
  • the processor 120 may divide the first angle of view (or the first image) of the first camera module 360 into a plurality of sections, and set a tuning parameter set corresponding to each section. .
  • the processor 120 may store a set of tuning parameters for each section as a lookup table (LUT).
  • the lookup table (LUT) may be stored based on a signal obtained from the sensor module.
  • the processor 120 may determine a section of the first angle of view corresponding to the center of the second angle of view from among the plurality of sections.
  • the processor 120 may apply a tuning parameter set corresponding to the determined section to the first image data by referring to the lookup table.
  • the processor 120 may apply the changed tuning parameter set to the determined section, and maintain the existing tuning parameter for other sections regardless of the second camera.
  • the processor 120 may check a specified condition related to camera switching.
  • the condition may be a condition in which the zoom magnification is changed (zoomed in) to exceed a specified reference value or changed (zoomed out) to or less than a specified reference value.
  • the condition may be set in relation to a distance from an object or a change in illuminance.
  • the processor 120 may output a preview image through the first image of the first camera module 360 .
  • the processor 120 switches the main camera to a preview image through the second image of the second camera module 370 . can be printed out.
  • the processor 120 may enlarge the image centering on the object being scanned by the second camera module 370 .
  • the object arrangement area of the first image Before the camera is switched, the object arrangement area of the first image may be in a state in which the second tuning parameter reflecting the center of the second angle of view is applied. Before and after camera switching, the object arrangement area of the first image and the second image may have similar sharpness to each other. Accordingly, the difference in image quality before and after camera switching may not be large.
  • the processor 120 may output a preview image through the second image of the second camera module 370 .
  • the processor 120 switches the main camera to a preview image through the first image of the first camera module 360 . can be printed out.
  • the processor 120 may reduce the image centering on the object being scanned by the second camera module 370 .
  • the object arrangement area of the first image Before the camera is switched, the object arrangement area of the first image may be in a state in which the second tuning parameter reflecting the center of the second angle of view is applied. Before and after camera switching, the object arrangement area of the second image and the first image may have a similar level of sharpness to each other. Accordingly, the difference in image quality before and after camera switching may not be large.
  • the processor 120 may perform image processing using the tuning parameter only for the camera determined as the main camera. For example, when the first camera module 360 is determined as the main camera, the processor 120 applies a second tuning parameter that reflects the center of the second angle of view to the first image data of the first camera module 360 . can do.
  • the processor 120 may perform image processing using a tuning parameter for each of the first camera module 360 and the second camera module 370 .
  • a second tuning parameter reflecting the center of the second angle of view may be applied to the first camera module 360 .
  • a separate third tuning parameter may be applied to the second camera module 370 .
  • a preview image may be output as an image captured by the determined camera.
  • the processor 120 may not apply the second tuning parameter to the object arrangement area.
  • the processor 120 may apply the second tuning parameter to the object arrangement area.
  • the processor 120 does not apply the second tuning parameter to the first image data when the magnification is less than or equal to the specified magnification (eg, less than 1x), and when the magnification exceeds the specified magnification, the processor 120 performs the second tuning to the first image data. parameters can be applied.
  • FIG. 6 illustrates an image processing method in a zoom-in process according to various embodiments of the present disclosure.
  • the processor 120 may apply a first tuning parameter to the first image data.
  • the first tuning parameter may be a parameter value preset for the first camera module 360 irrespective of the position of the center of the second angle of view.
  • the processor 120 may apply a parameter set value designated according to the basic setting to the first image data.
  • the processor 120 may display a preview image by using the first image data acquired through the first camera module 360 .
  • the processor 120 may recognize an external object.
  • the processor 120 may analyze the first image data to determine the location of the external object.
  • the processor 120 may change the position of the second camera module 370 so that the center of the angle of view of the second camera module 370 faces the external object.
  • a second tuning parameter corresponding to the position of the second camera module may be determined.
  • the processor 120 may store the tuning parameter set for each of the plurality of sections constituting the first angle of view (or the first image) in advance as a lookup table (LUT).
  • the processor 120 may determine the second tuning parameter corresponding to the center of the second angle of view by referring to the lookup table LUT.
  • the processor 120 may apply the second tuning parameter to the first image data.
  • the processor 120 may apply the second tuning parameter to the entire first image.
  • the processor 120 may apply the second tuning parameter only to the object arrangement area in the first image.
  • the processor 120 may determine whether a specified condition related to camera switching occurs.
  • the condition may be a condition in which the zoom magnification is changed (zoomed in) to exceed a specified reference value.
  • the processor 120 may display a preview image using the second image data acquired through the second camera module 370 .
  • FIG. 7 illustrates an image processing method in a zoom-out process according to various embodiments of the present disclosure.
  • the processor 120 may display a preview image using the second image data acquired through the second camera module 370 .
  • the processor 120 may apply the first tuning parameter to the first image data.
  • the first tuning parameter may be a parameter value preset for the first camera module 360 irrespective of the position of the center of the second angle of view.
  • the processor 120 may apply a parameter set value designated according to the basic setting to the first image data.
  • the processor 120 may recognize an external object.
  • the processor 120 may determine the location of the external object by analyzing the first image data or the second image data.
  • the processor 120 may change the position of the second camera module 370 so that the center of the angle of view of the second camera module 370 faces an external object.
  • a second tuning parameter corresponding to the position of the second camera module may be determined.
  • the processor 120 may store the tuning parameter set for each of the plurality of sections constituting the first angle of view (or the first image) in advance as a lookup table (LUT).
  • the processor 120 may determine the second tuning parameter corresponding to the center of the second angle of view of the second camera module by referring to the lookup table (LUT).
  • the processor 120 may apply a second tuning parameter to the first image data.
  • the processor 120 may apply the second tuning parameter to the entire first image.
  • the processor 120 may apply the second tuning parameter only to the object arrangement area in the first image.
  • the processor 120 may determine whether a specified condition related to camera switching occurs.
  • the condition may be a condition in which the zoom magnification is changed (zoomed out) to be less than or equal to a specified reference value.
  • the processor 120 may display a preview image using the first image data acquired through the first camera module 360 .
  • the second tuning parameter may be applied to the first image data, and the difference in image quality may not be large due to camera switching.
  • 8 is an exemplary diagram of a change of a tuning parameter according to various embodiments of the present disclosure; 8 is illustrative and not limited thereto.
  • the processor 120 may change the tuning parameter value applied to the first image data based on the position of the center of the second angle of view of the second camera module 370 . .
  • the processor 120 when the center of the second angle of view is disposed at the center (or center of the first angle of view) 0F of the first image, the processor 120 generates a relatively high NR value (N1) in order to reduce noise in the surrounding area. ) can be set.
  • the processor 120 may set a relatively low NR value N2 in order to improve the sharpness of the peripheral area. Accordingly, when camera switching occurs, a difference in sharpness between preview images may be small. Accordingly, a sense of heterogeneity felt by the user may be reduced.
  • the processor 120 may change a plurality of parameter values applied to the first image data based on the location of the center of the second angle of view of the second camera module 370 .
  • the processor 120 when the center of the second angle of view is disposed at the center (or center of the first angle of view) 0F of the first image, the processor 120 generates a relatively high NR value (N1) and a relatively low edge enhancement value ( E1) can be set.
  • the processor 120 may set a relatively low NR value N2 and a relatively high edge enhancement value E2. .
  • the processor 120 may change the deep learning model for sharpness applied to the first image data based on the location of the center of the second angle of view of the second camera module 370 .
  • the processor 120 may set the first model 830-1 to the first image data. have.
  • the processor 120 may set the M-th model 830 -M in the second image data.
  • FIG 9 illustrates a preview image transition in a central region, according to various embodiments.
  • the first camera module 360 may acquire a first image 910 .
  • the second camera module 370 may acquire a second image 920 .
  • the processor 120 when a zoom-in input occurs while the object 901 is disposed in the central region 911 of the first image 910 , the processor 120 generates a first partial image to which the first tuning parameter is applied. At 915 , the second image 920 may be switched. When the object 901 is disposed in the central region 911 of the first image 910 , the difference in image quality between the first partial image 915 and the second image 920 may not be large. Alternatively, when a zoom-out input occurs, the processor 120 may switch from the second image 920 to the first partial image 915 to which the first tuning parameter is applied.
  • FIG. 10 illustrates switching of a preview image in a peripheral area according to various embodiments of the present disclosure
  • the first camera module 360 may acquire a first image 1010 .
  • the second camera module 370 may acquire a second image 1020 .
  • the processor 120 converts the first partial image 1015 to which the first tuning parameter is applied to the second It may be converted into the second partial image 1018 to which the tuning parameter is applied.
  • the processor 120 when a zoom-in input occurs while the object 1001 is disposed in the peripheral region 1012 of the first image 1010 , the processor 120 generates a second partial image to which the second tuning parameter is applied. It is also possible to switch to the second image 1020 at 1018 . Conversely, when a zoom-out input occurs, the processor 120 may switch from the second image 1020 to the second partial image 1018 to which the second tuning parameter is applied. Since the second tuning parameter is applied to the second partial image 1018 , a difference in image quality according to camera switching may not be large.
  • the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 301 of FIG. 3 ) according to various embodiments of the present disclosure includes a first camera module (eg, the camera module 180 of FIG. 1 ) having a first angle of view. , the first camera module 360 of FIG. 3 ), and a second camera module having a second angle of view smaller than the first angle of view (eg, the camera module 180 in FIG. 1 , the second camera module 370 in FIG. 3 ) ), a display (eg, display module 160 in FIG. 1 , display 310 in FIG. 3 ), memory (eg, memory 130 in FIG. 1 ), and a processor (eg, processor 120 in FIG. 1 ); and the image signal processor 260 of FIG.
  • a first camera module eg, the camera module 180 of FIG. 1
  • a second camera module having a second angle of view smaller than the first angle of view
  • a display eg, display module 160 in FIG. 1 , display 310 in FIG.
  • the processor eg, the processor 120 in FIG. 1 , the image signal processor 260 in FIG. 2
  • the processor includes a first camera module (eg, the camera module in FIG. 1 )
  • the first tuning parameter is applied to the first image data acquired by the first camera module 360 of FIG. 3, the external object is recognized
  • the second camera module eg, the camera module of FIG. 1 (180), control the driving unit of the second camera module 370 of FIG. 3) so that the center of the second angle of view faces the recognized external object, and a second A tuning parameter may be applied to the first image data.
  • the processor may include the first camera module (eg, the camera module 180 in FIG. 1 , the image signal processor 260 in FIG. 3 ).
  • the second tuning parameter may be applied to the first image data.
  • the processor (eg, the processor 120 in FIG. 1 and the image signal processor 260 in FIG. 2 ) divides the first angle of view into a plurality of sections,
  • the corresponding second tuning parameter may be stored in the memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ) as a lookup table.
  • the processor eg, the processor 120 in FIG. 1 and the image signal processor 260 in FIG. 2 ) refers to the lookup table to refer to the second Tuning parameters can be determined.
  • the processor applies the second tuning parameter to the first image data
  • the third tuning parameter may be applied to the second image data acquired by the second camera module (eg, the camera module 180 of FIG. 1 and the second camera module 370 of FIG. 3 ).
  • the processor uses the first image data to which the second tuning parameter is applied to the display (eg: A preview image may be output to the display module 160 of FIG. 1 and the display 310 of FIG. 3 .
  • the processor may generate the second camera module (eg: The preview image may be output using the second image data obtained from the camera module 180 of FIG. 1 and the second camera module 370 of FIG. 3 .
  • the processor may include the second camera module (eg, the camera module 180 in FIG. 1 , the image signal processor 260 in FIG. 3 ).
  • the preview image may be output using the second image data acquired by the second camera module 370 .
  • the processor (eg, the processor 120 in FIG. 1 , the image signal processor 260 in FIG. 2 ) applies the second tuning parameter when a specified condition related to camera switching occurs.
  • a preview image may be output to the display (eg, the display module 160 of FIG. 1 and the display 310 of FIG. 3 ) using the first image data.
  • the processor may detect the external object outside a specified range from the center of the first angle of view.
  • a second tuning parameter may be applied to the first image data.
  • the second camera module (eg, the camera module 180 in FIG. 1 and the second camera module 370 in FIG. 3 ) includes a folded camera structure including a prism, and the driving unit
  • the prism of the second camera module (eg, the camera module 180 of FIG. 1 and the second camera module 370 of FIG. 3 ) may be moved or rotated.
  • the processor may control the driving unit to move the second angle of view within the first angle of view. .
  • each of the first tuning parameter and the second tuning parameter may include a parameter related to at least one of noise reduction (NR), edge enhancement, and multi-frame merge.
  • NR noise reduction
  • edge enhancement edge enhancement
  • multi-frame merge multi-frame merge
  • each of the first tuning parameter and the second tuning parameter may be a deep learning model related to sharpness.
  • the image processing method is performed in an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 301 of FIG. 3 ), and the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) , the first tuning parameter to the first image data obtained from the first camera module (eg, the camera module 180 of FIG. 1 , the first camera module 360 of FIG. 3 ) of the electronic device 301 of FIG. 3 ).
  • An operation of applying an operation of recognizing an external object, an operation of recognizing an external object, an operation of recognizing an external object, an operation of the second camera module (eg, the camera module of FIG. 1 ) 180), by controlling the driving unit of the second camera module 370 of FIG. 3), the second camera module (eg, the camera module 180 in FIG.
  • the method may include an operation of directing the center of the second angle of view toward the recognized external object, and an operation of applying a second tuning parameter corresponding to the position of the center of the second angle of view to the first image data.
  • the operation of applying the second tuning parameter to the first image data is performed by the first camera module (eg, the camera module 180 in FIG. 1 , the first camera module 360 in FIG. 3 )
  • the method may include applying the second tuning parameter to the first image data.
  • the image processing method may further include outputting a preview image using the first image data to which the second tuning parameter is applied.
  • the second camera module when a specified condition related to camera switching occurs, the second camera module (eg, the camera module 180 in FIG. 1 , the second camera module 370 in FIG. 3 ) ) may further include outputting the preview image by using the second image data obtained in ).
  • the image processing method is performed using second image data obtained from the second camera module (eg, the camera module 180 of FIG. 1 and the second camera module 370 of FIG. 3 ).
  • the method may further include outputting a preview image.
  • the image processing method may further include outputting a preview image using the first image data to which the second tuning parameter is applied, when a specified condition related to camera switching occurs. .
  • the electronic device may have various types of devices.
  • 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 wearable device e.g., a smart bracelet
  • a home appliance device e.g., a home appliance
  • first, second, or first or second may simply be used to distinguish an element from other elements in question, and may refer elements to other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said 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 used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable 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
  • Various embodiments of the present document include one or more instructions stored in a storage medium (eg, internal memory 136 or external memory 138) readable by a machine (eg, electronic device 101).
  • a storage medium eg, internal memory 136 or external memory 138
  • the processor eg, the processor 120
  • the device eg, the electronic device 101
  • 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 in a computer program product (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 via 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 portion 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, and some of the plurality of entities may be separately disposed in other components. have.
  • 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, or omitted. , or one or more other operations may be added.

Landscapes

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Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치는, 제1 화각을 가지는 제1 카메라 모듈, 상기 제1 화각 보다 작은 제2 화각을 가지는 제2 카메라 모듈, 디스플레이, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 제1 카메라 모듈에서 획득한 제1 이미지 데이터에 제1 튜닝 파라미터를 적용하고, 외부 객체를 인식하고, 상기 제2 카메라 모듈의 구동부를 제어하여 상기 제2 화각의 중심이 상기 인식된 외부 객체를 향하도록 하고, 상기 제2 화각의 중심의 위치에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시예가 가능하다.

Description

복수의 카메라들을 포함하는 전자 장치
본 문서에서 개시되는 다양한 실시예들은, 복수의 카메라들을 포함하는 전자 장치 및 영상 처리 방법과 관련된다.
스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 전자 장치는 카메라 모듈(또는 카메라, 촬상 장치)을 포함할 수 있다. 카메라 모듈은 이미지 센서를 통해 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 이미지 데이터는 전자 장치 내부의 메모리에 저장되거나, 디스플레이를 통해 프리뷰 이미지로 출력될 수 있다.
최근에는 멀티 카메라 모듈을 장착한 전자 장치가 출시되고 있다. 멀티 카메라 모듈은 서로 다른 광학 특성을 가지는 복수의 카메라들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 멀티 카메라 모듈은 광각 카메라 및 망원 카메라를 포함할 수 있다. 광각 카메라 및 망원 카메라는 각각 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
멀티 카메라 모듈은 객체를 스캔하는 기능을 지원하는 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 멀티 카메라 모듈의 망원 카메라는 내부에 프리즘 또는 미러를 포함할 수 있다. 멀티 카메라 모듈의 망원 카메라는 구동부를 통해 프리즘 또는 미러를 회전 또는 이동할 수 있다. 이 경우, 망원 카메라가 향하는 방향과 광각 카메라가 향하는 방향은 서로 달라질 수 있다.
전자 장치는 줌 배율, 객체와의 거리 또는 조도 변화에 대응하여 광각 카메라와 망원 카메라를 전환하여 사용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 5x 배율 미만에서는 광각 카메라를 이용하여 프리뷰 이미지를 출력하고, 5x 배율 이상에서는 망원 카메라를 이용하여 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다.
망원 카메라가 외부 객체에 대한 스캔 기능을 지원하는 경우, 외부 객체를 향하도록 망원 카메라의 화각 중심이 이동할 수 있다. 예를 들어, 외부 객체가 광각 카메라의 중심 영역이 아닌 주변 영역에 배치된 상태에서, 광각 카메라의 중심 방향과 망원 카메라의 중심 방향은 서로 상이할 수 있다. 이 상태에서, 광각 카메라에서 망원 카메라로 전환되는 경우, 프리뷰 이미지의 화질 수준이 크게 변화하여, 사용자에게 이질감을 줄 수 있다.
다양한 실시예는 광각 카메라의 이미지 데이터에 대한 튜닝 파라미터를 망원 카메라의 화각 중심의 위치에 연동하여 변경하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치는 제1 화각을 가지는 제1 카메라 모듈, 상기 제1 화각 보다 작은 제2 화각을 가지는 제2 카메라 모듈, 디스플레이, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 제1 카메라 모듈에서 획득한 제1 이미지 데이터에 제1 튜닝 파라미터를 적용하고, 외부 객체를 인식하고, 상기 제2 카메라 모듈의 구동부를 제어하여 상기 제2 화각의 중심이 상기 인식된 외부 객체를 향하도록 하고, 상기 제2 화각의 중심의 위치에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 광각 카메라의 이미지 튜닝 파라미터를 망원 카메라의 화각 중심의 위치에 연동하여 변경하여, 카메라 전환시 나타날 수 있는 영상 전환의 이질감을 줄일 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 카메라 전환 시 망원 카메라의 스캔 위치에 따라 이미지 품질 차이가 커지는 문제를 개선할 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도 이다.
도 2는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈을 예시하는 블럭도이다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 멀티 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치를 나타낸다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 제1 카메라의 제1 화각 및 제2 카메라의 제2 화각을 나타낸다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 나타낸다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 줌 인(zoom-in) 과정에서의 영상 처리 방법을 나타낸다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 줌 아웃(zoom-out) 과정에서의 영상 처리 방법을 나타낸다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 튜닝 파라미터의 변경의 예시도이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 중심 영역에서의 프리뷰 이미지 전환을 나타낸다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 주변 영역에서의 프리뷰 이미지 전환을 나타낸다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 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. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 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: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 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 모듈(150)은, 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 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)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. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 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. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 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 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 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 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 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 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 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, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는, 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈(180)을 예시하는 블럭도(200)이다.
도 2를 참조하면, 카메라 모듈 (180)은 렌즈 어셈블리(210), 플래쉬(220), 이미지 센서 (230), 이미지 스태빌라이저(240), 메모리(250)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(260)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 복수의 렌즈 어셈블리(210)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(180)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(210)들 중 일부는 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 어셈블리의 렌즈 속성들과 다른 하나 이상의 렌즈 속성들을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다.
플래쉬(220)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일실시예에 따르면, 플래쉬(220)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)는 피사체로부터 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(210)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(230)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(180) 또는 이를 포함하는 전자 장치(101)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(210)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(230)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(230)의 동작 특성을 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 이는 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향의 적어도 일부를 보상하게 해 준다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)은 카메라 모듈(180)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 카메라 모듈(180) 또는 전자 장치(101)의 그런 움직임을 감지할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(250)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: bayer-patterned 이미지 또는 높은 해상도의 이미지)는 메모리(250)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(160)을 통하여 프리뷰(pre-view)될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(250)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(250)는 메모리(130)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(250)에 저장된 이미지에 대하여 하나 이상의 이미지 처리들을 수행할 수 있다. 상기 하나 이상의 이미지 처리들은, 예를 들면, 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening)을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(260)는 카메라 모듈(180)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(230))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(250)에 다시 저장 되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(130), 표시 장치(160), 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))로 제공될 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(260)는 프로세서(120)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(120)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)이 프로세서(120)과 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 프로세서(120)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(160)를 통해 표시될 수 있다.
일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 서로 다른 화각을 갖는 렌즈(예: 렌즈 어셈블리(210))를 포함하는 카메라 모듈(180)이 복수로 구성될 수 있고, 전자 장치(101)는 사용자의 선택에 기반하여, 전자 장치(101)에서 수행되는 카메라 모듈(180)의 화각을 변경하도록 제어할 수 있다. 예를 들면, 상기 복수의 카메라 모듈(180)들 중 적어도 하나는 광각 카메라이고, 적어도 다른 하나는 망원 카메라일 수 있다. 유사하게, 상기 복수의 카메라 모듈(180)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다. 또한, 복수의 카메라 모듈(180)들은, 광각 카메라, 망원 카메라, 컬러 카메라, 흑백(monochrome) 카메라, 또는 IR(infrared) 카메라(예: TOF(time of flight) camera, structured light camera) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, IR 카메라는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))의 적어도 일부로 동작될 수 있다. 예를 들어, TOF 카메라는 피사체와의 거리를 감지하기 위한 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))의 적어도 일부로 동작될 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 멀티 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치를 나타낸다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(301)는 하우징(305), 디스플레이(310), 및 멀티 카메라 모듈(350)을 포함할 수 있다. 전자 장치(301)는 추가적으로 버튼, 센서, 또는 마이크와 같은 구성을 더 포함할 수 있다.
하우징(또는 본체부)(305)은 디스플레이(310), 멀티 카메라 모듈(350) 및 주변의 버튼 등을 장착할 수 있고, 내부에 전자 장치(301)를 구동하기 위한 프로세서, 메모리, 센서 모듈, 인쇄 회로 기판, 배터리와 같은 구성을 포함할 수 있다. 도 1에서는, 하우징(305)의 후면(디스플레이(310)가 배치되는 면의 반대면)에 멀티 카메라 모듈(350)이 장착되는 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 하우징(390)의 전면(디스플레이(310)가 배치되는 면)에 멀티 카메라 모듈(350)이 장착될 수도 있다.
디스플레이(310)는 사용자에게 제공하는 다양한 컨텐츠를 출력할 수 있고, 터치 입력을 통해 사용자의 입력을 수신할 수 있다. 디스플레이(310)는 멀티 카메라 모듈(350)를 통해 수집된 이미지 데이터를 기반으로 하는 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 사용자는 디스플레이(310)을 통해 출력되는 프리뷰 이미지를 실시간으로 확인하면서, 사진 또는 동영상을 촬영할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 멀티 카메라 모듈(또는 멀티 카메라 장치)(350)는 제1 카메라 모듈(또는 제1 카메라)(360) 및 제2 카메라 모듈(또는 제2 카메라)(370)를 포함할 수 있다. 제1 카메라 모듈(360) 및 제2 카메라 모듈(370)은 동일한 방향을 향하도록 배치될 수 있고, 지정된 거리(예: 1cm)를 유지하도록 배치될 수 있다. 도 3에서는, 제1 카메라 모듈(360) 및 제2 카메라 모듈(370)가 세로 방향으로 배치되는 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 카메라 모듈(360)은 광각 카메라일 수 있다. 제1 카메라 모듈(360)은 상대적으로 큰 화각(이하, 제1 화각)을 가질 수 있다. 제1 카메라 모듈(360)은 근거리의 피사체를 촬영하는데 적합한 광각 렌즈(wide-angle lens)를 장착할 수 있다.
제2 카메라 모듈(370)은 망원 카메라일 수 있다. 제2 카메라 모듈(370)은 상대적으로 작은 화각(이하, 제2 화각)을 가질 수 있다. 제2 카메라 모듈(370)은 원거리의 피사체를 촬영하는데 적합한 망원 렌즈(telephoto lens)를 장착할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 카메라 모듈(370)은 외부 객체를 스캔할 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라 모듈(370)가 폴디드 카메라일 수 있고, 내부에 프리즘(또는 미러)(372) 및 프리즘(372)을 이동 또는 회전시키는 구동부(374)를 포함할 수 있다. 구동부(374)의 이동에 따라 제2 카메라 모듈(370)의 제2 화각의 중심(이하, 제2 화각 중심)이 이동할 수 있다. 전자 장치(301)는 스캔하는 객체가 제2 화각 중심에 배치되도록 구동부(374)를 제어할 수 있다. 객체의 위치가 이동되는 경우, 전자 장치(301)는 이미지 분석을 통해 제2 화각 중심이 객체를 계속적으로 추적하도록 할 수 있다. 도 3에서는 제2 카메라 모듈(370)이 폴디드 카메라인 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 제1 카메라 모듈의 제1 화각 및 제2 카메라 모듈의 제2 화각을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 전자 장치(301)은 제1 카메라 모듈(또는 제1 카메라)(360) 및 제2 카메라 모듈(또는 제2 카메라)(370)을 포함할 수 있다. 제1 카메라 모듈(360) 및 제2 카메라 모듈(370)은 지정된 간격(L)만큼 이격되어 배치될 수 있다. 제1 카메라 모듈(360) 및 제2 카메라 모듈(370)은 빛을 수집하는 개구부(360a, 370a)가 동일한 방향을 향하도록 배치될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 카메라 모듈(360)은 광각 카메라일 수 있다. 제1 카메라 모듈(360)은 상대적으로 큰 제1 화각(a1)(에: 80도 내지 100도)을 가질 수 있다. 제1 카메라 모듈(360)은 별도의 프리즘 또는 미러를 포함하지 않는 직하형의 광학계로 구현될 수 있다. 제1 카메라 모듈(360)은 제1 화각(a1)의 중심(이하, 제1 화각 중심)(a1-1)을 가질 수 있다. 제1 화각 중심(a1-1)은 제1 화각(a1) 내에서 고정된 방향을 향할 수 있다.
제1 카메라 모듈(360)의 제1 이미지 센서(365)는 광전 전환 효과로 빛을 전자적인 이미지 데이터로 변환할 수 있다. 제1 이미지 센서(365)는 2차원 배치되는 화소군을 포함할 수 있고, 각각의 화소에서 빛을 전자적인 이미지 데이터로 변환할 수 있다. 제1 이미지 센서(365)는 빛이 유입되는 개구부(360a)를 향하도록 배치될 수 있다. 개구부(360a)를 통해 유입된 빛은 직접적으로 제1 이미지 센서(365)에 입사될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 카메라 모듈(370)은 망원 카메라일 수 있다. 제2 카메라 모듈(370)은 상대적으로 작은 제2 화각(a2)(예: 30도)를 가질 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 카메라 모듈(370)은 폴디드 카메라일 수 있다. 제2 카메라 모듈(370)은 내부에 프리즘(또는 미러)(372), 프리즘(372)을 이동시키는 구동부(374) 및 제2 이미지 센서(375)를 포함할 수 있다. 구동부(374)의 이동에 따라 제2 카메라 모듈(370)의 제2 화각 중심(a2-1)이 이동할 수 있다.
제2 이미지 센서(375)는 광전 전환 효과로 빛을 전자적인 이미지 데이터로 변환할 수 있다. 제2 이미지 센서(375)는 2차원 배치되는 화소군을 포함할 수 있고, 각각의 화소에서 빛을 전자적인 이미지 데이터로 변환할 수 있다. 제2 이미지 센서(375)는 빛이 유입되는 개구부(370a)를 향하지 않을 수 있다. 개구부(370a)를 통해 유입된 빛은 프리즘(또는 미러)(372)에 의해 반사되어, 제2 이미지 센서(375)에 입사될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 카메라 모듈(370)은 객체(410)를 스캔할 수 있다. 전자 장치(301)는 스캔하는 객체(410)가 제2 화각 중심(a2-1)에 배치되도록 구동부(374)를 제어할 수 있다. 객체(410)의 위치가 변경되는 경우, 전자 장치(301)는 객체(410)를 계속적으로 추적하여, 객체(410)가 제2 화각 중심(a2-1)에 배치되도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제2 카메라 모듈(370)은 제2 화각(a2)이 제1 카메라 모듈(360)의 제1 화각(a1) 내에 배치되는 범위 내에서 객체(410)를 스캔할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 동작 510에서, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))(또는 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260), 이하 동일)는 제1 카메라 모듈(360) 및 제2 카메라 모듈(370)을 구동할 수 있다.
제1 카메라 모듈(360)은 제1 화각을 가지는 광각 카메라일 수 있다. 제1 카메라 모듈(360)은 제1 이미지 센서(365)를 통해 이미지 데이터(이하, 제1 이미지 데이터)를 획득할 수 있다.
제2 카메라 모듈(370)은 제2 화각을 가지는 망원 카메라일 수 있다. 제2 카메라 모듈(370)은 제2 이미지 센서(375)를 통해 이미지 데이터(이하, 제2 이미지 데이터)를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터 및 제2 이미지 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 디스플레이에 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 예를 들어, 지정된 기준 배율 이하인 경우, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터를 이용하여 생성된 이미지(이하, 제1 이미지)를 프리뷰 이미지로 출력할 수 있다. 지정된 기준 배율을 초과하는 경우, 프로세서(120)는 제2 이미지 데이터를 이용하여 생성된 이미지(이하, 제2 이미지)를 프리뷰 이미지로 출력할 수 있다.
동작 520에서, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터에 제1 카메라 모듈(360)와 연관되어 미리 설정된 제1 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다. 제1 튜닝 파라미터는 제2 카메라 모듈(370)의 위치와 무관하게 결정되는 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 튜닝 파라미터는 NR(noise reduction), Sharpen 또는 multi-frame merge와 관련된 파라미터일 수 있다. 다른 예를 들어, 제1 튜닝 파라미터는 선명도와 관련된 Deep Learning 모델일 수 있다.
동작 530에서, 프로세서(120)는 외부 객체를 인식할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터 또는 제2 이미지 데이터를 분석하여 외부 객체의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 특징점 분석, 엣지 분석과 같은 다양한 객체 인식 방법을 이용하여 외부 객체의 위치를 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 별도의 센서를 통해 획득한 정보를 이용하여 외부 객체를 인식할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 복수의 객체들이 인식된 경우, 지정된 조건에 따라 주객체를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 복수의 객체들 중 가장 큰 객체, 움직임이 없는 객체, 또는 저장된 이미지에서 자주 인식되는 객체를 주객체로 결정할 수 있다.
동작 540에서, 프로세서(120)는 제2 카메라 모듈의 제2 화각 중심이 외부 객체를 향하도록 제2 카메라 모듈의 위치를 변경할 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라 모듈(370)가 도 3 또는 도 4와 같이 폴디드 카메라인 경우, 프로세서(120)는 구동부(374)를 제어하여 프리즘(372)을 이동 또는 회전시킬 수 있다. 프로세서(120)는 스캔하는 객체가 제2 화각 중심에 배치되도록 구동부(374)를 제어할 수 있다.
동작 550에서, 프로세서(120)는 상기 제2 카메라 모듈의 제2 화각 중심의 위치와 연관되어 미리 설정된 제2 튜닝 파라미터를 제1 이미지 데이터에 적용할 수 있다. 예를 들어, 제2 튜닝 파라미터는 NR, Sharpen 또는 multi-frame merge와 관련된 파라미터일 수 있다. 다른 예를 들어, 제2 튜닝 파라미터는 선명도와 관련된 Deep Learning 모델일 수 있다. 제2 튜닝 파라미터는 절대적인 값을 기준으로 설정할 수도 있고, 상대적인 비율로 설정될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 제1 카메라 모듈(360)의 제1 이미지 중 제2 화각 중심의 위치에 대응하는 영역(이하, 객체 배치 영역)을 결정할 수 있다. 객체 배치 영역은 제1 이미지 중 제2 카메라 모듈(370)이 스캔하고 있는 외부 객체가 배치되는 영역일 수 있다. 프로세서(120)는 제1 이미지 중 객체 배치 영역에는 제2 튜닝 파라미터를 적용하고, 다른 영역은 제1 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 카메라 모듈(360)의 제1 화각(또는 제1 이미지)을 복수의 섹션들로 구분하고, 각각의 섹션에 대응하는 튜닝 파라미터 세트를 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 각각의 섹션에 대한 튜닝 파라미터 세트를 룩업 테이블(LUT)로 저장할 수 있다. 룩업 테이블(LUT)은 센서 모듈에서 획득한 신호를 기반으로 저장될 수 있다.
프로세서(120)는 외부 객체를 스캔하여 제2 화각 중심이 이동하는 경우, 복수의 섹션들 중 제2 화각 중심에 대응하는 제1 화각의 섹션을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 룩업 테이블을 참조하여, 결정된 섹션에 대응하는 튜닝 파라미터 세트를 제1 이미지 데이터에 적용할 수 있다. 프로세서(120)는 결정된 섹션에는 변경된 튜닝 파라미터 세트를 적용하고, 다른 섹션에 대해서는 제2 카메라와 무관하게 기존의 튜닝 파라미터를 유지할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 카메라의 전환과 관련된 지정된 조건을 확인할 수 있다. 예를 들어, 상기 조건은 줌배율이 지정된 기준값을 초과하도록 변경(줌인)되거나, 지정된 기준값 이하로 변경(줌아웃)되는 조건일 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 조건은 객체와의 거리 또는 조도 변화와 관련되어 설정될 수 있다.
예를 들어, 2x의 배율에서, 프로세서(120)는, 제1 카메라 모듈(360)의 제1 이미지를 통해 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 줌인 입력이 발생하여, 배율이 제2 카메라 모듈(370)에 의해 처리 가능한 5x로 변경되는 경우, 프로세서(120)는 메인 카메라를 전환하여 제2 카메라 모듈(370)의 제2 이미지를 통해 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 프로세서(120)는 줌인 과정에서, 제2 카메라 모듈(370)가 스캔하고 있는 객체를 중심으로 이미지를 확대할 수 있다.
카메라가 전환되기 전 상태에서, 제1 이미지의 객체 배치 영역은 제2 화각 중심을 반영한 제2 튜닝 파라미터가 적용된 상태일 수 있다. 카메라 전환 전후, 제1 이미지의 객체 배치 영역과 제2 이미지는 서로 유사한 수준의 선명도를 가질 수 있다. 이에 따라, 카메라 전환 전후, 화질의 차이가 크지 않을 수 있다.
다른 예를 들어, 5x의 배율에서, 프로세서(120)는, 제2 카메라 모듈(370)의 제2 이미지를 통해 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 줌아웃 입력이 발생하여, 배율이 제1 카메라 모듈(360)에 의해 처리 가능한 2x로 변경되는 경우, 프로세서(120)는 메인 카메라를 전환하여 제1 카메라 모듈(360)의 제1 이미지를 통해 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 프로세서(120)는 줌아웃 과정에서, 제2 카메라 모듈(370)가 스캔하고 있는 객체를 중심으로 이미지를 축소할 수 있다.
카메라가 전환되기 전 상태에서, 제1 이미지의 객체 배치 영역은 제2 화각 중심을 반영한 제2 튜닝 파라미터가 적용된 상태일 수 있다. 카메라 전환 전후, 제2 이미지와, 제1 이미지의 객체 배치 영역은 서로 유사한 수준의 선명도를 가질 수 있다. 이에 따라, 카메라 전환 전후, 화질의 차이가 크지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 카메라로 결정된 카메라만 튜닝 파라미터를 이용한 이미지 처리를 진행될 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라 모듈(360)이 메인 카메라로 결정되는 경우, 프로세서(120)는 제1 카메라 모듈(360)의 제1 이미지 데이터에 대해서는 제2 화각 중심을 반영한 제2 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다.
다른 일 실시예에 따르면, 메인 카메라의 결정 이전에, 프로세서(120)는 제1 카메라 모듈(360) 및 제2 카메라 모듈(370) 각각에 대해 튜닝 파라미터를 이용한 이미지 처리를 진행될 수 있다. 제1 카메라 모듈(360)에 대해서는 제2 화각 중심을 반영한 제2 튜닝 파라미터가 적용될 수 있다. 제2 카메라 모듈(370)에 대해서는 별도의 제3 튜닝 파라미터가 적용될 수 있다. 이후 메인 카메라가 결정되는 경우, 결정된 카메라에서 촬영된 이미지로 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 객체 배치 영역이 제1 화각의 중심에서 지정된 범위 이내 영역(이하, 중심 영역)인 경우, 프로세서(120)는 객체 배치 영역에 제2 튜닝 파라미터를 적용하지 않을 수 있다. 객체 배치 영역이 제1 이미지의 중심 영역이 아닌 영역(이하, 주변 영역)인 경우, 프로세서(120)는 객체 배치 영역에 제2 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 지정된 배율 이하(예: 1x 이하)에서는 제1 이미지 데이터에 제2 튜닝 파라미터를 적용하지 않고, 지정된 배율을 초과하는 경우, 제1 이미지 데이터에 제2 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 줌 인(zoom-in) 과정에서의 영상 처리 방법을 나타낸다.
도 6을 참조하면, 동작 610에서, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터에 제1 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다. 제1 튜닝 파라미터는 제2 화각 중심의 위치와 무관하게 제1 카메라 모듈(360)에 대해 미리 설정된 파라미터 값일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 기본 설정에 따른 지정된 파라미터 세트값을 제1 이미지 데이터에 적용할 수 있다.
동작 615에서, 프로세서(120)는 제1 카메라 모듈(360)을 통해 획득한 제1 이미지 데이터를 이용하여 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
동작 620에서, 프로세서(120)는 외부 객체를 인식할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터를 분석하여 외부 객체의 위치를 결정할 수 있다.
동작 625에서, 프로세서(120)는 제2 카메라 모듈(370)의 화각 중심이 외부 객체를 향하도록 제2 카메라 모듈(370)의 위치를 변경할 수 있다.
동작 630에서, 제2 카메라 모듈의 위치에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 화각(또는 제1 이미지)을 구성하는 복수의 섹션들 각각에 대한 튜닝 파라미터 세트를 룩업 테이블(LUT)로 미리 저장할 수 있다. 프로세서(120)는 룩업 테이블(LUT)을 참조하여, 제2 화각 중심에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 결정할 수 있다.
동작 635에서, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터에 제2 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 이미지 전체에 제2 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 이미지 중 객체 배치 영역에만 제2 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다.
동작 640에서, 프로세서(120)는 카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는지를 확인할 수 있다. 예를 들어, 상기 조건은 줌배율이 지정된 기준값을 초과하도록 변경(줌인)되는 조건일 수 있다.
동작 650에서, 카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는 경우, 프로세서(120)는 제2 카메라 모듈(370)을 통해 획득한 제2 이미지 데이터를 이용하여 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 줌 아웃(zoom-out) 과정에서의 영상 처리 방법을 나타낸다.
도 7을 참조하면, 동작 710에서, 프로세서(120)는 제2 카메라 모듈(370)을 통해 획득한 제2 이미지 데이터를 이용하여 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
동작 715에서, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터에 제1 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다. 제1 튜닝 파라미터는 제2 화각 중심의 위치와 무관하게 제1 카메라 모듈(360)에 대해 미리 설정된 파라미터 값일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 기본 설정에 따른 지정된 파라미터 세트값을 제1 이미지 데이터에 적용할 수 있다.
동작 720에서, 프로세서(120)는 외부 객체를 인식할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터 또는 제2 이미지 데이터를 분석하여 외부 객체의 위치를 결정할 수 있다.
동작 725에서, 프로세서(120)는 제2 카메라 모듈(370)의 화각 중심이 외부 객체를 향하도록 제2 카메라 모듈(370)의 위치를 변경할 수 있다.
동작 730에서, 제2 카메라 모듈의 위치에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 화각(또는 제1 이미지)을 구성하는 복수의 섹션들 각각에 대한 튜닝 파라미터 세트를 룩업 테이블(LUT)로 미리 저장할 수 있다. 프로세서(120)는 룩업 테이블(LUT)을 참조하여, 제2 카메라 모듈의 제2 화각 중심에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 결정할 수 있다.
동작 735에서, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터에 제2 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 이미지 전체에 제2 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 이미지 중 객체 배치 영역에만 제2 튜닝 파라미터를 적용할 수 있다.
동작 740에서, 프로세서(120)는 카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는지를 확인할 수 있다. 예를 들어, 상기 조건은 줌배율이 지정된 기준값 이하가 되도록 변경(줌아웃)되는 조건일 수 있다.
동작 750에서, 카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는 경우, 프로세서(120)는 제1 카메라 모듈(360)을 통해 획득한 제1 이미지 데이터를 이용하여 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다. 제1 이미지 데이터에는 제2 튜닝 파라미터가 적용된 상태일 수 있고, 카메라 전환에 따른 화질 차이가 크지 않을 수 있다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 튜닝 파라미터의 변경의 예시도이다. 도 8은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다.
도 8을 참조하면, 제1 그래프(810)에서, 프로세서(120)는 제2 카메라 모듈(370)의 제2 화각 중심의 위치를 기반으로 제1 이미지 데이터에 적용되는 튜닝 파라미터 값을 변경할 수 있다.
예를 들어, 제2 화각 중심이, 제1 이미지의 중심(또는 제1 화각 중심)(0F)에 배치되는 경우, 프로세서(120)는 주변 영역의 노이즈를 감소시키기 위해 상대적으로 높은 NR 값(N1)을 설정할 수 있다.
제2 화각 중심이 이동하여, 제1 이미지 데이터의 주변 영역(1F)에 배치되는 경우, 프로세서(120)는 주변 영역의 선명도를 개선하기 위해 상대적으로 낮은 NR 값(N2)을 설정할 수 있다. 이에 따라, 카메라 전환이 발생하는 경우, 프리뷰 이미지들 사이의 선명도 차이가 작을 수 있다. 이에 따라, 사용자가 느끼는 이질감이 줄어들 수 있다.
제2 그래프(820)에서, 프로세서(120)는 제2 카메라 모듈(370)의 제2 화각 중심의 위치를 기반으로 제1 이미지 데이터에 적용되는 복수의 파라미터 값들을 변경할 수 있다.
예를 들어, 제2 화각 중심이, 제1 이미지의 중심(또는 1 화각 중심)(0F)에 배치되는 경우, 프로세서(120)는 상대적으로 높은 NR 값(N1) 및 상대적으로 낮은 엣지 향상값(E1)을 설정할 수 있다.
제2 화각 중심이 이동하여, 제1 이미지 데이터의 주변 영역(1F)에 배치되는 경우, 프로세서(120)는 상대적으로 낮은 NR 값(N2) 및 상대적으로 높은 엣지 향상값(E2)을 설정할 수 있다.
제3 그래프(830)에서, 프로세서(120)는 제2 카메라 모듈(370)의 제2 화각 중심의 위치를 기반으로 제1 이미지 데이터에 적용되는 선명도에 대한 Deep Learning 모델을 변경할 수 있다.
예를 들어, 제2 화각 중심이, 제1 이미지의 중심(또는 1 화각 중심)(0F)에 배치되는 경우, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터에 제1 모델(830-1)을 설정할 수 있다. 제2 화각 중심이 이동하여, 제1 이미지 데이터의 주변 영역(1F)에 배치되는 경우, 프로세서(120)는 제2 이미지 데이터에 제M 모델(830-M)을 설정할 수 있다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 중심 영역에서의 프리뷰 이미지 전환을 나타낸다.
도 9를 참조하면, 제1 카메라 모듈(360)은 제1 이미지(910)를 획득할 수 있다. 제2 카메라 모듈(370)은 제2 이미지(920)을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 객체(901)가 제1 이미지(910)의 중심 영역(911)에 배치되는 상태에서 줌인 입력이 발생하는 경우, 프로세서(120)는 제1 튜닝 파라미터를 적용한 제1 부분 이미지(915)에서 제2 이미지(920)로 전환할 수 있다. 객체(901)가 제1 이미지(910)의 중심 영역(911)에 배치되는 경우, 제1 부분 이미지(915)와 제2 이미지(920)의 화질 차이가 크지 않을 수 있다. 또는 줌아웃 입력이 발생하는 경우, 프로세서(120)는 제2 이미지(920)에서, 제1 튜닝 파라미터를 적용한 제1 부분 이미지(915)로 전환할 수 있다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 주변 영역에서의 프리뷰 이미지 전환을 나타낸다.
도 10을 참조하면, 제1 카메라 모듈(360)은 제1 이미지(1010)를 획득할 수 있다. 제2 카메라 모듈(370)은 제2 이미지(1020)을 획득할 수 있다.
객체(1001)가 제1 이미지(1010)의 중심 영역(1011)이 아닌 주변 영역(1012)에 배치되는 경우, 프로세서(120)는 제1 튜닝 파라미터를 적용한 제1 부분 이미지(1015)를 제2 튜닝 파라미터를 적용한 제2 부분 이미지(1018)로 변환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 객체(1001)가 제1 이미지(1010)의 주변 영역(1012)에 배치되는 상태에서 줌인 입력이 발생하는 경우, 프로세서(120)는 제2 튜닝 파라미터를 적용한 제2 부분 이미지(1018)에서 제2 이미지(1020)로 전환할 수도 있다. 반대로, 줌아웃 입력이 발생하는 경우, 프로세서(120)는 제2 이미지(1020)에서, 제2 튜닝 파라미터를 적용한 제2 부분 이미지(1018)로 전환할 수 있다. 제2 부분 이미지(1018)는 제2 튜닝 파라미터가 적용되어, 카메라 전환에 따른 화질 차이가 크지 않을 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))는, 제1 화각을 가지는 제1 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제1 카메라 모듈(360)), 상기 제1 화각 보다 작은 제2 화각을 가지는 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370)), 디스플레이(예: 도 1이 디스플레이 모듈(160), 도 3의 디스플레이(310)), 메모리(예: 도 1이 메모리(130)), 및 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))를 포함하고, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 제1 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제1 카메라 모듈(360))에서 획득한 제1 이미지 데이터에 제1 튜닝 파라미터를 적용하고, 외부 객체를 인식하고, 상기 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))의 구동부를 제어하여 상기 제2 화각의 중심이 상기 인식된 외부 객체를 향하도록 하고, 상기 제2 화각의 중심의 위치에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 상기 제1 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제1 카메라 모듈(360))이 지정된 배율 이상인 경우, 상기 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 상기 제1 화각을 복수의 섹션들로 구분하고, 상기 복수의 섹션들 각각에 대응하는 상기 제2 튜닝 파라미터를 룩업 테이블로 상기 메모리(예: 도 1이 메모리(130))에 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 상기 제2 화각의 중심이 이동하는 경우, 상기 룩업 테이블을 참조하여 상기 제2 튜닝 파라미터를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 상기 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용하는 동안, 제3 튜닝 파라미터를 상기 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))에서 획득한 제2 이미지 데이터에 적용할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 상기 제2 튜닝 파라미터가 적용된 상기 제1 이미지 데이터를 이용하여 상기 디스플레이(예: 도 1이 디스플레이 모듈(160), 도 3의 디스플레이(310))에 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는 경우, 상기 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))에서 획득한 제2 이미지 데이터를 이용하여 상기 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 상기 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))에서 획득한 제2 이미지 데이터를 이용하여 상기 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는 경우, 상기 제2 튜닝 파라미터가 적용된 상기 제1 이미지 데이터를 이용하여 상기 디스플레이(예: 도 1이 디스플레이 모듈(160), 도 3의 디스플레이(310))에 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 상기 제1 화각의 중심으로부터 지정된 범위를 벗어나서 상기 외부 객체가 인식된 경우, 상기 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))은 프리즘을 포함하는 폴디드 카메라 구조를 포함하고, 상기 구동부는 상기 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))의 프리즘을 이동 또는 회전시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1이 프로세서(120), 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 상기 제2 화각이 상기 제1 화각 내에서 이동하도록 상기 구동부를 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 튜닝 파라미터 및 상기 제2 튜닝 파라미터 각각은 NR(noise reduction), Edge Enhance 또는 multi-frame merge 중 적어도 하나와 관련된 파라미터를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 튜닝 파라미터 및 상기 제2 튜닝 파라미터 각각은 선명도와 관련된 Deep learning 모델일 수 있다.
다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))에서 수행되고, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))의 제1 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제1 카메라 모듈(360))에서 획득한 제1 이미지 데이터에 제1 튜닝 파라미터를 적용하는 동작, 외부 객체를 인식하는 동작, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))의 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))의 구동부를 제어하여, 상기 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))의 제2 화각의 중심이 상기 인식된 외부 객체를 향하도록 하는 동작, 및 상기 제2 화각의 중심의 위치에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용하는 동작은 상기 제1 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제1 카메라 모듈(360))이 지정된 배율 이상인 경우, 상기 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 영상 처리 방법은 상기 제2 튜닝 파라미터가 적용된 상기 제1 이미지 데이터를 이용하여 프리뷰 이미지를 출력하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 영상 처리 방법은 카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는 경우, 상기 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))에서 획득한 제2 이미지 데이터를 이용하여 상기 프리뷰 이미지를 출력하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 영상 처리 방법은 상기 제2 카메라 모듈(예: 도 1이 카메라 모듈(180), 도 3의 제2 카메라 모듈(370))에서 획득한 제2 이미지 데이터를 이용하여 상기 프리뷰 이미지를 출력하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 영상 처리 방법은 카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는 경우, 상기 제2 튜닝 파라미터가 적용된 상기 제1 이미지 데이터를 이용하여 프리뷰 이미지를 출력하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(10))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 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어™)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    제1 화각을 가지는 제1 카메라 모듈;
    상기 제1 화각 보다 작은 제2 화각을 가지는 제2 카메라 모듈;
    디스플레이;
    메모리; 및
    프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는
    제1 카메라 모듈에서 획득한 제1 이미지 데이터에 제1 튜닝 파라미터를 적용하고,
    외부 객체를 인식하고,
    상기 제2 카메라 모듈의 구동부를 제어하여 상기 제2 화각의 중심이 상기 인식된 외부 객체를 향하도록 하고,
    상기 제2 화각의 중심의 위치에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제1 카메라 모듈이 지정된 배율 이상인 경우, 상기 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용하는 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제1 화각을 복수의 섹션들로 구분하고,
    상기 복수의 섹션들 각각에 대응하는 상기 제2 튜닝 파라미터를 룩업 테이블로 상기 메모리에 저장하는 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제2 화각의 중심이 이동하는 경우, 상기 룩업 테이블을 참조하여 상기 제2 튜닝 파라미터를 결정하는 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용하는 동안, 제3 튜닝 파라미터를 상기 제2 카메라 모듈에서 획득한 제2 이미지 데이터에 적용하는 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제2 튜닝 파라미터가 적용된 상기 제1 이미지 데이터를 이용하여 상기 디스플레이에 프리뷰 이미지를 출력하는 전자 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 프로세서는
    카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는 경우, 상기 제2 카메라 모듈에서 획득한 제2 이미지 데이터를 이용하여 상기 프리뷰 이미지를 출력하는 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제2 카메라 모듈에서 획득한 제2 이미지 데이터를 이용하여 프리뷰 이미지를 출력하는 전자 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 프로세서는
    카메라의 전환과 관련된 지정된 조건이 발생하는 경우, 상기 제2 튜닝 파라미터가 적용된 상기 제1 이미지 데이터를 이용하여 상기 디스플레이에 상기 프리뷰 이미지를 출력하는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제1 화각의 중심으로부터 지정된 범위를 벗어나서 상기 외부 객체가 인식된 경우, 상기 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용하는 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서, 상기 제2 카메라 모듈은
    프리즘을 포함하는 폴디드 카메라 구조를 포함하고,
    상기 구동부는 상기 제2 카메라 모듈의 상기 프리즘을 이동 또는 회전시키는 전자 장치.
  12. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제2 화각이 상기 제1 화각 내에서 이동하도록 상기 구동부를 제어하는 전자 장치.
  13. 제1항에 있어서, 상기 제1 튜닝 파라미터 및 상기 제2 튜닝 파라미터 각각은
    NR(noise reduction), Edge Enhance 또는 multi-frame merge 중 적어도 하나와 관련된 파라미터를 포함하는 전자 장치.
  14. 제1항에 있어서, 상기 제1 튜닝 파라미터 및 상기 제2 튜닝 파라미터 각각은
    선명도와 관련된 Deep learning 모델인 전자 장치.
  15. 전자 장치에서 수행되는 영상 처리 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 제1 카메라 모듈에서 획득한 제1 이미지 데이터에 제1 튜닝 파라미터를 적용하는 동작;
    외부 객체를 인식하는 동작;
    상기 전자 장치의 제2 카메라 모듈의 구동부를 제어하여, 상기 제2 카메라 모듈의 제2 화각의 중심이 상기 인식된 외부 객체를 향하도록 하는 동작; 및
    상기 제2 화각의 중심의 위치에 대응하는 제2 튜닝 파라미터를 상기 제1 이미지 데이터에 적용하는 동작;을 포함하는 방법.
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