WO2022231251A1 - 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

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WO2022231251A1
WO2022231251A1 PCT/KR2022/005902 KR2022005902W WO2022231251A1 WO 2022231251 A1 WO2022231251 A1 WO 2022231251A1 KR 2022005902 W KR2022005902 W KR 2022005902W WO 2022231251 A1 WO2022231251 A1 WO 2022231251A1
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processor
rotation amount
electronic device
prism
roi
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PCT/KR2022/005902
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양경동
김순애
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삼성전자 주식회사
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    • G06V2201/07—Target detection

Definitions

  • the electronic device may be equipped with a camera (or a camera module), and may take a picture or a video using the camera.
  • a camera or a camera module
  • an electronic device equipped with a camera capable of changing a direction in order to scan a subject has been released.
  • a thickness of the camera may be reduced through a folded structure, and an object may be scanned by movement of an internal prism.
  • the camera of the electronic device may scan an object by moving or rotating all or part of an optical system.
  • the camera may include a reflective mirror or prism therein for changing the direction of propagation of light.
  • the light passing through the lens unit may be redirected through a reflective mirror or prism and transmitted to the image sensor.
  • the reflection mirror or prism may rotate (or move) in a plurality of directions (eg, a yaw direction or a pitch direction), and accordingly, the camera module may scan a subject.
  • all or part of the optical system may be rotated (or moved) in a plurality of directions (eg, a yaw direction or a pitch direction) through a driving unit, and an object may be scanned through this.
  • a plurality of directions eg, a yaw direction or a pitch direction
  • the electronic device may include a folded camera module (or a folded camera structure).
  • the folded camera module may include a reflective mirror or a prism for changing the propagation direction of light therein. If the movement of the reflection mirror or prism is within a relatively small range (eg, less than +/- 1 degree in the pitch or yaw direction), the distortion and rotation of the subject in the image are small, so correction may not be necessary. Alternatively, when distortion or tilt of the subject occurs due to rotation for composition change, the electronic device reduces the size of the ROI to reduce the background area, and accordingly, automatic focus (AF), automatic exposure (AE), automatic white-balance (AWB)) errors can be reduced.
  • AF automatic focus
  • AE automatic exposure
  • AVB automatic white-balance
  • the folded camera module supports the scan function, so the rotation amount (or movement amount) of the prism exceeds the specified range (e.g. pitch direction (+9 degrees ⁇ -9 degrees), yaw direction (+21 ⁇ -21 degrees))
  • the distortion level or rotation level of the subject generated in the image may be large due to the amount of rotation (or amount of movement).
  • the electronic device extracts data for performing a specified function (eg, 3A) in a region of interest (ROI) in which distortion or rotation of the subject is not reflected, data of the background, not the data of the subject, may be extracted.
  • a specified function eg, 3A
  • ROI region of interest
  • an error may occur in 3A (AE, AF, AWB) processing because the actual shape of the subject and the shape of the subject obtained from the camera image sensor are different.
  • AE AE
  • AF AF
  • AWB AWB
  • the background other than the face is included in the ROI, so that proper exposure may fail or WB (white balance) based on face detection (hereinafter, FD) may become inaccurate.
  • FD face detection
  • the electronic device may include a camera module in which all or part of an optical system can be rotated (or moved) in a plurality of directions (eg, a yaw direction or a pitch direction). If the rotation amount (or movement amount) of the optical system exceeds the specified range (eg pitch direction (+9 degrees to -9 degrees), yaw direction (+21 to - 21 degrees)), the rotation amount (or movement amount) of the camera module ) may increase the distortion level or rotation level of the subject occurring in the image.
  • a camera module in which all or part of an optical system can be rotated (or moved) in a plurality of directions (eg, a yaw direction or a pitch direction). If the rotation amount (or movement amount) of the optical system exceeds the specified range (eg pitch direction (+9 degrees to -9 degrees), yaw direction (+21 to - 21 degrees)), the rotation amount (or movement amount) of the camera module ) may increase the distortion level or rotation level of the subject occurring in the image.
  • the specified range e
  • Various embodiments provide an electronic device that detects the amount of rotation (or amount of movement) of a camera module, and corrects a region of interest based on the detected amount of movement to perform a specified function (eg, 3A, face recognition-based exposure setting or WB).
  • a specified function eg, 3A, face recognition-based exposure setting or WB.
  • An electronic device includes a display, a memory, a processor, and a folded camera, wherein the folded camera includes a lens unit, a prism rotatable in a first direction or a second direction, a driving unit for moving the prism, A magnetic material coupled to the prism, a sensor unit sensing the first rotation amount in the first direction or the second rotation amount in the second direction of the prism, and the lens unit and the light passing through the prism an image sensor generating a signal, wherein the processor determines a first region of interest (ROI) for executing a specified function using the folded camera, and uses the sensing value of the sensor unit to determine the second
  • the first rotation amount or the second rotation amount may be determined, and the second ROI may be determined by correcting the first ROI of the folded camera using the first rotation amount or the second rotation amount.
  • ROI region of interest
  • the electronic device may detect the rotation amount (or movement amount) of the camera module and correct the ROI based on the sensed rotation amount (or movement amount).
  • the electronic device may improve performance of a specified function (eg, 3A, face recognition-based exposure setting, or WB) through the corrected region of interest.
  • a specified function eg, 3A, face recognition-based exposure setting, or WB
  • the electronic device may determine the rotation amount in the yaw direction or the rotation amount in the pitch direction of the prism by comparing the sensed value of the hall sensor with a table stored in advance.
  • 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 camera module according to various embodiments of the present disclosure.
  • 4A and 4B show a structure of a folded camera module according to various embodiments.
  • FIG. 5 illustrates a configuration for detecting a rotation amount of a prism in a first direction according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 illustrates a configuration for detecting a rotation amount of a prism in a second direction according to various embodiments.
  • FIG. 7 is a table in which a rotation angle of a prism is matched according to a value sensed by a sensor unit according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an image processing method according to various embodiments.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of correcting a region of interest according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 10 is an exemplary diagram of obtaining stat data by dividing an ROI into a plurality of sections according to various embodiments of the present disclosure
  • 11 and 12 are diagrams illustrating correction of a region of interest according to various embodiments.
  • 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.
  • the camera module may have a structure in which all or part of an optical system can be rotated in a plurality of directions (eg, a yaw direction or a pitch direction).
  • the electronic device 301 includes a main body (or housing) 305 , a display 310 (eg, the display module 160 of FIG. 1 ), and a folded camera module 350 (eg, FIG. 1 ). 1 or the camera module 180 of FIG. 2).
  • the main body (or housing) 305 may mount the display 310 and the folded camera module 350 .
  • the main body 305 includes various components for driving the electronic device 301 therein, for example, a processor (eg, the processor 120 of FIG. 1 ), a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ), and communication. It may include various components such as a circuit (eg, the communication module 190 of FIG. 1 ), a printed circuit board, or a battery (eg, the battery 189 of FIG. 1 ).
  • the display 310 may display various contents such as text or images through the first surface (eg, the front surface) of the main body 305 .
  • the display 310 may be composed of a plurality of layers.
  • the display 310 may include a glass panel, a touch panel, or a display panel.
  • At least a portion of the folded camera module (or the folded camera structure) 350 may be exposed toward the second surface (eg, the rear surface, the surface on which the display 310 does not output content) of the main body 305 .
  • the second surface eg, the rear surface, the surface on which the display 310 does not output content
  • a lens unit, a flash unit, or a sensor unit of the folded camera module 350 may be exposed to the outside of the body unit 305 .
  • the folded camera module 350 may include a prism (or a reflection mirror) 410 therein.
  • the prism 410 may change a path of light flowing into the inside of the folded camera 250 through the lens unit of the folded camera module 350 .
  • the light reflected through the prism 410 may be introduced into the image sensor of the folded camera module 350 .
  • the prism 410 may rotate (or move) in a plurality of directions.
  • the prism 410 may rotate within a range specified in the yaw direction or the pitch direction.
  • a scanning function (eg, object detection or object tracking) of the folded camera module 350 may be performed according to rotation (or movement) of the prism 410 .
  • the amount of rotation of the prism 410 by the processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • the image signal processor eg, the image signal processor 260 of FIG. 2
  • the amount of movement may be reflected to correct a region of interest (ROI) for performing a scan function (refer to FIGS. 4A to 9 ).
  • ROI region of interest
  • 4A and 4B show a structure of a folded camera module according to various embodiments.
  • the folded camera module 350 may include a prism 410 , a lens unit 415 , a driving unit 420 , a magnetic material 440 , and an image sensor 480 .
  • the prism 410 may operate as a reflection mirror that changes a path of light flowing into the folded camera module 350 .
  • the light reflected through the prism 410 may be introduced into the image sensor 480 through the lens unit 405 .
  • the lens unit 415 may transmit the light reflected by the prism 410 to the image sensor 480 .
  • the lens unit 415 may change the path of light through refraction.
  • the driving unit 420 may rotate the prism 410 in a first direction (eg, a yaw direction) or a second direction (eg, a pitch direction).
  • the driving unit 420 operates according to a control signal of a processor (eg, the processor 120 of FIG. 1 ) or an image signal processor (eg, the image signal processor 260 of FIG. 2 ) included in the folded camera module 350 . can do.
  • the driving unit 420 may include a first coil for rotation in the first direction and a second coil for rotation in the second "Num*", and may include a configuration such as a spring (FIG. 5). and Figure 6).
  • the magnetic body 440 may move together with the rotation of the prism 410 . As the magnetic material 440 moves, the magnetic flux around the prism 410 may change.
  • the image sensor 480 may convert light acquired through the prism 410 and the lens unit 415 into an electronic image signal through a photoelectric conversion effect.
  • the image sensor 230 may include a group of pixels arranged in two dimensions, and each pixel may convert light into electronic image data.
  • the image sensor 230 may read electronic image data according to the photoelectric conversion effect recorded in each pixel (read-out).
  • the prism 410 may rotate (or move) in a plurality of directions.
  • the prism 410 may rotate within a first angle range (eg, +21 to -21 degrees) specified in the yaw direction (the direction of rotation about the A direction and the Z axis).
  • the prism 410 may rotate within a second angle range (eg, +9 to -9 degrees) specified in the pitch direction (the direction of rotation about the B direction and the X axis).
  • the prism 410 moves in a first direction (A) (eg, yaw direction) or in a second direction (B) (eg, pitch direction). ) can be rotated.
  • A first direction
  • B second direction
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • the image signal processor eg, the image signal processor 260 of FIG. 2
  • the performance of a function may be improved (refer to FIGS. 5 to 12 ).
  • the folded camera module 350 may further include a sensor unit for detecting the amount of rotation of the prism 410 in the first direction or the second direction ( FIGS. 5 and 6 ). Reference).
  • FIG. 5 illustrates rotation of a prism in a first direction in accordance with various embodiments.
  • 6 illustrates rotation of a prism in a second direction in accordance with various embodiments.
  • the prism 410 is within a first angle range (eg, +21 to -21 degrees) specified in the first direction (A) (eg, yaw direction) by the driving unit 420 .
  • the prism 410 may rotate within a second angle range (eg, +9 to -9 degrees) specified in the second direction B (eg, pitch direction) by the driving unit 420 .
  • the driving unit 420 may include a coil unit (or a plurality of coils) 450 .
  • the first coil and the second coil 451 of the coil unit 450 may rotate the magnetic body 440 and the prism 410 in the first direction by electromagnetic force.
  • the third coil 453 of the coil unit 450 may rotate the magnetic body 440 and the prism 410 in the second direction by electromagnetic force.
  • the folded camera module 350 detects the rotation (or movement) of the magnetic body 440 and the coil unit 450 and the prism 410 for rotating (or moving) the prism 410 . It may include a sensor unit 460 for this purpose.
  • the coil unit 450 may be a part of the driving unit 420 of FIG. 4A .
  • the magnetic body 440 may move together with the rotation of the prism 410 . According to the rotation of the magnetic material 440 in the first direction (A) (eg, yaw direction) or the second direction (B) (eg, pitch direction), the amount of magnetic flux flowing into the sensor unit 460 may be changed. A sensing value sensed by the sensor unit 460 may be changed according to the changed amount of magnetic flux.
  • a direction (A) eg, yaw direction
  • B eg, pitch direction
  • the coil unit 450 may be disposed to surround at least a portion of the sensor unit 460 .
  • the coil unit 450 may be disposed on the same plane as the sensor unit 460 .
  • the coil unit 450 may move the magnetic body 440 by electromagnetic force, and the prism 410 may move along with the movement of the magnetic body 440 .
  • the coil unit 450 includes a first coil and a second coil 451 surrounding the first Hall sensor and the second Hall sensor 461 , and a third coil 453 surrounding the third Hall sensor 463 . may include
  • the sensor unit 460 may detect the amount of rotation of the prism 410 . According to the rotation of the prism 410 , the magnetic material 440 may rotate together, and accordingly, the amount of magnetic flux flowing into the sensor unit 460 may be changed. The sensor unit 460 may obtain a sensed value by detecting the amount of magnetic flux.
  • the sensor unit 460 may include a first Hall sensor and a second Hall sensor 461 that sense a first rotation amount in the first direction A.
  • the sensor unit 460 may include a third Hall sensor 463 sensing the second rotation amount in the second direction B.
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • the image signal processor eg, the image signal processor 260
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may include the sensing values (hereinafter, referred to as the first Hall sensor and the second Hall sensor 461 ). , the first sensing value), the first rotation amount in the first direction A may be determined.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may rotate the ROI in a direction offsetting the first rotation amount.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may generate a second rotation amount in the second direction B based on a sensed value (hereinafter, referred to as a second sensed value) of the third Hall sensor 463 . can be decided.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may change the length or ratio of the side of the ROI by reflecting the second rotation amount.
  • 5 and 6 are exemplary and are not limited thereto.
  • the number, position, or connection method of the magnetic body 440 , the coil unit 450 , and the sensor unit 460 may be changed.
  • 7 is a table in which a rotation angle of a prism is matched according to a value sensed by a sensor unit according to various embodiments of the present disclosure; 7 is illustrative and not limited thereto.
  • the memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ) includes a table 701 in which the sensing value of the sensor unit 460 and the first and second rotation amounts of the prism 410 are matched. can be saved
  • the table 701 may match the first sensed value of the sensor unit 460 corresponding to the rotatable range of the prism 410 in the first direction and the second sensed value corresponding to the range of the rotatable angle of the prism 410 in the second direction. .
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • the image signal processor eg, the image signal processor 260 of FIG. 2
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may determine the first and second rotation amounts corresponding to the first sensed value and the second sensed value with reference to the table 701 stored in advance.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 is With reference to the table 701, the first rotation amount may be determined by 17.8 degrees and the second rotation amount by 5.9 degrees.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may determine the second rotation amount based on the second sensing value.
  • the second rotation amount may not be affected by the first sensed value.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may determine the first rotation amount based on the first sensed value and the second sensed value.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may determine the second rotation amount by 5.9 degrees with reference to the table 701 .
  • the second rotation amount may not be affected by the first sensed value.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 determines the first rotation amount by 17.8 degrees with reference to the table 701, and When the sensed value is 50 and the second sensed value is 1850, the first rotation amount may be determined to be 15.8 degrees.
  • the matching value of the table 701 of FIG. 7 may vary depending on the characteristics of the hall sensors 461 and 463 and the arrangement of the magnetic body 440 and the coil unit 450 .
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an image processing method according to various embodiments.
  • the processor 120 may drive the folded camera module 350 .
  • the processor 120 may acquire image data by using light flowing into the image sensor 480 through the prism 410 and the lens unit 415 .
  • the processor 120 may display a preview image on the display 310 using the image data acquired from the image sensor 480 .
  • the processor 120 may display a preview image by one of a camera app or a face recognition app on the display 310 .
  • the processor 120 may determine a region of interest for executing a specified function. For example, the processor 120 performs a 3A (AE, AF, AWB) or face detection (FD)-based setting related to photographing (eg, exposure setting or WB), the central point of the recognized face. A region of interest of a rectangle having a specified size may be determined and displayed on the display 310 . For another example, in the case of 3A (AE, AF, AWB), the processor 120 determines the recognized face region as the region of interest, or sets the region selected by the user input or the region determined according to the shooting mode as the region of interest. can
  • the processor 120 may obtain a first sensed value and a second sensed value through the sensor unit 460 .
  • the first sensing value may be a value mainly related to rotation of the prism 410 in a first direction (eg, yaw).
  • the second sensing value may be a value mainly related to rotation of the prism 410 in a second direction (eg, pitch).
  • the first sensed value by the first Hall sensor or the second Hall sensor eg, the first Hall sensor or the second Hall sensor 461 of FIG. 5
  • the third Hall sensor eg, the third Hall sensor of FIG. 5
  • the second sensed value by the Hall sensor 463) may be acquired.
  • the processor 120 may determine the first rotation amount and the second rotation amount based on the first sensed value and the second sensed value.
  • the processor 120 may determine the first rotation amount and the second rotation amount with reference to a table (eg, the table 701 of FIG. 7 ) stored in advance in the memory 130 .
  • the processor 120 may determine a first rotation amount that matches the first sensed value.
  • the first rotation amount may be a rotation angle of the prism 410 in the first direction (eg, yaw).
  • the processor 120 may determine a second rotation amount that matches the second sensed value.
  • the second rotation amount may be a rotation angle of the prism 410 in the second direction (eg, pitch).
  • the processor 120 may correct the ROI based on the first rotation amount and the second rotation amount. For example, when the first rotation amount is equal to or greater than the first reference value, the processor 120 may rotate the ROI in a direction offsetting the first rotation amount. When the second rotation amount is equal to or greater than the second reference value, the processor 120 may adjust the length or ratio of the side of the ROI.
  • the processor 120 may rotate the coordinates of the ROI, adjust the position, or change the size (refer to FIGS. 11 and 12 ).
  • the processor 120 may divide the ROI into a plurality of sections, and determine sections overlapping the subject (distorted or rotated) by a certain ratio or more as the new ROI (refer to FIG. 10 ).
  • the processor 120 may acquire data for performing a specified function (hereinafter, stat data) from the corrected image data of the ROI.
  • stat data for performing a specified function
  • the processor 120 may acquire stat data for performing 3A (AE, AF, AWB) in the camera app.
  • the processor 120 may acquire stat data for face recognition-based exposure setting or WB.
  • the processor 120 may perform a designated function using the acquired stat data.
  • the processor 120 may perform 3A (AE, AF, AWB) in the camera app or perform face recognition-based exposure setting or WB.
  • the processor 120 may perform the correction of the ROI in the background and may not display it through the display 310 .
  • the processor 120 may maintain the display of the face region displayed on the display 310 to be the same before and after the correction of the ROI.
  • the processor 120 may acquire stat data from the region of interest corrected according to the rotation amount of the prism 410 by background processing to perform face recognition-based exposure setting or WB-related image processing.
  • At least a part of the operation of the processor 120 in FIG. 8 may be performed by an image signal processor (eg, the image signal processor 260 of FIG. 2 ) included in the folded camera module 350 .
  • an image signal processor eg, the image signal processor 260 of FIG. 2
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of correcting a region of interest according to various embodiments of the present disclosure.
  • the processor 120 may obtain a first sensed value and a second sensed value through the sensor unit 460 .
  • the first sensing value may be a value mainly related to rotation of the prism 410 in a first direction (eg, yaw).
  • the second sensing value may be a value mainly related to rotation of the prism 410 in a second direction (eg, pitch).
  • the processor 120 may determine the first rotation amount and the second rotation amount based on the first sensed value and the second sensed value.
  • the processor 120 may determine the first rotation amount and the second rotation amount with reference to a table (eg, the table 701 of FIG. 7 ) stored in advance in the memory 130 .
  • the processor 120 may determine whether the first rotation amount is equal to or greater than (or exceeds) a specified first reference value.
  • the first reference value may be 10 degrees.
  • the processor 120 may rotate the ROI in a direction offsetting the first rotation amount (eg, in the opposite direction).
  • the processor 120 may omit operation 935 .
  • the processor 120 may determine whether the second rotation amount is equal to or greater than (or exceeds) a specified second reference value.
  • the second reference value may be 5 degrees.
  • the processor 120 may change the length or ratio of the side of the ROI to offset the second rotation amount.
  • the processor 120 may correct the ROI in the trapezoidal shape by changing the lengths of the sides.
  • the processor 120 may extend the length of the side of the ROI corresponding to the lengthened side of the image.
  • the processor 120 may reduce the length of the side of the ROI corresponding to the shortened side of the image.
  • the processor 120 may correct the ROI to be similar to the shape of the image by changing both lengths of two sides of the ROI.
  • the processor 120 may omit operation 945 .
  • operations 940 and 945 may be performed before operation 930 .
  • operations 930 to 945 may be performed in operation 850 of FIG. 8 .
  • At least a part of the operation of the processor 120 in FIG. 9 may be performed by an image signal processor (eg, the image signal processor 260 of FIG. 2 ) included in the folded camera module 350 .
  • an image signal processor eg, the image signal processor 260 of FIG. 2
  • FIG. 10 is an exemplary diagram of obtaining stat data by dividing an ROI into a plurality of sections according to various embodiments of the present disclosure
  • a processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • an image signal processor eg, the image signal processor 260 of FIG. 2
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may acquire stat data except for some of at least a plurality of sections according to the first or second rotation amount of the prism 410 .
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may configure the first group of sections 1011 and the object ( Sections 1012 of the second group that do not overlap the arrangement area of 1020 or overlap less than (or less than) a specified range may be distinguished.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may extract stat data from the sections 1011 of the first group.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may not extract stat data from the sections 1012 of the second group or may remove the extracted stat data.
  • the correction of the ROI may be applied in a manner such as rotation, position change, or size change of the ROI.
  • 11 and 12 are diagrams illustrating correction of a region of interest according to various embodiments. 11 and 12 are exemplary and not limited thereto.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 reflects the first rotation amount or the second rotation amount of the prism 410 to reflect a designated function (eg, 3A (AE, AF, AWB) or a face A region of interest for performing recognition (FD)-based exposure setting or WB) may be corrected.
  • a designated function eg, 3A (AE, AF, AWB) or a face A region of interest for performing recognition (FD)-based exposure setting or WB
  • the first rotation amount and the second rotation amount of the prism 410 may be absent or may be less than or equal to a specified reference value.
  • the processor 120 may acquire stat data for performing 3A without correction of the ROI.
  • the prism 410 may rotate in the second direction (eg, the pitch direction).
  • the first rotation amount of the prism 410 may be absent or less than a specified reference value
  • the second rotation amount of the prism 410 may be greater than or equal to the specified reference value.
  • the images 1102 and 1103 obtained in the second state 2 or the third state 3 may be distorted in a trapezoidal or inverted trapezoidal shape. In this case, the shape of the object included in the images 1102 and 1103 may also be distorted differently from reality.
  • the ROIs 1102a and 1103a before correction may have a square or rectangular shape rather than a trapezoidal or inverted trapezoidal shape.
  • the background not the object (eg, face)
  • WB based on face detection (FD) white balance
  • image blur in which AF is performed occurs in the background.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 reflects the second rotation amount of the prism 410 to define the quadrangular ROIs 1102a and 1103a before correction as the trapezoidal or inverted trapezoidal ROIs 1102b and 1103b. can be changed to
  • the processor 120 or the image signal processor 260 increases the sides of the regions of interest 1102b and 1103b of the portion in which the images 1102 and 1103 are expanded, or the region of interest in the portion in which the images 1102 and 1103 are reduced.
  • the ROIs 1102b and 1103b may be set by reducing the sides of 1102b and 1103b.
  • the prism 410 may rotate in the first direction (eg, the yaw direction).
  • the second rotation amount of the prism 410 may be absent or less than a specified reference value, and the first rotation amount of the prism 410 may be greater than or equal to the specified reference value.
  • the images 1112 and 1115 obtained in the twelfth state 12 or the fifteenth state 15 may rotate clockwise or counterclockwise. In this case, the objects included in the images 1112 and 1115 may also be rotated differently from reality. Unlike the images 1112 and 1115 , the ROIs 1112a and 1115a before correction may have a non-rotated shape.
  • the left and right heights of the ROIs 1112a and 1115a on the images 1112 and 1115 may be different from each other.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may set the corrected regions of interest 1112b and 1115b by rotating the regions of interest 1112a and 1115a in a clockwise or counterclockwise direction by reflecting the first rotation amount. .
  • the corrected ROIs 1112b and 1115b may be rotated in the same direction as the images 1112 and 1115 at the same angle.
  • 3A AE, AF, AWB
  • face recognition FD
  • performance or reliability may be increased. For example, it is possible to prevent a decrease in tracking performance due to a change in the appearance of a subject during object tracking.
  • the processor 120 or the image signal processor 260 may correct the first ROI 1210a into the second ROI 1210b by reflecting the rotation of the prism 410 in a second direction (eg, a pitch direction).
  • a second direction eg, a pitch direction
  • 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
  • the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 301 of FIG. 3 ) according to various embodiments includes a display (eg, the display module 160 of FIG. 1 , the display 310 of FIG. 3 ) ), a memory (eg, the memory 130 in FIG. 1 ), a processor (eg, the processor 120 in FIG. 1 ), and a folded camera module (eg, the camera module 180 in FIG. 1 or 2 , in FIG. 3 ) and a folded camera module 350), wherein the folded camera module (eg, the camera module 180 of FIG. 1 or 2, the folded camera module 350 of FIG. 3) includes a lens unit (eg, FIG.
  • a sensor unit eg, the sensor unit 460 of FIG. 5 ) for detecting the first rotation amount in the first direction or the second rotation amount in the second direction of 410
  • the lens unit eg, FIG.
  • the lens unit 415 of 4a) and an image sensor (eg, the image sensor 480 of FIG. 4a ) that generates an electrical signal using light passing through the prism (eg, the prism 410 of FIG. 4a) is included. and the processor (eg, the processor 120 of FIG. 1 ) is designated using the folded camera module (eg, the camera module 180 of FIG. 1 or 2 , the folded camera module 350 of FIG. 3 ).
  • a first region of interest (ROI) for executing a function is determined, and the first rotation amount or the second A rotation amount is determined, and the folded camera module (eg, the camera module 180 of FIG. 1 or FIG. 2 , the folded camera module 350 of FIG. 3 ) using the first rotation amount or the second rotation amount ) above
  • the second ROI may be determined by correcting the first ROI.
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • recognizes an external object and removes the prism (eg, the prism 410 of FIG. 4A ) according to the position of the external object. It may be rotated in one direction or in the second direction.
  • the processor receives the first sensing data and the second sensing data obtained through the sensor unit (eg, the sensor unit 460 of FIG. 5 ).
  • the first rotation amount and the second rotation amount may be determined by comparing with a table stored in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ).
  • the processor uses the first sensing data and the second sensing data obtained through the sensor unit (eg, the sensor unit 460 of FIG. 5 ). to determine the first rotation amount, and determine the second rotation amount using the second sensing data.
  • the processor may determine the second ROI by rotating the first ROI in response to the first rotation amount.
  • the processor may change the length or ratio of at least one side of the first region of interest in response to the second rotation amount to change the second region of interest. can decide
  • the processor may acquire data for executing the function by using the second ROI.
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • operates the driving unit eg, the driving unit 420 of FIG. 4A
  • the prism eg, the prism of FIG. 4A . (410)
  • the processor may determine the second ROI by background execution.
  • the specified function may be one of settings related to 3A (AE, AF, AWB), object tracking (OT), or face recognition-based photographing.
  • the processor eg, processor 120 in FIG. 1
  • the processor may be configured to view all frames of image data obtained via the image sensor (eg, image sensor 480 in FIG. 4A ) of the second interest. area can be determined.
  • the sensor unit (eg, the sensor unit 460 of FIG. 5 ) may include a first Hall sensor sensing a first rotation amount, a second Hall sensor sensing a second rotation amount, and a third Hall sensor may include.
  • the processor may recognize an external object and determine the first region of interest.
  • the processor eg, the processor 120 of FIG. 1
  • displays the first region of interest on the display eg, the display module 160 of FIG. 1 , the display 310 of FIG. 3
  • the second region of interest may not be displayed on the display (eg, the display module 160 of FIG. 1 and the display 310 of FIG. 3 ).
  • 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 ) , a method for executing a specified function using a folded camera module (eg, the camera module 180 of FIG. 1 or 2 , the folded camera module 350 of FIG. 3 ) of the electronic device 301 of FIG. 3 ).
  • a folded camera module eg, the camera module 180 of FIG. 1 or 2 , the folded camera module 350 of FIG. 3
  • ROI region of interest
  • a sensor unit eg, the camera module 180 of FIG. 1 or 2 , the folded camera module 350 of FIG. 3
  • the production of the folded camera module eg, the camera module 180 of FIG.
  • the determining of the first region of interest includes recognizing an external object and moving the prism (eg, the prism 410 of FIG. 4A ) in a first direction or corresponding to the position of the external object. It may include an operation of rotating in the second direction.
  • the determining of the first rotation amount or the second rotation amount includes the first sensing data and the second sensing obtained through the sensor unit (eg, the sensor unit 460 of FIG. 5 ).
  • the first rotation amount by comparing data with a table stored in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ) of the electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 301 of FIG. 3 ) and determining the second rotation amount.
  • the determining of the first rotation amount or the second rotation amount includes the first sensing data and the second sensing obtained through the sensor unit (eg, the sensor unit 460 of FIG. 5 ). It may include an operation of determining the first rotation amount using data and an operation of determining the second rotation amount using the second sensing data.
  • the determining of the second ROI may include determining the second ROI by rotating the first ROI in response to the first rotation amount.
  • the determining of the second region of interest may include determining the second region of interest by changing the length or ratio of at least one side of the first region of interest in response to the second rotation amount.
  • 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, 디스플레이, 메모리, 프로세서 및 폴디드 카메라를 포함하고, 상기 폴디드 카메라는 렌즈부, 제1 방향 또는 제2 방향으로 회전이 가능한 프리즘, 상기 프리즘을 이동시키는 구동부, 상기 프리즘에 결합되는 자성체, 상기 프리즘의 상기 제1 방향의 제1 회전량 또는 상기 제2 방향의 제2 회전량을 감지하는 센서부, 및 상기 렌즈부 및 상기 프리즘을 통과한 빛을 이용하여 전기적 신호를 생성하는 이미지 센서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 폴디드 카메라를 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하고, 상기 센서부의 센싱값을 이용하여 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하고, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.

Description

영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
본 문서에서 개시되는 다양한 실시예들은, 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치와 관련된다.
전자 장치는 카메라(또는 카메라 모듈)을 장착할 수 있고, 카메라를 이용하여 사진 또는 동영상을 촬영할 수 있다. 최근에는 피사체를 스캔하기 위해 방향 전환이 가능한 카메라를 장착한 전자 장치가 출시되고 있다. 예를 들어, 폴디드 카메라의 경우, 폴디드 구조를 통해 카메라의 두께를 줄일 수 있고, 내부 프리즘의 이동에 의해 객체의 스캔이 가능할 수 있다. 다른 예를 들어, 전자 장치의 카메라는 광학계 전체 또는 일부가 이동 또는 회전하여 객체를 스캔할 수 있다.
카메라는 내부에 빛의 진행 방향을 변경하기 위한 반사 미러 또는 프리즘을 포함할 수 있다. 렌즈부를 통과한 빛은 반사 미러 또는 프리즘을 통해 방향이 전환되어 이미지 센서에 전달될 수 있다. 반사 미러 또는 프리즘은 복수의 방향들(예: yaw 방향 또는 pitch 방향)으로 회전(또는 이동)할 수 있고, 이에 따라 카메라 모듈은 피사체에 대한 스캔을 할 수 있다.
또는, 카메라는 구동부를 통해 광학계 전체 또는 일부가 복수의 방향들(예: yaw 방향 또는 pitch 방향)으로 회전(또는 이동)할 수 있고, 이를 통해 객체를 스캔할 수 있다.
전자 장치는 폴디드 카메라 모듈(또는 폴디드 카메라 구조)을 포함할 수 있다. 폴디드 카메라 모듈은 내부에 빛의 진행 방향을 변경하기 위한 반사 미러 또는 프리즘을 포함할 수 있다. 반사 미러 또는 프리즘의 이동이 상대적으로 작은 범위 이내(예: pitch 방향 또는 yaw방향으로 +/-1도 미만)인 경우, 이미지에서 발생하는 피사체의 왜곡과 회전이 작아 보정이 필요하지 않을 수 있다. 또는 구도 변경을 위한 회전에 의해 피사체의 왜곡과 기울어짐이 발생하는 경우, 전자 장치는 관심 영역의 크기를 줄여 배경 영역을 줄이고, 이에 따라 3A(automatic focus (AF), automatic exposure (AE), automatic white-balance (AWB)) 에러를 줄일 수 있다.
폴디드 카메라 모듈이 스캔 기능을 지원하여, 프리즘의 회전량(또는 이동량)이 지정된 범위를 초과(예: pitch 방향(+9도 ~ -9도), yaw방향(+21 ~ - 21도))하는 경우, 회전량(또는 이동량)에 의해 이미지에서 발생하는 피사체의 왜곡 수준 또는 회전 수준이 클 수 있다. 전자 장치가 피사체의 왜곡 또는 회전이 반영되지 않은 관심 영역(region of interest; ROI)에서 지정된 기능(예: 3A)을 수행하기 위한 데이터를 추출하는 경우, 피사체의 데이터가 아닌 배경의 데이터가 추출될 수 있다.
이 경우, 피사체의 실제 형태와 카메라 이미지 센서에서 획득되는 피사체의 형태가 달라 3A(AE, AF, AWB) 처리에 에러가 발생할 수 있다. 피사체인 얼굴이 기울어지게 되면, 얼굴이 아닌 배경이 관심 영역에 포함되어, 적정 노출에 실패하거나 얼굴 인식(face detection; 이하, FD)에 기반한 WB(white balance)가 부정확해 질 수 있다. 또는, 전자 장치가 AF를 수행하는 경우, 배경에 AF가 되는 상 흐림이 발생하게 된다.
전자 장치는 광학계 전체 또는 일부가 복수의 방향들(예: yaw 방향 또는 pitch 방향)으로 회전(또는 이동)할 수 있는 카메라 모듈을 포함할 수 있다. 광학계의 회전량(또는 이동량)이 지정된 범위를 초과(예: pitch 방향(+9도 ~ -9도), yaw방향(+21 ~ - 21도))하는 경우, 카메라 모듈의 회전량(또는 이동량)에 의해 이미지에서 발생하는 피사체의 왜곡 수준 또는 회전 수준이 커질 수 있다.
다양한 실시예는 카메라 모듈의 회전량(또는 이동량)을 감지하고, 감지된 이동량을 기반으로 관심 영역을 보정하여 지정된 기능(예: 3A, 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB)을 수행하는 전자 장치를 제공할 수 있다
다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 디스플레이, 메모리, 프로세서 및 폴디드 카메라를 포함하고, 상기 폴디드 카메라는 렌즈부, 제1 방향 또는 제2 방향으로 회전이 가능한 프리즘, 상기 프리즘을 이동시키는 구동부, 상기 프리즘에 결합되는 자성체, 상기 프리즘의 상기 제1 방향의 제1 회전량 또는 상기 제2 방향의 제2 회전량을 감지하는 센서부, 및 상기 렌즈부 및 상기 프리즘을 통과한 빛을 이용하여 전기적 신호를 생성하는 이미지 센서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 폴디드 카메라를 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하고, 상기 센서부의 센싱값을 이용하여 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하고, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 카메라 모듈의 회전량(또는 이동량)을 감지하고, 감지된 회전량(또는 이동량)을 기반으로 관심 영역을 보정할 수 있다. 전자 장치는 보정된 관심 영역을 통해 지정된 기능(예: 3A, 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB)에 대한 수행 성능을 향상시킬 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 홀센서의 센싱 값을 미리 저장된 테이블과 비교하여, 프리즘의 Yaw 방향의 회전량 또는 Pitch 방향의 회전량을 결정할 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 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치를 나타낸다.
도 4a 및 도 4b는 다양한 실시예에 따른 폴디드 카메라 모듈의 구조를 나타낸다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 프리즘의 제1 방향으로의 회전량을 감지하는 구성을 나타낸다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 프리즘의 제2 방향으로의 회전량을 감지하는 구성을 나타낸다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 센서부의 센싱값에 따른 프리즘의 회전 각도를 매칭한 테이블이다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 관심 영역의 보정 방법을 나타내는 순서도이다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 관심 영역을 복수의 섹션들로 구분하여 스탯 데이터를 획득하는 예시도이다.
도 11 및 도 12는 다양한 실시예에 따른 관심 영역의 보정 예시도이다.
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 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치를 나타낸다. 이하에서는, 카메라 모듈이 폴디드 카메라 모듈이고, 프리즘이 이동 또는 회전하여 객체를 스캔하는 경우를 중심으로 논의하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 카메라 모듈은 광학계 전체 또는 일부가 복수의 방향들(예: yaw 방향 또는 pitch 방향)로 회전할 수 있는 구조일 수 있다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(301)는 본체부(또는 하우징)(305), 디스플레이(310)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)) 및 폴디드 카메라 모듈(350)(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180))을 포함할 수 있다.
본체부(또는 하우징)(305)는 디스플레이(310) 및 폴디드 카메라 모듈(350)을 장착할 수 있다. 본체부(305)는 내부에 전자 장치(301)를 구동하기 다양한 구성, 예를 들어, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 통신 회로(예: 도 1의 통신 모듈(190)), 인쇄 회로 기판 또는 배터리(예: 도 1의 배터리(189))와 같은 다양한 구성을 포함할 수 있다.
디스플레이(310)는 본체부(305)의 제1 면(예: 전면)을 통해 텍스트, 또는 이미지와 같은 다양한 컨텐츠를 표시할 수 있다. 디스플레이(310)는 복수의 레이어들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(310)는 글래스 패널, 터치 패널 또는 디스플레이 패널을 포함할 수 있다.
폴디드 카메라 모듈(또는 폴디드 카메라 구조)(350)은 본체부(305)의 제2 면(예: 후면, 디스플레이(310)가 컨텐츠를 출력하지 않는 면)을 향하여 적어도 일부가 노출될 수 있다. 예를 들어, 폴디드 카메라 모듈(350)의 렌즈부, 플래시 또는 센서부는 본체부(305)의 외부로 노출될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 폴디드 카메라 모듈(350)은 내부에 프리즘(또는 반사 미러)(410)을 포함할 수 있다. 프리즘(410)은 폴디드 카메라 모듈(350)의 렌즈부를 통해 폴디드 카메라(250)의 내부로 유입되는 빛의 경로를 변경할 수 있다. 프리즘(410)을 통해 반사된 빛은 폴디드 카메라 모듈(350)의 이미지 센서로 유입될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프리즘(410)은 복수의 방향으로 회전(또는 이동)할 수 있다. 예를 들어, 프리즘(410)은 yaw 방향 또는 pitch 방향으로 지정된 범위 이내에서 회전할 수 있다. 프리즘(410)의 회전(또는 이동)에 따라 폴디드 카메라 모듈(350)의 스캔 기능(예: 객체 감지 또는 객체 추적) 이 수행될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(301) 내부의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 프리즘(410)의 회전량(또는 이동량)을 반영하여 스캔 기능을 수행하기 위한 관심 영역(region of interest; ROI)을 보정할 수 있다(도 4a 내지 도 9 참고).
도 4a 및 도 4b는 다양한 실시예에 따른 폴디드 카메라 모듈의 구조를 나타낸다.
도 4a를 참조하면, 폴디드 카메라 모듈(350)은 프리즘(410), 렌즈부(415), 구동부(420), 자성체(440) 및 이미지 센서(480)를 포함할 수 있다.
프리즘(410)은 폴디드 카메라 모듈(350)의 내부로 유입되는 빛의 경로를 변경하는 반사 미러로 동작할 수 있다. 프리즘(410)을 통해 반사된 빛은 렌즈부(405)를 통해 이미지 센서(480)로 유입될 수 있다.
렌즈부(415)는 프리즘(410)에 반사된 빛을 이미지 센서(480)에 전달할 수 있다. 렌즈부(415)는 굴절을 통해 빛의 경로를 변경할 수 있다.
구동부(420)는 프리즘(410)을 제1 방향(예: yaw 방향) 또는 제2 방향(예: pitch 방향)으로 회전시킬 수 있다. 구동부(420)는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 폴디드 카메라 모듈(350)에 포함된 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))의 제어 신호에 따라 동작할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 구동부(420)은 제1 방향 회전을 위한 제1 코일 및 제2 "눰* 회전을 위한 제2 코일을 포함할 수 있고, 스프링과 같은 구성을 포함할 수 있다(도 5 및 도 6 참고).
자성체(440)는 프리즘(410)의 회전에 따라 함께 이동할 수 있다. 자성체(440)의 이동에 따라, 프리즘(410) 주변의 자속이 변화할 수 있다.
이미지 센서(480)는 프리즘(410) 및 렌즈부(415)를 통해 획득한 빛을 광전 전환 효과로 전자적인 영상 신호로 변환할 수 있다. 이미지 센서(230)는 2차원 배치되는 화소군을 포함할 수 있고, 각각의 화소에서 빛을 전자적인 영상 데이터로 변환할 수 있다. 이미지 센서(230)는 각각의 픽셀에 기록된 광전 전환 효과에 따른 전자적인 영상 데이터를 읽을 수 있다(read-out).
도 4b를 참조하면, 프리즘(410)은 복수의 방향으로 회전(또는 이동)할 수 있다. 예를 들어, 프리즘(410)은 yaw 방향(A 방향, Z축을 중심으로 회전 하는 방향)으로 지정된 제1 각도 범위(예: +21 ~ -21도) 이내에서 회전할 수 있다. 또한, 프리즘(410)은 pitch 방향(B 방향, X축을 중심으로 회전 하는 방향)으로 지정된 제2 각도 범위(예: +9 ~ -9도) 이내에서 회전할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 폴디드 카메라 모듈(350)이 스캔 기능을 수행하는 경우, 프리즘(410)은 제1 방향(A)(예: yaw 방향) 또는 제2 방향(B)(예: pitch 방향)으로 회전할 수 있다. 프리즘(410)이 회전(또는 이동)하는 경우, 폴디드 카메라 모듈(350)를 통해 획득되는 이미지가 변형되거나 회전할 수 있다. 이 경우, 이미지 상의 피사체의 형태가 변형되거나 회전할 수 있고, 지정된 기능(예: 3A, FD 기반의 촬영과 관련된 설정)의 오류가 발생할 수 있다. 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 프리즘(410)의 회전량(또는 이동량)을 반영하여 관심 영역을 보정하여 지정된 기능(예: 3A, FD)의 성능을 향상시킬 수 있다(도 5 내지 도 12 참고).
도 4a 및 도 4b에서는 미도시 되었으나, 폴디드 카메라 모듈(350)은 프리즘(410)의 제1 방향 또는 제2 방향의 회전량을 감지하기 위한 센서부를 더 포함할 수 있다(도 5 및 도 6 참고).
도 5는 다양한 실시예에 따른 프리즘의 제1 방향으로의 회전을 나타낸다. 도 6은 다양한 실시예에 따른 프리즘의 제2 방향으로의 회전을 나타낸다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 프리즘(410)은 구동부(420)에 의해 제1 방향(A)(예: yaw 방향)으로 지정된 제1 각도 범위(예: +21 ~ -21도) 이내에서 회전할 수 있다. 프리즘(410)은 구동부(420)에 의해 제2 방향(B)(예: pitch 방향)으로 지정된 제2 각도 범위(예: +9 ~ -9도) 이내에서 회전할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 구동부(420)는 복수개일 수 있다. 복수개의 구동부(420)는 서로 다른 방향에 배치될 수 있다. 예를 들어, 구동부(420)는 코일부(또는 복수의 코일들)(450)을 포함할 수 있다. 코일부(450) 중 제1 코일 및 제2 코일(451)은 전자기력에 의해 자성체(440) 및 프리즘(410)을 제1 방향으로 회전시킬 수 있다. 코일부(450) 중 제3 코일(453)은 전자기력에 의해 자성체(440) 및 프리즘(410)을 제2 방향으로 회전시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 폴디드 카메라 모듈(350)은 프리즘(410)의 회전(또는 이동)시키기 위한 자성체(440) 및 코일부(450), 프리즘(410)의 회전(또는 이동)을 감지하기 위해 센서부(460)를 포함할 수 있다. 코일부(450)는 도 4a의 구동부(420)의 일부일 수 있다.
자성체(440)는 프리즘(410)의 회전에 따라 함께 이동할 수 있다. 자성체(440)의 제1 방향(A)(예: yaw 방향) 또는 2 방향(B)(예: pitch 방향)의 회전에 따라, 센서부(460)로 유입되는 자속량이 변경될 수 있다. 변경되는 자속량에 따라 센서부(460)에서 감지되는 센싱값이 변경될 수 있다.
코일부(450)는 센서부(460)의 적어도 일부를 감싸도록 배치될 수 있다. 코일부(450)는 센서부(460)와 동일한 평면에 배치될 수 있다. 코일부(450)는 전자기력에 의해 자성체(440)를 이동시킬 수 있고, 자성체(440)의 이동에 따라 프리즘(410)이 함께 이동할 수 있다. 예를 들어, 코일부(450)는 제1 홀센서 및 제2 홀센서(461)를 감싸는 제1 코일 및 제2 코일(451), 제3 홀센서(463)를 감싸는 제3 코일(453)을 포함할 수 있다.
센서부(460)는 프리즘(410)의 회전량을 감지할 수 있다. 프리즘(410)의 회전에 따라 자성체(440)가 함께 회전할 수 있고, 이에 따라 센서부(460)로 유입되는 자속량이 변경될 수 있다. 센서부(460)는 자속량을 감지하여 센싱값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 센서부(460)는 제1 방향(A)의 제1 회전량을 감지하는 제1 홀센서 및 제2 홀센서(461)를 포함할 수 있다. 센서부(460)는 제2 방향(B)의 제2 회전량을 감지하는 제3 홀센서(463)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 이미지 시그널 프로세서(260))는 제1 홀센서 및 제2 홀센서(461)의 센싱값(이하, 제1 센싱값)을 기반으로 제1 방향(A)의 제1 회전량을 결정할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제1 회전량을 상쇄하는 방향으로 관심 영역을 회전시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제3 홀센서(463)의 센싱값(이하, 제2 센싱값)을 기반으로 제2 방향(B)의 제2 회전량을 결정할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제2 회전량을 반영하여 관심 영역의 변의 길이 또는 비율을 변경할 수 있다.
도 5 및 도 6은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다. 자성체(440), 코일부(450) 및 센서부(460)의 개수, 위치 또는 연결 방법은 변경될 수 있다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 센서부의 센싱값에 따른 프리즘의 회전 각도를 매칭한 테이블이다. 도 7은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다.
도 7을 참조하면, 메모리(예: 도 1의 메모리(130))는 센서부(460)의 센싱값과 프리즘(410)의 제1 회전량 및 제2 회전량을 매칭한 테이블(701)을 저장할 수 있다. 테이블(701)은 프리즘(410)의 제1 방향의 회전 가능 범위에 대응하는 센서부(460)의 제1 센싱값 및 제2 방향의 회전 각도 범위에 대응하는 제2 센싱값을 매칭할 수 있다.
프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 센서부(460)를 이용하여 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 획득할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 미리 저장된 테이블(701)을 참조하여 제1 센싱값 및 제2 센싱값에 대응하는 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다.
예를 들어, 제1 홀센서 또는 제2 홀센서(461)의 센싱 값이 50이고, 제3 홀센서(463)의 센싱값이 50인 경우, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 테이블(701)을 참조하여 제1 회전량을 17.8도, 제2 회전량을 5.9도로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제2 회전량을 제2 센싱값에 의해 결정할 수 있다. 제2 회전량은 제1 센싱값에 영향을 받지 않을 수 있다. 반면, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제1 회전량을 제1 센싱값 및 제2 센싱값에 의해 결정할 수 있다.
예를 들어, 제2 센싱값이 50인 경우, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 테이블(701)을 참조하여 제2 회전량을 5.9도로 결정될 수 있다. 제2 회전량은 제1 센싱값에 의해 영향을 받지 않을 수 있다. 반면, 제1 센싱값이 50이고, 제2 센싱값이 50인 경우, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 테이블(701)을 참조하여 제1 회전량을 17.8도로 결정하고, 제1 센싱값이 50이고, 제2 센싱값이 1850인 경우, 제1 회전량을 15.8도로 결정할 수 있다.
도 7의 테이블(701)의 매칭값은, 홀 센서(461, 463)의 특성, 자성체(440) 및 코일부(450)의 배치 형태에 따라 달라질 수 있다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 8을 참조하면, 동작 810에서, 프로세서(120)는 폴디드 카메라 모듈(350)을 구동할 수 있다. 프로세서(120)는 프리즘(410) 및 렌즈부(415)를 통해 이미지 센서(480)에 유입되는 빛을 이용하여 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 센서(480)에서 획득한 이미지 데이터를 이용하여 디스플레이(310)에 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 카메라 앱 또는 얼굴 인식 앱 중 하나에 의한 프리뷰 이미지를 디스플레이(310)에 표시할 수 있다.
동작 820에서, 프로세서(120)는 지정된 기능을 실행하기 위한 관심 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(face detection; FD) 기반의 촬영과 관련된 설정(예: 노출 설정 또는 WB)을 수행하기 위하여, 인식된 얼굴의 중심점에서 지정된 크기의 사각형의 관심 영역을 결정하여 디스플레이(310)에 표시할 수 있다. 다른 예를 들어, 3A(AE, AF, AWB)의 경우, 프로세서(120)는 인식된 얼굴 영역을 관심 영역으로 결정하거나, 사용자 입력에 의한 선택된 영역 또는 촬영 모드에 따라 결정된 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다.
동작 830에서, 프로세서(120)는 센서부(460)를 통해 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 획득할 수 있다. 제1 센싱값은 프리즘(410)의 제1 방향(예: yaw)의 회전과 주요하게 관련된 값일 수 있다. 제2 센싱값은 프리즘(410)의 제2 방향(예: pitch)의 회전과 주요하게 관련된 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 홀센서 또는 제2 홀센서(예: 도 5의 제1 홀센서 또는 제2 홀센서(461))에 의한 제1 센싱값 및 제3 홀센서(예: 도 5의 제3 홀센서(463))에 의한 제2 센싱값을 획득할 수 있다.
동작 840에서, 프로세서(120)는 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 기반으로 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 미리 저장된 테이블(예: 도 7의 테이블(701))을 참조하여 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 제1 센싱값과 매칭되는 제1 회전량을 결정할 수 있다. 제1 회전량은 프리즘(410)의 제1 방향(예: yaw)의 회전 각도일 수 있다. 프로세서(120)는 제2 센싱값과 매칭되는 제2 회전량을 결정할 수 있다. 제2 회전량은 프리즘(410)의 제2 방향(예: pitch)의 회전 각도일 수 있다.
동작 850에서, 프로세서(120)는 제1 회전량 및 제2 회전량을 기반으로 관심 영역을 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 회전량이 제1 기준값 이상인 경우, 제1 회전량을 상쇄하는 방향으로 관심 영역을 회전시킬 수 있다. 프로세서(120)는 제2 회전량이 제2 기준값 이상인 경우, 관심 영역의 변의 길이 또는 비율을 조절할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 관심 영역의 좌표를 회전시키거나, 위치 조정, 크기 변경을 할 수 있다(도 11, 도 12 참고). 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 관심 영역을 복수의 섹션들로 구분하고, 피사체(왜곡되거나 회전된 상태)와 일정 비율 이상 겹치는 섹션들을 새로운 관심 영역으로 결정할 수 있다(도 10 참고).
동작 860에서, 프로세서(120)는 보정된 관심 영역의 이미지 데이터에서, 지정된 기능의 수행을 위한 데이터(이하, 스탯 데이터(stat data))를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 카메라 앱에서 3A(AE, AF, AWB) 수행을 위한 스탯 데이터를 획득할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB를 위한 스탯 데이터를 획득할 수 있다.
동작 870에서, 프로세서(120)는 획득한 스탯 데이터를 이용하여 지정된 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 카메라 앱에서 3A(AE, AF, AWB) 수행하거나 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB을 수행할 수 있다.
보정되지 않은 관심 영역을 통해 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 노출 설정 또는 WB을 수행하는 경우, 불필요한 배경 영역의 데이터가 객체 영역의 데이터와 함께 처리되어, 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능(또는 신뢰도)이 낮아질 수 있다. 반면, 프리즘(410)의 회전량을 반영하여 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능을 수행하는 경우, 불필요한 배경 영역의 데이터가 제거되어 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능(또는 신뢰도)이 높아질 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 관심 영역의 보정을 백그라운드로 수행하고, 디스플레이(310)을 통해 표시하지 않을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 디스플레이(310)에 표시되는 얼굴 영역에 대한 표시는 관심 영역의 보정 전후 동일하게 유지할 수 있다. 프로세서(120)는 백그라운드 처리에 의해 프리즘(410)의 회전량에 따라 보정된 관심 영역에서 스탯 데이터를 획득하여 얼굴 인식 기반의 노출 설정 또는 WB에 관한 이미지 처리를 수행할 수 있다.
도 8에서의 프로세서(120)의 동작의 적어도 일부는 폴디드 카메라 모듈(350)에 포함되는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))에서 수행될 수도 있다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 관심 영역의 보정 방법을 나타내는 순서도이다.
도 9를 참조하면, 동작 910에서, 프로세서(120)는 센서부(460)를 통해 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 획득할 수 있다. 제1 센싱값은 프리즘(410)의 제1 방향(예: yaw)의 회전과 주요하게 관련된 값일 수 있다. 제2 센싱값은 프리즘(410)의 제2 방향(예: pitch)의 회전과 주요하게 관련된 값일 수 있다.
동작 920에서, 프로세서(120)는 제1 센싱값 및 제2 센싱값을 기반으로 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 미리 저장된 테이블(예: 도 7의 테이블(701))을 참조하여 제1 회전량 및 제2 회전량을 결정할 수 있다.
동작 930에서, 프로세서(120)는 제1 회전량이 지정된 제1 기준값 이상(또는 초과)인지를 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 기준값은 10도 일 수 있다.
동작 935에서, 제1 회전량이 지정된 제1 기준값 이상(또는 초과)인 경우, 프로세서(120)는 제1 회전량을 상쇄시키는 방향(예: 반대 방향)으로 관심 영역을 회전할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 회전량이 지정된 제1 기준값 미만(또는 이하)인 경우, 프로세서(120)는 동작 935를 생략할 수 있다.
동작 940에서, 프로세서(120)는 제2 회전량이 지정된 제2 기준값 이상(또는 초과)인지를 확인할 수 있다. 예를 들어, 제2 기준값은 5도 일 수 있다.
동작 945에서, 제2 회전량이 지정된 제2 기준값 이상(또는 초과)인 경우, 프로세서(120)는 제2 회전량을 상쇄시키기 위해 관심 영역의 변의 길이 또는 비율을 변경할 수 있다.
예를 들어, 제2 회전량에 의해 이미지가 사다리꼴 형태로 변형된 경우, 프로세서(120)는 변들의 길이를 변경하여 관심 영역을 사다리꼴 형태로 보정할 수 있다. 프로세서(120)는 이미지의 길어진 변에 대응하는 관심 영역의 변의 길이를 연장할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 이미지의 짧아진 변에 대응하는 관심 영역의 변의 길이를 축소할 수 있다. 또는 프로세서(120)는 관심 영역의 2개의 변의 길이를 모두 변경하여 관심 영역이 이미지의 형태와 유사하도록 보정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 회전량이 지정된 제2 기준값 미만(또는 이하)인 경우, 프로세서(120)는 동작 945를 생략할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 940 및 동작 945는 동작 930 이전에 수행될 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 930 내지 945는 도 8에서의 동작 850에서 수행될 수 있다.
도 9에서의 프로세서(120)의 동작의 적어도 일부는 폴디드 카메라 모듈(350)에 포함되는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))에서 수행될 수도 있다.
도 10는 다양한 실시예에 따른 관심 영역을 복수의 섹션들로 구분하여 스탯 데이터를 획득하는 예시도이다.
도 10을 참조하면, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 또는 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 관심 영역(1010)을 복수의 섹션들로 구분할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 프리즘(410)의 제1 회전량 또는 제2 회전량에 따라 적어도 복수의 섹션들 중 일부 섹션을 제외하고 스탯 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 관심 영역(1010) 중 객체(1020)의 배치 영역과 지정된 범위 이상(또는 초과) 겹치는 제1 그룹의 섹션들(1011) 및 객체(1020)의 배치 영역과 겹치지 않거나 지정된 범위 미만(또는 이하)로 겹치는 제2 그룹의 섹션들(1012)을 구분할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제1 그룹의 섹션들(1011)에서 스탯 데이터를 추출할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제2 그룹의 섹션들(1012)에서는 스탯 데이터를 추출하지 않거나 추출된 스탯 데이터를 제거할 수 있다.
이를 통해 불필요한 배경 영역에서의 스탯 데이터가 제거될 수 있고, 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 노출 설정 또는 WB의 성능(또는 신뢰도)이 높아질 수 있다.
도 10은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다. 관심 영역의 보정은 관심 영역의 회전, 위치 변경, 크기 변경과 같은 방식으로 적용될 수 있다.
도 11 및 도 12는 다양한 실시예에 따른 관심 영역의 보정 예시도이다. 도 11 및 도 12는 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다.
도 11을 참조하면, 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 프리즘(410)의 제1 회전량 또는 제2 회전량을 반영하여 지정된 기능(예: 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 노출 설정 또는 WB)의 수행을 위한 관심 영역을 보정할 수 있다.
예를 들어, 프리즘(410)의 제1 상태 ①에서, 프리즘(410)의 제1 회전량 및 제2 회전량은 없거나 지정된 기준값 이하일 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 관심 영역의 보정없이 3A 수행을 위한 스탯 데이터를 획득할 수 있다.
다른 예를 들어, 프리즘(410)의 제2 상태 ② 또는 제3 상태 ③에서, 프리즘(410)은 제2 방향(예: pitch 방향)으로 회전할 수 있다. 이 경우, 프리즘(410)의 제1 회전량은 없거나 지정된 기준값 이하이고, 프리즘(410)의 제2 회전량은 지정된 기준값 이상일 수 있다. 제2 상태 ② 또는 제3 상태 ③에서 획득되는 이미지(1102, 1103)은 사다리꼴 또는 역 사다리꼴 형태로 왜곡될 수 있다. 이 경우, 이미지(1102, 1103)에 포함된 객체의 형태도 실제와 다르게 왜곡된 형태일 수 있다. 보정 전 관심 영역(1102a, 1103a)은 이미지(1102, 1103)와 달리 사다리꼴 또는 역 사다리꼴 형태가 아닌 정사각형 또는 직사각형 형태일 수 있다. 보정 전 관심 영역(1102a, 1103a)을 통해 스탯 데이터를 획득하는 경우, 객체(예: 얼굴)가 아닌 배경이 관심 영역에 포함되어, 적정 노출에 실패하거나 얼굴 인식(face detection; FD)에 기반한 WB(white balance)가 부정확해 질 수 있다. 또는, AF 과정에서, 배경에 AF가 수행되는 상 흐림이 발생하게 된다.
프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 프리즘(410)의 제2 회전량을 반영하여 보정 전 사각 형태의 관심 영역(1102a, 1103a)을 사다리꼴 또는 역사다리꼴 형태의 관심 영역(1102b, 1103b)으로 변경할 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지(1102, 1103)가 확장된 부분의 관심 영역(1102b, 1103b)의 변을 늘리거나, 이미지(1102, 1103)가 축소된 부분의 관심 영역(1102b, 1103b)의 변을 줄여서 관심 영역(1102b, 1103b)을 설정할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 프리즘(410)의 제12 상태 ⑫ 또는 제15 상태 ⑮에서, 프리즘(410)은 제1 방향(예: yaw 방향)으로 회전할 수 있다. 프리즘(410)의 제2 회전량은 없거나 지정된 기준값 이하이고, 프리즘(410)의 제1 회전량은 지정된 기준값 이상일 수 있다. 제12 상태 ⑫ 또는 제15 상태 ⑮에서 획득되는 이미지(1112, 1115)은 시계 방향 또는 반시계 방향으로 회전할 수 있다. 이 경우, 이미지(1112, 1115)에 포함된 객체도 실제와 다르게 회전된 형태일 수 있다. 보정 전 관심 영역(1112a, 1115a)은 이미지(1112, 1115)와 달리 회전되지 않은 형태일 수 있다. 이에 따라 이미지(1112, 1115) 상에서 관심 영역(1112a, 1115a) 좌우의 높이가 서로 달라질 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 제1 회전량을 반영하여 시계 방향 또는 반시계 방향으로 관심 영역(1112a, 1115a)를 회전시켜, 보정된 관심 영역(1112b, 1115b)을 설정할 수 있다. 보정된 관심 영역(1112b, 1115b)은 이미지(1112, 1115)와 동일한 방향으로 동일 각도로 회전될 수 있다.
관심 영역의 보정에 의해 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD)을 수행하는 경우, 불필요한 배경 영역의 데이터가 제거되어 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능(또는 신뢰도)이 높아질 수 있다. 예를 들어, 객체 트래킹(object tracking) 시 피사체의 모습이 달라져 추종 성능이 떨어지는 것을 방지할 수 있다.
예를 들어, 도 12에서, 얼굴(1201)을 인식하여 제1 관심 영역(1210a)를 설정하는 경우, 얼굴(1201) 주변의 불필요한 배경 영역의 비율이 높아, 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능이 낮아질 수 있다. 프로세서(120) 또는 이미지 시그널 프로세서(260)는 프리즘(410)의 제2 방향(예: pitch 방향)의 회전을 반영하여 제1 관심 영역(1210a)을 제2 관심 영역(1210b)로 보정할 수 있다. 이를 통해, 제거되어 3A(AE, AF, AWB) 또는 얼굴 인식(FD) 기반의 기능의 성능이 향상될 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.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))는, 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 3의 디스플레이(310)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 및 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))을 포함하고, 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))은 렌즈부(예: 도 4a의 렌즈부(415)), 제1 방향 또는 제2 방향으로 회전이 가능한 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410)), 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 이동시키는 구동부(예: 도 4a의 구동부(420)), 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))에 결합되는 자성체(예: 도 4a의 자성체(440)), 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))의 상기 제1 방향의 제1 회전량 또는 상기 제2 방향의 제2 회전량을 감지하는 센서부(예: 도 5의 센서부(460)), 및 상기 렌즈부(예: 도 4a의 렌즈부(415)) 및 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 통과한 빛을 이용하여 전기적 신호를 생성하는 이미지 센서(예: 도 4a의 이미지 센서(480))를 포함하고, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))을 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하고, 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))의 센싱값을 이용하여 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하고, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 외부 객체를 인식하고, 상기 외부 객체의 위치에 대응하여 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 상기 제1 방향 또는 상기 제2 방향으로 회전시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 상기 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 테이블과 비교하여 상기 제1 회전량 및 상기 제2 회전량을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제1 회전량을 결정하고, 상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제2 회전량을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역을 회전하여 상기 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제2 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역의 적어도 하나의 변의 길이 또는 비율을 변경하여 상기 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제2 관심 영역을 이용하여 상기 기능을 실행하기 위한 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 데이터를 기반으로 상기 구동부(예: 도 4a의 구동부(420))를 작동시켜 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 이동시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 백그라운드 실행에 의해 상기 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 지정된 기능은 3A(AE, AF, AWB), 객체 추적(object tracking; OT) 또는 얼굴 인식 기반의 촬영과 관련된 설정 중 하나일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 이미지 센서(예: 도 4a의 이미지 센서(480))를 통해 획득되는 이미지 데이터의 모든 프레임에 대해 상기 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))는 제1 회전량을 감지하는 제1 홀센서, 제2 회전량을 감지하는 제2 홀센서 및 제3 홀센서를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 외부 객체를 인식하여, 상기 제1 관심 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 관심 영역을 상기 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 3의 디스플레이(310))에 표시하고, 상기 제2 관심 영역을 상기 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 3의 디스플레이(310))에 표시하지 않을 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 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))을 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하는 동작, 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))의 센서부(예: 도 5의 센서부(460))의 센싱값을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))의 제1 회전량 또는 제2 회전량을 결정하는 동작, 및 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라 모듈(예: 도 1 또는 도 2의 카메라 모듈(180), 도 3의 폴디드 카메라 모듈(350))의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 관심 영역을 결정하는 동작은 외부 객체를 인식하는 동작, 및 상기 외부 객체의 위치에 대응하여 상기 프리즘(예: 도 4a의 프리즘(410))을 제1 방향 또는 제2 방향으로 회전시키는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하는 동작은, 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 3의 전자 장치(301))의 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 테이블과 비교하여 상기 제1 회전량 및 상기 제2 회전량을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하는 동작은, 상기 센서부(예: 도 5의 센서부(460))를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제1 회전량을 결정하는 동작 및 상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제2 회전량을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작은, 상기 제1 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역을 회전하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작은 상기 제2 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역의 적어도 하나의 변의 길이 또는 비율을 변경하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
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,
    디스플레이;
    메모리;
    프로세서; 및
    폴디드 카메라를 포함하고,
    상기 폴디드 카메라는,
    렌즈부;
    제1 방향 또는 제2 방향으로 회전이 가능한 프리즘;
    상기 프리즘을 이동시키는 구동부;
    상기 프리즘에 결합되는 자성체;
    상기 프리즘의 상기 제1 방향의 제1 회전량 또는 상기 제2 방향의 제2 회전량을 감지하는 센서부; 및
    상기 렌즈부 및 상기 프리즘을 통과한 빛을 이용하여 전기적 신호를 생성하는 이미지 센서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 폴디드 카메라를 이용하여 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하고,
    상기 센서부의 센싱값을 이용하여 상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 결정하고,
    상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    외부 객체를 인식하고,
    상기 외부 객체의 위치에 대응하여 상기 프리즘을 상기 제1 방향 또는 상기 제2 방향으로 회전시키는 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 센서부를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 상기 메모리에 저장된 테이블과 비교하여 상기 제1 회전량 및 상기 제2 회전량을 결정하는 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 센서부를 통해 획득한 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제1 회전량을 결정하고, 상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 상기 제2 회전량을 결정하는 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제1 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역을 회전하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제2 회전량에 대응하여 상기 제1 관심 영역의 적어도 하나의 변의 길이 또는 비율을 변경하여 상기 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제2 관심 영역을 이용하여 상기 기능을 실행하기 위한 데이터를 획득하는 전자 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 데이터를 기반으로 상기 구동부를 작동시켜 상기 프리즘을 이동시키는 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    백그라운드 실행에 의해 상기 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 지정된 기능은
    3A(AE, AF, AWB), 객체 추적(object tracking; OT) 또는 얼굴 인식 기반의 촬영과 관련된 설정 중 하나인 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 이미지 센서를 통해 획득되는 이미지 데이터의 모든 프레임에 대해 상기 제2 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  12. 제1항에 있어서, 상기 센서부는
    제1 회전량을 감지하는 제1 홀센서;
    제2 회전량을 감지하는 제2 홀센서 및 제3 홀센서를 포함하는 전자 장치.
  13. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    외부 객체를 인식하여, 상기 제1 관심 영역을 결정하는 전자 장치.
  14. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 제1 관심 영역을 상기 디스플레이에 표시하고,
    상기 제2 관심 영역을 상기 디스플레이에 표시하지 않는 전자 장치.
  15. 전자 장치에서 수행되는 영상 처리 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 폴디드 카메라를 이용하는 지정된 기능의 실행을 위한 제1 관심 영역(region of interest; ROI)을 결정하는 동작;
    상기 폴디드 카메라의 센서부의 센싱값을 이용하여 상기 폴디드 카메라의 제1 회전량 또는 제2 회전량을 결정하는 동작; 및
    상기 제1 회전량 또는 상기 제2 회전량을 이용하여 상기 폴디드 카메라의 상기 제1 관심 영역을 보정하여 제2 관심 영역을 결정하는 동작;을 포함하는 방법.
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