WO2023234705A1 - 이미지 센서를 포함하는 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

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WO2023234705A1
WO2023234705A1 PCT/KR2023/007454 KR2023007454W WO2023234705A1 WO 2023234705 A1 WO2023234705 A1 WO 2023234705A1 KR 2023007454 W KR2023007454 W KR 2023007454W WO 2023234705 A1 WO2023234705 A1 WO 2023234705A1
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image
pattern
image sensor
processor
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PCT/KR2023/007454
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윤여탁
박재형
김동수
강가왕
김윤정
문인아
시모카와슈이치
원종훈
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삼성전자 주식회사
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    • H04N25/10—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof for transforming different wavelengths into image signals
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    • H04N25/13—Arrangement of colour filter arrays [CFA]; Filter mosaics characterised by the spectral characteristics of the filter elements
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    • H04N25/136—Arrangement of colour filter arrays [CFA]; Filter mosaics characterised by the spectral characteristics of the filter elements based on four or more different wavelength filter elements using complementary colours

Definitions

  • the present disclosure relates to a technology for controlling exposure of an image sensor using data output from an image sensor including a color filter array.
  • a plurality of pixels are integrated into an image sensor, and each pixel converts light input to the pixel into an electrical signal using a photo diode. At this time, if there is too much light input to the pixel, the pixel may become saturated. When the pixels of the image sensor are saturated, defects such as false colors may occur in the area corresponding to the saturated pixel in the captured image, so the electronic device controls the exposure of the image sensor in various ways.
  • RGB red, green, blue
  • RGBW red, green blue, white
  • RYYB red, yellow, yellow, blue
  • CMY cyan, magenta, yellow
  • the ISP image signal processor
  • the image sensor containing a color filter array of a pattern other than the RGB pattern is Image data corresponding to a pattern (e.g. RGBW, RYYB, or CMY pattern) is converted to correspond to the RGB pattern and output.
  • RGBW, RYYB, or CMY pattern image data with a pattern different from RGB (e.g., RGBW, RYYB, or CMY pattern) is converted to an RGB pattern
  • the brightness of the image data or the size of the signal may decrease. Therefore, when an image signal processor (ISP) controls the exposure of an image sensor using image data converted to an RGB pattern, the accuracy of controlling the exposure of the image sensor may decrease.
  • An electronic device includes an image sensor including a color filter array of a first pattern and a pixel array disposed below the color filter array, and at least one electrically connected to the image sensor.
  • the image sensor acquires first image data corresponding to the first pattern through the pixel array, converts the first image data to correspond to a second pattern distinct from the first pattern, and generates second image data. may be obtained, characteristic information related to the first image data may be obtained, and the second image data and the characteristic information may be provided to the at least one processor.
  • the at least one processor may acquire an image frame based on the second image data provided from the image sensor and control exposure of the camera including the image sensor based on the characteristic information provided from the image sensor. there is.
  • a method of operating an electronic device includes: an image sensor including a color filter array of a first pattern and a pixel array disposed below the color filter array, An operation of acquiring first image data corresponding to, an operation of the image sensor converting the first image data to correspond to a second pattern distinct from the first pattern to obtain second image data, the image sensor An operation of acquiring characteristic information related to the first image data, an operation of the image sensor outputting the second image data and the characteristic information, a processor electrically connected to the image sensor, generating the second image from the image sensor. Obtaining data and the characteristic information, the processor acquiring an image frame based on the second image data, and the processor controlling exposure of a camera including the image sensor based on the characteristic information. Can include actions.
  • An electronic device includes an image sensor including a color filter array of a first pattern and a pixel array disposed below the color filter array, and at least one electrically connected to the image sensor.
  • the image sensor acquires first image data corresponding to the first pattern through the pixel array, converts the first image data to correspond to a second pattern distinct from the first pattern, and generates second image data.
  • Obtaining, the brightness of the second image data is lower than the brightness of the first image data, obtaining characteristic information related to the first image data, and combining the second image data and the characteristic information with the at least one Can be provided to the processor.
  • the at least one processor may acquire an image frame based on the second image data provided from the image sensor and control exposure of the camera including the image sensor based on the characteristic information provided from the image sensor. there is.
  • the accuracy of controlling the exposure of the image sensor can be improved compared to the case where the ISP controls the exposure of the image sensor based on image data converted to an RGB pattern.
  • the electronic device may control the exposure of the image sensor to reduce saturated pixels among the pixels of the image sensor. Therefore, electronic devices can capture images with improved quality. For example, an electronic device can acquire images with reduced defects such as color errors.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to various embodiments.
  • Figure 2 is a block diagram illustrating a camera module according to various embodiments.
  • Figure 3 is a block diagram showing the hardware configuration included in an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 4 shows an example of a first pattern of a color filter array included in an electronic device according to an embodiment and an example of a second pattern that is distinct from the first pattern.
  • FIG. 5 illustrates an example of an image histogram of first image data corresponding to a first pattern and an image histogram of second image data corresponding to a second pattern acquired by an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 6 illustrates a flow of operations in which a processor controls exposure of an image sensor using characteristic information related to first image data, according to an embodiment.
  • FIG. 7 illustrates a flow of operations in which a processor controls exposure of an image sensor using characteristic information in an electronic device according to an embodiment.
  • Figure 8 shows an example of characteristic information provided by an image sensor to a processor, according to an embodiment.
  • Figure 9 shows another example of characteristic information provided by an image sensor to a processor, according to an embodiment.
  • Figure 10 shows another example of characteristic information provided by an image sensor to a processor, according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to various embodiments.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (e.g., a short-range wireless communication network) or a second network 199. It is possible to communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (e.g., a long-distance wireless communication network).
  • 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, an audio 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 may include an antenna module 197.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101.
  • some of these components e.g., sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into one component (e.g., display module 160). It can be.
  • the processor 120 for example, executes software (e.g., program 140) to operate at least one other component (e.g., hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can be controlled and various data processing or calculations can be performed. According to one embodiment, as at least part of data processing or computation, processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132. The commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • software e.g., program 140
  • processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132.
  • the commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • the processor 120 includes the main processor 121 (e.g., a central processing unit or an application processor) or an auxiliary processor 123 that can operate independently or together (e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include 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
  • an auxiliary processor 123 e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the electronic device 101 includes a main processor 121 and a secondary processor 123
  • the secondary processor 123 may be set to use lower power than the main processor 121 or be specialized for a designated function. You can.
  • the auxiliary processor 123 may be implemented separately from the main processor 121 or as part of it.
  • the auxiliary processor 123 may, for example, act on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (e.g., sleep) state, or while the main processor 121 is in an active (e.g., application execution) state. ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (e.g., the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) At least some of the functions or states related to can be controlled.
  • coprocessor 123 e.g., image signal processor or communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component e.g., camera module 180 or communication module 190. there is.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing artificial intelligence models.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. For example, such learning may be performed in the electronic device 101 itself on which the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (e.g., server 108).
  • Learning algorithms may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but It is not limited.
  • An artificial intelligence model may include multiple artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural network (DNN), convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), restricted boltzmann machine (RBM), belief deep network (DBN), bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the examples described above.
  • artificial intelligence models may additionally or alternatively include software structures.
  • 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. Data may include, for example, input data or output data for software (e.g., program 140) and instructions related thereto.
  • Memory 130 may include volatile memory 132 or 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 application 146.
  • the input module 150 may receive commands or data to be used in a component of the electronic device 101 (e.g., the processor 120) from outside the electronic device 101 (e.g., a user).
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, mouse, keyboard, keys (eg, buttons), or digital pen (eg, stylus pen).
  • the sound output module 155 may output sound signals to the outside of the electronic device 101.
  • the sound output module 155 may include, for example, a speaker or a receiver. Speakers 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 the speaker or as part of it.
  • the display module 160 can visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector, and a control circuit for controlling the device.
  • the display module 160 may include a touch sensor configured to detect a touch, or a pressure sensor configured to measure the intensity of force generated by the touch.
  • the audio module 170 can convert sound into an electrical signal or, conversely, convert an electrical signal into sound. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device (e.g., directly or wirelessly connected to the electronic device 101). Sound may be output through the electronic device 102 (e.g., speaker or headphone).
  • the electronic device 102 e.g., speaker or headphone
  • the sensor module 176 detects the operating state (e.g., power or temperature) of the electronic device 101 or the external environmental state (e.g., user state) and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 includes, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.
  • the haptic module 179 can convert electrical signals into mechanical stimulation (e.g., vibration or movement) or electrical stimulation that the user can perceive through tactile or kinesthetic senses.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the power management module 188 can manage power supplied to the electronic device 101.
  • the power management module 188 may be implemented as at least a part of, for example, a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101.
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • Communication module 190 is configured to provide a direct (e.g., wired) communication channel or wireless communication channel between electronic device 101 and an external electronic device (e.g., electronic device 102, electronic device 104, or server 108). It can support establishment and communication through established communication channels. Communication module 190 operates independently of processor 120 (e.g., an application processor) and may include one or more communication processors that support direct (e.g., wired) communication or wireless communication.
  • processor 120 e.g., an application processor
  • the corresponding communication module is a first network 198 (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (e.g., legacy It may communicate with an external electronic device 104 through a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network
  • the wireless communication module 192 may support 5G networks after 4G networks and next-generation communication technologies, for example, NR access technology (new radio access technology).
  • NR access technology provides 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)) can be supported.
  • the wireless communication module 192 may support high frequency bands (eg, mmWave bands), for example, to achieve high data rates.
  • the wireless communication module 192 supports peak data rate (e.g., 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (e.g., 164 dB or less) for realizing mmTC, or U-plane latency (e.g., 164 dB or less) for realizing URLLC.
  • peak data rate e.g., 20 Gbps or more
  • loss coverage e.g., 164 dB or less
  • U-plane latency e.g., 164 dB or less
  • peripheral devices e.g., bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • signal e.g. commands or data
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit the result of the execution to the electronic device 101.
  • the electronic device 101 may process the result as is or additionally and provide it as at least part of a response to the request.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology can 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.
  • Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199.
  • the electronic device 101 may be applied to intelligent services (e.g., smart home, smart city, smart car, or healthcare) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • Electronic devices may be of various types.
  • Electronic devices may include, for example, portable communication devices (e.g., smartphones), computer devices, portable multimedia devices, portable medical devices, cameras, wearable devices, or home appliances.
  • Electronic devices according to embodiments of this document are not limited to the above-described devices.
  • 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 logic, logic block, component, or circuit, for example. can be used
  • a module may be an integrated part or a minimum unit of the parts or a part thereof 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 are one or more instructions stored in a storage medium (e.g., built-in memory 136 or external memory 138) that can be read by a machine (e.g., electronic device 101). It may be implemented as software (e.g., program 140) including these.
  • a processor e.g., processor 120
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code that can be executed by an interpreter.
  • a storage medium that can be read by a device 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 signals (e.g. electromagnetic waves), and this term refers to cases where data is semi-permanently stored in the storage medium. There is no distinction between temporary storage cases.
  • Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers.
  • the computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (e.g. Play StoreTM) or on two user devices (e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online.
  • a machine-readable storage medium e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store e.g. Play StoreTM
  • two user devices e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online.
  • at least a portion of the computer program product may be at least temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server.
  • each component (e.g., module or program) of the above-described components may include a single or plural entity, and some of the plurality of entities may be separately placed in other components.
  • one or more of the components or operations described above may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • multiple components eg, modules or programs
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components in the same or similar manner as those performed by the corresponding component of the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, omitted, or , or one or more other operations may be added.
  • FIG. 2 is a block diagram 200 illustrating a camera module 180 according to 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 (e.g., buffer memory), or an image signal processor. It may include (260).
  • the lens assembly 210 may collect light emitted from a subject that is the target of image capture.
  • 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 have the same lens properties (e.g., angle of view, focal length, autofocus, f number, or optical zoom), or at least one lens assembly is different from another 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 a subject.
  • the flash 220 may include one or more light emitting diodes (eg, red-green-blue (RGB) LED, white LED, infrared LED, or 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 one image sensor selected from among image sensors with different properties, such as an RGB sensor, a BW (black and white) sensor, an IR sensor, or a UV sensor, and the same It may include a plurality of image sensors having different 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 image sensor 230 included in the lens assembly 210 in a specific direction in response to the movement of the camera module 180 or the electronic device 101 including the same.
  • the operating characteristics of the image sensor 230 can be controlled (e.g., adjusting read-out timing, etc.). This allows to compensate for at least some of the negative effects of said movement on the image being captured.
  • the image stabilizer 240 is a gyro sensor (not shown) or an acceleration sensor (not shown) disposed inside or outside the camera module 180. It is possible to detect such movement of the camera module 180 or the electronic device 101 using .
  • the image stabilizer 240 may be implemented as, for example, an optical image stabilizer.
  • the memory 250 may at least temporarily store at least a portion of the image acquired through the image sensor 230 for the next image processing task. For example, when image acquisition is delayed due to the shutter or when multiple images are acquired at high speed, the acquired original image (e.g., Bayer-patterned image or high-resolution image) is stored in the memory 250. , the corresponding copy image (e.g., low resolution image) may be previewed through the display module 160. Thereafter, when a specified condition is satisfied (eg, user input or system command), at least a portion of the original image stored in the memory 250 may be obtained and processed, for example, by the image signal processor 260. According to one embodiment, the memory 250 may be configured as at least part of the memory 130 or as a separate memory that operates independently.
  • a specified condition eg, user input or system command
  • the image signal processor 260 may perform one or more image processes 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 creation, three-dimensional modeling, panorama creation, feature point extraction, image compositing, or image compensation (e.g., noise reduction, resolution adjustment, brightness adjustment, blurring). may include blurring, sharpening, or softening.
  • the image signal processor 260 may include at least one of the components included in the camera module 180 (e.g., an image sensor). (230)) may perform control (e.g., exposure time control, read-out 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 may be configured as a separate processor that operates independently of the processor 120.
  • the image signal processor 260 may be configured as the processor 120.
  • at least one image processed by the image signal processor 260 may be displayed through the display module 160 as is or after additional image processing by the processor 120.
  • the electronic device 101 may include a plurality of camera modules 180, each with different properties or functions.
  • at least one of the plurality of camera modules 180 may be a wide-angle camera, and at least another one may be a telephoto camera.
  • at least one of the plurality of camera modules 180 may be a front camera, and at least another one may be a rear camera.
  • Figure 3 is a block diagram showing the hardware configuration included in an electronic device according to an embodiment.
  • the electronic device 101 may include an image sensor 230 and a processor 120 electrically connected to the image sensor 230.
  • the electronic device 101 of FIG. 3 may correspond to the electronic device 101 of FIG. 1, and the processor 120 of FIG. 3 may correspond to the processor 120 of FIG. 1.
  • the image sensor 230 of FIG. 3 may correspond to the image sensor 230 of FIG. 2 .
  • the contents described in FIG. 1 and/or FIG. 2 may be simply explained or the description may be omitted.
  • the image sensor 230 may be a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) sensor.
  • CMOS complementary metal oxide semiconductor
  • the image sensor 230 can convert light input to each pixel into an electrical signal.
  • the image sensor 230 may include a color filter array 310 of a first pattern and a pixel array 320 disposed below the color filter array 310.
  • the first pattern of the color filter array 310 will be described later with reference to FIG. 4 .
  • the pixel array 320 included in the image sensor 230 may include a plurality of pixels.
  • each color filter of the color filter array 310 may correspond to each pixel of the pixel array 320.
  • each pixel in pixel array 320 may include a color filter in each color filter array 310.
  • each color filter of the color filter array 310 may correspond to two or more pixels of the pixel array 320 (eg, 2x2 OCL (on-chip lens)).
  • each pixel included in the pixel array 320 may output an electrical signal corresponding to light passing through the color filter array 310.
  • the processor 120 may be understood to include at least one processor.
  • the processor 120 may include at least one of an application processor (AP), an image signal processor (ISP), or a communication processor (CP).
  • AP application processor
  • ISP image signal processor
  • CP communication processor
  • the processor 120 may acquire image data through the image sensor 230.
  • the processor 120 may obtain an image frame based on the image data.
  • the processor 120 may obtain various information (eg, characteristic information) associated with image data from the image sensor 230.
  • the processor 120 may control the exposure of the image sensor 230 using information obtained from the image sensor 230. For example, the output gain of the image sensor 230 or a circuit related to the image sensor 230 may be adjusted or the exposure time may be adjusted.
  • An operation in which the processor 120 controls the exposure of the image sensor 230 may be referred to as auto exposure (AE).
  • AE auto exposure
  • the operation to control exposure is not limited to this. For example, if the camera of the electronic device includes a variable aperture, exposure related to image capture may be controlled by adjusting the variable aperture of the camera.
  • FIG. 4 shows an example of a first pattern of a color filter array included in an electronic device according to an embodiment and an example of a second pattern that is distinct from the first pattern.
  • the first pattern may include an RGBW pattern 411, an RYYB pattern 412, or a CMY pattern 413.
  • the second pattern may include an RGB pattern (or Bayer pattern) 421 or a 2x2 RGB pattern 422.
  • the second pattern may include color filters corresponding to colors R, G, and B, and the first pattern may include color filters corresponding to colors other than R, G, or B. there is.
  • an image sensor including a color filter array of the RGB pattern 421 is used, but in the case of the color filter array of the RGB pattern 421, each color filter passes only a specific wavelength band, so it is input to each pixel.
  • the resulting light was equivalent to 1/3 of the actual incident light, which could reduce the sensitivity of the image sensor.
  • a color filter array 310 with a color filter having a wider wavelength band passing through than the RGB pattern 421 may be used.
  • the electronic device 101 of the present disclosure may include a color filter array 310 of a first pattern (e.g., RGBW pattern 411, RYYB pattern 412, CMY pattern 413).
  • the image sensor 230 including a color filter array 310 of a first pattern e.g., RGBW pattern 411, RYYB pattern 412, CMY pattern 413) has a second pattern (e.g., RGB pattern ( Sensitivity may be higher compared to an image sensor including a color filter array of 421) and a 2x2 RGB pattern 422).
  • the W (white) color filter passes light in a wider wavelength band than the R, G, or B color filter, compared to the RGB pattern 421.
  • the sensitivity of the image sensor can be improved.
  • the Y (yellow) color filter passes light of a wider wavelength band than the R, G, or B color filter, so in the case of the RGB pattern 421 Compared to this, the sensitivity of the image sensor can be improved.
  • each of the color filters of C (cyan), M (magenta), or Y (yellow) has a wider wavelength than each of the color filters of R, G, or B. Since light in the band passes through, the sensitivity of the image sensor can be improved compared to the case of the RGB pattern 421.
  • the image sensor 230 includes a color filter array 310 of a first pattern (e.g., RGBW pattern 411, RYYB pattern 412, CMY pattern 413), and the image sensor ( 230) may acquire first image data corresponding to a first pattern (e.g., RGBW pattern 411, RYYB pattern 412, CMY pattern 413) through the pixel array 320.
  • a first pattern e.g., RGBW pattern 411, RYYB pattern 412, CMY pattern 413
  • the image sensor 230 may convert first image data corresponding to the first pattern to correspond to the second pattern.
  • the image sensor 230 may provide the processor 120 with second image data converted to correspond to the second pattern.
  • the processor 120 may perform image processing on image data corresponding to the second pattern (e.g., RGB pattern 421, 2x2 RGB pattern 422), but may process image data corresponding to the first pattern (e.g., RGB pattern 421, 2x2 RGB pattern 422). If image data corresponding to the RGBW pattern 411, RYYB pattern 412, and CMY pattern 413) cannot be image processed, the image sensor 230 sends the image data converted to correspond to the second pattern to the processor ( 120). Regarding the first image data and the second image data, they will be described later with reference to FIGS. 5 and 6.
  • the first graph 510 is an example of an image histogram of first image data corresponding to a first pattern (e.g., RGBW pattern 411, RYYB pattern 412, CMY pattern 413).
  • the second graph 520 is an example of an image histogram of the second image data converted so that the first image data corresponds to the second pattern (e.g., RGB pattern 421, 2x2 RGB pattern 422).
  • the brightness of the second pattern (e.g., RGB pattern)
  • the brightness of the second image data corresponding to (421) and 2x2 RGB pattern (422) may be lower.
  • saturated pixels may exist in the first image data.
  • a color filter e.g., a color filter of W, Y, C, or M color
  • the first pattern e.g., RGBW pattern 411, RYYB pattern 412, CMY pattern 413)
  • the color filter e.g., color filter of R, G, or B color
  • the M color light passing through the M (magenta) color filter may correspond to the light obtained by adding the R color light passing through the R color filter and the B color light passing through the B color filter.
  • the first image data corresponding to the first pattern (e.g., CMY pattern 413) to correspond to the second pattern (e.g., RGB pattern 421) only the R color light among the M color lights and the light of color B can be deleted. Accordingly, the brightness of the second image data can be reduced compared to the first image data. As a result, at least one saturated pixel can be omitted from the second image data. .
  • the processor 120 may control the exposure of the image sensor 230 based on data obtained from the image sensor 230.
  • the processor may control the exposure of the image sensor based on image data obtained from the image sensor.
  • the image sensor 230 of the present disclosure provides the processor 120 with second image data whose brightness is lowered compared to the first image data, so the processor 120 processes the image sensor 230 based on the second image data. If you control the exposure, the accuracy of AE may deteriorate. For example, even if at least some of the pixels of the image sensor are saturated and the exposure of the image sensor needs to be reduced, it is identified that no saturated pixels are present in the second image data received by the processor, so that the exposure of the image sensor is reduced. If it is not reduced, the accuracy of AE may decrease. In the electronic device 101 of the present disclosure, AE accuracy can be improved and image quality can be improved through the operations described in FIGS. 6 to 10.
  • FIG. 6 illustrates a flow of operations in which a processor controls exposure of an image sensor using characteristic information related to first image data, according to an embodiment.
  • the operations shown in FIG. 6 may be understood as being performed by the image sensor 230 or the processor 120.
  • the image sensor 230 corresponds to the first pattern (e.g., RGBW pattern 411, RYYB pattern 412, CMY pattern 413) through the pixel array 320.
  • First image data may be acquired.
  • the image sensor 230 converts the first image data to correspond to a second pattern (e.g., RGB pattern 421, 2x2 RGB pattern 422) to produce second image data. can be obtained.
  • a second pattern e.g., RGB pattern 421, 2x2 RGB pattern 422
  • the image sensor 230 may acquire characteristic information related to the first image data.
  • the characteristic information is at least one of an image histogram of the first image data, a reduced image of the first image data, or a conversion function for converting the first image data into the second image data. may include. Characteristic information will be described later with reference to FIGS. 8, 9, and 10.
  • the image sensor 230 may provide second image data and characteristic information to the processor 120. According to one embodiment, the image sensor 230 may provide second image data corresponding to a second pattern, rather than first image data corresponding to the first pattern, to the processor 120.
  • the processor 120 may control exposure of the image sensor 230 based on characteristic information.
  • the processor 120 may control the exposure of the image sensor 230 based on characteristic information rather than the second image data received from the image sensor 230.
  • the processor 120 may adjust the exposure time of the image sensor 230 based on characteristic information.
  • the processor 120 may adjust the output gain of the image sensor 230 based on characteristic information.
  • the process of acquiring an image frame may be performed separately from the process of controlling the exposure of the image sensor 230. That is, the operating method according to one embodiment may include at least one of operation 601, operation 605, operation 607, or operation 611.
  • the sequence of operations shown in FIG. 6 may be changed.
  • the second image data may be provided to the processor 120 separately from the characteristic information provided to the image sensor 230.
  • the characteristic information may be obtained before or after the second image data is provided to the processor 120.
  • the characteristic information may be acquired before acquiring the second image data, acquired after acquiring the second image data, or acquired simultaneously with acquiring the second image information.
  • FIG. 7 shows a flow of operations in which a processor controls exposure of an image sensor using characteristic information in an electronic device according to an embodiment.
  • the operations shown in FIG. 7 may be performed by the image sensor 230 and the processor 120.
  • the sequence of operations shown in FIG. 7 may be changed. For example, operations 711 and 713 may occur before operation 703, operation 705, operation 707, or operation 709. That is, the order of operations shown in FIG. 7 is not limited.
  • the image sensor 230 may acquire first image data corresponding to the first pattern through the pixel array 320.
  • Operation 701 may correspond to operation 601 of FIG. 6 .
  • the image sensor 230 may convert the first image data to correspond to the second pattern. According to one embodiment, in operation 705, the image sensor 230 may acquire second image data corresponding to the second pattern. Operations 703 to 705 may correspond to operation 603 of FIG. 6 .
  • the processor 120 may obtain second image data from the image sensor 230. According to one embodiment, in operation 709, the processor 120 may obtain an image frame based on second image data. Operations 707 to 709 may correspond to operation 609 of FIG. 6 .
  • the processor 120 may obtain characteristic information related to the first image data from the image sensor 230. According to one embodiment, in operation 715, the processor 120 may control exposure of the image sensor 230 based on characteristic information. According to one embodiment, in operation 717, the image sensor 230 may control exposure according to control of the processor 120. Operations 713 to 717 may correspond to operation 611 of FIG. 6 . According to one embodiment, the process of acquiring an image frame may be performed separately from the process of controlling the exposure of the image sensor 230. That is, various embodiments may include operations 701, 711, 713, 715, and 717.
  • Figure 8 shows an example of characteristic information provided by an image sensor to a processor, according to an embodiment.
  • characteristic information provided by the image sensor 230 to the processor 120 may be an image histogram 830 of the first image data.
  • the image histogram 830 of the first image data may correspond to the first graph 510 of FIG. 5 .
  • the image histogram 830 may provide information about output signal values of pixels of the pixel array and information about the number of pixels of the pixel array having each output signal value.
  • the image sensor 230 may acquire first image data 810 corresponding to the first pattern.
  • the image sensor 230 may obtain second image data 820 by converting the first image data 810 to correspond to the second pattern. Additionally, the image sensor 230 may generate an image histogram 830 of the first image data.
  • the processor 120 may control exposure of the image sensor 230 based on the brightness information of the pixel array 320. For example, when the processor 120 determines that the brightness level is above a certain level based on the image histogram 830 (or when it is determined that the saturated pixels or saturation level of the pixel array 320 is above a specified level) , the exposure of the image sensor 230 may be reduced (e.g., exposure time reduced, or output gain reduced). For example, when the number of saturated pixels included in the first image data 810 is more than a certain number, the processor 120 may determine that the brightness level is more than a predetermined level.
  • the processor 120 may determine that the brightness level is greater than or equal to a predetermined level if the number of pixels having an output signal value greater than or equal to a predetermined value is greater than or equal to a predetermined number.
  • the processor 120 controls the exposure of the image sensor 230 based on the image histogram 830 of the first image data, thereby preventing or reducing the occurrence of saturated pixels of the image sensor 230. Therefore, the electronic device 101 can obtain an image with reduced defects (e.g., color error due to color distortion when saturated pixels occur).
  • Figure 9 shows another example of characteristic information provided by an image sensor to a processor, according to an embodiment.
  • the image sensor 230 may acquire first image data 810 corresponding to the first pattern.
  • the image sensor 230 may obtain second image data 820 by converting the first image data 810 to correspond to the second pattern. For example, the brightness of the second image data 820 corresponding to the second pattern may be lower than the brightness of the first image data 810 corresponding to the first pattern. Additionally, the image sensor 230 may generate an image 930 in which the first image data is reduced. Accordingly, the second image data 820 may correspond to the first image data 810 converted to correspond to a second pattern with reduced brightness compared to the second image data 810, and the image 930 may have a size , may correspond to the first image data 810 with reduced resolution or scale.
  • the image sensor 230 may output the second image data 820 and an image 930 in which the first image data is reduced.
  • the processor 120 may receive second image data 820 and an image 930 in which the first image data is reduced from the image sensor 230.
  • the processor 120 may identify brightness information related to saturation of the pixel array 320 when acquiring the first image data based on the image 930 in which the first image data is reduced.
  • the reduced image 930 is an image created by reducing the first image data 810, not the second image data 820, and corresponds to the first pattern rather than the second pattern, so the processor 120 ) can identify the degree of brightness (actual degree of saturation) compared to the degree to which the image sensor 230 is saturated based on the reduced image 930.
  • the identified brightness level eg, actual saturation, original saturation
  • the processor 120 unlike detecting brightness information (e.g., actual saturation, original saturation of the image sensor 230) of the image sensor 230 based on the second image data 820, detects the image ( Based on 930), the brightness level of the image sensor 230 (eg, saturation level of the image sensor 230) can be detected.
  • brightness information may include a brightness level.
  • the processor 120 may control exposure of the image sensor 230 based on the brightness information of the pixel array 320.
  • the exposure of the image sensor 230 may be reduced (e.g., reduction of exposure time, or reduction of output gain).
  • the processor 120 controls the exposure of the image sensor 230 based on the image 930 in which the first image data is reduced, thereby preventing or reducing the occurrence of saturated pixels in the image sensor 230. Therefore, the electronic device 101 can obtain an image with reduced defects (e.g., color error due to color distortion when saturated pixels occur).
  • the processor 120 when the image sensor 230 outputs the reduced image 930 together with the second image data 820, the processor 120 outputs the first image data based on the reduced image 930.
  • the level of the output level of 810 can be determined, and if a saturated pixel exists, the location of the saturated pixel can also be identified. For example, compared to when the histogram 830 is provided to the processor 120, when the downscaled image 930 is provided, a specific location of at least one saturated pixel in the first image data 810 is identified. Exposure control (eg, AE control) or other processing by the processor 120 may be performed based on a specific position (or a specific position corresponding to a saturated pixel when there are a plurality of saturated pixels).
  • Exposure control eg, AE control
  • other processing by the processor 120 may be performed based on a specific position (or a specific position corresponding to a saturated pixel when there are a plurality of saturated pixels).
  • the image sensor 230 processes the image histogram 830 of the first image data described in FIG. 8 and the image 930 in which the first image data is reduced described in FIG. 9 together with the processor 120. It may also be provided to . For example, in the process of reducing the first image data 810, a high-frequency subject included in the first image data 810 may be removed, so the image sensor 230 generates an image histogram along with the reduced image 930. (830) can be output. According to the advantages described above, the benefits of both methods can be provided.
  • the image sensor 230 may use various methods to generate the reduced image 930 based on the first image data 810. For example, if the size of the area of saturated pixels included in the first image data 810 is small, it may be difficult to identify the presence of saturated pixels in the reduced image 930. Accordingly, the image sensor 230 may generate the reduced image 930 using an estimate value rounding calculation using a threshold value. Or, when the image sensor 230 downscales n pixels of the first image data 810 to 1 pixel of the reduced image 930, the average value, median value, or A reduced image 930 may be obtained by setting the maximum value to the value of the one pixel.
  • Figure 10 shows another example of characteristic information provided by an image sensor to a processor, according to an embodiment.
  • characteristic information provided by the image sensor 230 to the processor 120 may be a conversion function 1030 for converting first image data 810 into second image data 820.
  • the image sensor 230 may acquire first image data 810 corresponding to the first pattern.
  • the image sensor 230 may obtain second image data 820 by converting the first image data 810 to correspond to the second pattern.
  • the image sensor 230 may convert the first image data 810 into second image data 820 using the conversion function 1030.
  • conversion functions to convert image data corresponding to the first pattern of the color filter array into image data corresponding to the second pattern different from the first pattern of the color filter array.
  • it can include a conversion function that converts image data corresponding to a RYYB pattern into image data corresponding to an RGB pattern and a conversion function that converts image data corresponding to a CMY pattern into image data corresponding to a 2x2 RGB pattern.
  • the image sensor 230 may output second image data 820 and a conversion function 1030.
  • the processor 120 may receive second image data 820 and a conversion function 1030 from the image sensor 230.
  • the processor 120 may obtain (or calculate) an inverse transform function 1035, which is an inverse function of the transform function 1030, based on the transform function 1030 received from the image sensor 230. .
  • the processor 120 may transform the second image data 820 to correspond to the first pattern using the transformation inverse function 1035.
  • the processor 120 may apply the inverse transformation function 1035 to the second image data 820 to obtain third image data 1010 obtained by re-converting the second image data 820 to correspond to the first pattern.
  • the third image data 1010 may have a similar output signal value as the first image data 810.
  • the processor 120 may identify brightness information related to saturation of the pixel array 320 based on the third image data 1010. For example, since the third image data 1010 is data having a similar value to the first image data 810, the processor 120 determines whether the image sensor 230 is saturated based on the third image data 1010. You can identify the brightness level (actual saturation level) compared to the brightness level. For example, the identified brightness level (eg, actual saturation, original saturation) may be compared with the saturation level of the image sensor 230 determined based on the second image data 820.
  • the identified brightness level eg, actual saturation, original saturation
  • the processor 120 unlike detecting brightness information (e.g., actual saturation, original saturation of the image sensor 230) of the image sensor 230 based on the second image data 820, detects the image ( Based on 930), the brightness level of the image sensor 230 (eg, saturation level of the image sensor 230) can be detected.
  • brightness information may include a brightness level.
  • the processor 120 may control exposure of the image sensor 230 based on the brightness information of the pixel array 320. For example, when the processor 120 determines that the brightness level is above a certain level based on the third image data 1010 (or when the saturated pixel or saturation level of the pixel array 320 is determined to be above a specified level), the processor 120 determines that the brightness level is above a certain level. case), the exposure of the image sensor 230 may be reduced (e.g., exposure time reduced, or output gain reduced).
  • the processor 120 controls the exposure of the image sensor 230 based on the third image data 1010, the generation of saturated pixels of the image sensor 230 can be prevented or reduced, so the electronic The device 101 may acquire an image with reduced defects (e.g., color error due to color distortion when saturated pixels occur).
  • reduced defects e.g., color error due to color distortion when saturated pixels occur.
  • An electronic device includes an image sensor including a color filter array of a first pattern and a pixel array disposed below the color filter array, and at least one processor electrically connected to the image sensor. It can be included.
  • the image sensor acquires first image data corresponding to the first pattern through the pixel array, converts the first image data to correspond to a second pattern distinct from the first pattern, and generates second image data. may be obtained, characteristic information related to the first image data may be obtained, and the second image data and the characteristic information may be provided to the at least one processor.
  • the at least one processor may acquire an image frame based on the second image data provided from the image sensor and control exposure of the camera including the image sensor based on the characteristic information provided from the image sensor. there is.
  • the characteristic information may include an image histogram of the first image data, a reduced image of the first image data, or a device for converting the first image data into the second image data. It may contain at least one of the conversion functions.
  • the characteristic information is an image histogram of the first image data or a reduced image of the first image data, and the reduced image may correspond to the first pattern.
  • the at least one processor may control exposure of the image sensor based on brightness information related to saturation of the pixel array when acquiring the first image data based on the characteristic information.
  • Brightness information may include information representing the output value of each pixel of the image sensor. Based on the brightness information, the number or ratio of pixels that are outputting saturated or close to saturated output values can be identified.
  • the electronic device may control the image sensor or aperture of the camera based on the average value of the output values of the pixels. Methods for determining the average value can be implemented in various ways.
  • the electronic device may determine the average of output values of all pixels included in one image frame, or may determine the average of the values for a portion of the image frame (eg, a central area or a selected area). If the area targeted for image capture is a mixture of dark and bright areas, the area within the image sensor where saturated or near-saturated values are output may increase. As the area within the image sensor where saturated or near-saturated values are output increases, the electronic device may control the exposure of the image sensor based on a value lower than the average value of the output values.
  • the characteristic information may be a conversion function for converting the first image data into the second image data.
  • the at least one processor obtains an inverse transformation function, which is an inverse function of the transformation function, based on the transformation function, and uses the inverse transformation function to transform the second image data to correspond to the first pattern to produce a third image.
  • Data may be acquired, brightness information associated with saturation of the pixel array may be identified based on the third image data, and exposure of the image sensor may be controlled based on the brightness information of the pixel array.
  • a method of operating an electronic device includes: an image sensor including a color filter array of a first pattern and a pixel array disposed below the color filter array, An operation of acquiring first image data corresponding to, an operation of the image sensor converting the first image data to correspond to a second pattern distinct from the first pattern to obtain second image data, the image sensor An operation of acquiring characteristic information related to the first image data, an operation of the image sensor outputting the second image data and the characteristic information, a processor electrically connected to the image sensor, generating the second image from the image sensor. Obtaining data and the characteristic information, the processor acquiring an image frame based on the second image data, and the processor controlling exposure of the image sensor based on the characteristic information. You can.
  • the characteristic information is an image histogram of the first image data or a reduced image of the first image data, and the reduced image corresponds to the first pattern, , an operation of the processor controlling exposure of the image sensor based on the characteristic information, an operation of identifying brightness information of the pixel array when acquiring the first image data based on the characteristic information, and It may include controlling exposure of the image sensor based on the brightness information.
  • the characteristic information is a conversion function for converting the first image data into the second image data
  • the processor exposes the image sensor based on the characteristic information.
  • the operation of controlling includes obtaining an inverse transformation function that is an inverse function of the transformation function based on the transformation function, and using the inverse transformation function to transform the second image data to correspond to the first pattern to produce a third image.
  • Obtaining data, identifying brightness information associated with saturation of the pixel array based on the third image data, and controlling exposure of the image sensor based on the brightness information of the pixel array. can do.
  • the brightness of the second image data may be lower than the brightness of the first image data.
  • An electronic device includes an image sensor including a color filter array of a first pattern and a pixel array disposed below the color filter array, and at least one processor electrically connected to the image sensor. It can be included.
  • the image sensor acquires first image data corresponding to the first pattern through the pixel array, converts the first image data to correspond to a second pattern distinct from the first pattern, and generates second image data. Obtaining, the brightness of the second image data is lower than the brightness of the first image data, obtaining characteristic information related to the first image data, and combining the second image data and the characteristic information with the at least one Can be provided to the processor.
  • the at least one processor may acquire an image frame based on the second image data provided from the image sensor and control exposure of the image sensor based on the characteristic information provided from the image sensor.
  • the characteristic information is an image histogram of the first image data
  • the at least one processor is configured to saturate the pixel array and saturate the pixel array when acquiring the first image data based on the characteristic information.
  • Associated brightness information may be identified, and exposure of the image sensor may be controlled based on the brightness information of the pixel array.
  • the characteristic information is a reduced image of the first image data, the reduced image corresponds to the first pattern, and the at least one processor is based on the characteristic information.
  • brightness information related to saturation of the pixel array may be identified, and exposure of the image sensor may be controlled based on the brightness information of the pixel array.
  • the characteristic information is a conversion function for converting the first image data into the second image data
  • the at least one processor is configured to perform the conversion function based on the conversion function.
  • Obtain a transformation inverse function which is an inverse function, and use the transformation inverse function to transform the second image data to correspond to the first pattern to obtain third image data, and determine the pixel array based on the third image data.
  • Brightness information related to saturation may be identified, and exposure of the image sensor may be controlled based on the brightness information of the pixel array.
  • the at least one processor may adjust at least one of an exposure time of the image sensor or an output gain of the image sensor based on the characteristic information.

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Abstract

본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서, 및 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 이미지 센서는, 상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하고, 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 상기 적어도 하나의 프로세서에 제공할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하고, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서를 포함하는 카메라의 노출을 제어할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

이미지 센서를 포함하는 전자 장치 및 그 동작 방법
본 개시는 컬러 필터 어레이를 포함하는 이미지 센서가 출력하는 데이터를 이용하여 이미지 센서의 노출을 제어하는 기술에 관한 것이다.
일반적으로 모바일 디바이스는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 이미지 센서를 채용하여 사진이나 동영상과 같은 영상 촬영 기능을 제공한다. 이미지 센서는 입사 광의 밝기를 감지하므로, 이미지 센서를 통해 획득되는 영상은 컬러 영상이 아닌 흑백 영상이다. 컬러 영상을 획득하기 위해서 이미지 센서에는 각 픽셀마다 특정 색상(예: R(red), G(green), B(blue))의 광을 통과시키는 컬러 필터 어레이(color filter array)가 배치된다. 이미지 센서의 각 픽셀들은 상기 컬러 필터 어레이를 통과한 컬러 신호들의 채널 값을 감지한다.
이미지 센서에는 복수의 픽셀들이 집적되며, 각 픽셀은 포토 다이오드 등을 이용하여 픽셀에 입력되는 광을 전기적 신호로 변환시킨다. 이 때 픽셀에 입력되는 광이 지나치게 많은 경우, 해당 픽셀이 포화(saturation)될 수 있다. 이미지 센서의 픽셀이 포화되는 경우 촬영된 이미지 중 포화 픽셀에 해당하는 영역에 색 오차(false color)와 같은 결함이 발생할 수 있으므로, 전자 장치는 다양한 방식으로 이미지 센서의 노출을 제어하게 된다.
최근 이미지 센서의 감도를 향상시키기 위한 방법으로서 일반적인 RGB (red, green, blue) 패턴의 컬러 필터 어레이 대신에 다른 패턴의 컬러 필터 어레이를 포함하는 이미지 센서가 개발되고 있다. RGB 패턴의 컬러 필터 어레이의 경우, 각각의 컬러 필터는 특정 파장 대역만을 통과시키므로 실제 입사광의 일부(예를 들어, 전체 입사광의 1/3)만 각각의 픽셀에 입력될 수 있다. 하지만 RGB 패턴이 아닌 다른 패턴, 예를 들어 RGBW (red, green blue, white), RYYB (red, yellow, yellow, blue), 또는 CMY (cyan, magenta, yellow) 패턴의 컬러 필터 어레이의 경우, RGB 패턴에 비해 컬러 필터를 통과시키는 파장 대역이 넓어져 이미지 센서의 감도를 향상시킬 수 있다.
다만 이미지 센서로부터 이미지 데이터를 수신하여 처리하는 ISP(image signal processor)가 RGB 패턴에 대응되는 이미지 데이터만을 처리할 수 있는 경우에는, RGB 패턴이 아닌 다른 패턴의 컬러 필터 어레이를 포함하는 이미지 센서가 다른 패턴(예: RGBW, RYYB, 또는 CMY 패턴)에 대응되는 이미지 데이터를 RGB 패턴에 대응되도록 변환하여 출력한다. 이 때 RGB와 다른 패턴(예: RGBW, RYYB, 또는 CMY 패턴)의 이미지 데이터를 RGB 패턴으로 변환하면 이미지 데이터의 밝기 내지 신호의 크기가 감소할 수 있다. 따라서 ISP (image signal processor)가 RGB 패턴으로 변환된 이미지 데이터를 이용하여 이미지 센서의 노출을 제어할 경우, 이미지 센서의 노출을 제어하는 정확도가 감소할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치(electronic device)는, 제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서, 및 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 이미지 센서는, 상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하고, 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 상기 적어도 하나의 프로세서에 제공할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하고, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서를 포함하는 카메라의 노출을 제어할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서가, 상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하는 동작, 상기 이미지 센서가 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응하도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하는 동작, 상기 이미지 센서가 상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하는 동작, 상기 이미지 센서가 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 출력하는 동작, 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 프로세서가, 상기 이미지 센서로부터 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 획득하는 동작, 상기 프로세서가 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하는 동작, 및 상기 프로세서가 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서를 포함하는 카메라의 노출을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치(electronic device)는, 제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서, 및 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 이미지 센서는, 상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제2 이미지 데이터의 밝기는 상기 제1 이미지 데이터의 밝기에 비해 낮고, 상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하고, 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 상기 적어도 하나의 프로세서에 제공할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하고, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서를 포함하는 카메라의 노출을 제어할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예에 따르면, ISP가 RGB 패턴으로 변환된 이미지 데이터를 기반으로 이미지 센서의 노출을 제어하는 경우에 비해 이미지 센서의 노출을 제어하는 정확도가 향상될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 이미지 센서의 픽셀들 중 포화된 픽셀이 감소하도록 이미지 센서의 노출을 제어할 수 있다. 따라서 전자 장치는 품질이 향상된 이미지를 촬영할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 색 오차와 같은 결함이 감소된 이미지를 획득할 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 카메라 모듈을 예시하는 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에 포함된 하드웨어 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에 포함된 컬러 필터 어레이의 제1 패턴의 예시 및 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴의 예시를 나타낸다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 획득한, 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램 및 제2 패턴에 대응되는 제2 이미지 데이터의 이미지 히스토그램의 예를 나타낸다.
도 6은 일 실시 예에 따른 프로세서가 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 이용하여 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작의 흐름을 나타낸다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 프로세서가 특성 정보를 이용하여 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작의 흐름을 나타낸다.
도 8은 일 실시 예에 따른 이미지 센서가 프로세서에 제공하는 특성 정보의 일 예를 나타낸다.
도 9는 일 실시 예에 따른 이미지 센서가 프로세서에 제공하는 특성 정보의 다른 예를 나타낸다.
도 10은 일 실시 예에 따른 이미지 센서가 프로세서에 제공하는 특성 정보의 또다른 예를 나타낸다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 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 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 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. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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, 인공지능 모델이 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 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 제1 네트워크(198) 또는 제2 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: 제2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 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 제2 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.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 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 실시 예에 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. 일 실시 예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제2 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.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시 예들에서 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, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 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.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)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 실시 예들에 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 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 카메라 모듈(180)을 예시하는 블록도(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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는 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. 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(250)는 이미지 센서(230)를 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 디스플레이 모듈(160)을 통하여 프리뷰될 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. 일 실시 예에 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)를 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 저장되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(130), 디스플레이 모듈(160), 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))로 제공될 수 있다. 일 실시 예에 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)가 프로세서(120)와 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 디스플레이 모듈(160)을 통해 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 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.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에 포함된 하드웨어 구성을 나타낸 블록도이다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 이미지 센서(230) 및 이미지 센서(230)와 전기적으로 연결된 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 3의 전자 장치(101)는 도 1의 전자 장치(101)에 대응될 수 있고, 도 3의 프로세서(120)는 도 1의 프로세서(120)에 대응될 수 있다. 또한, 도 3의 이미지 센서(230)는 도 2의 이미지 센서(230)에 대응될 수 있다. 도 3에 도시된 구성 중에서 도 1 및/또는 도 2에서 설명된 내용은 간단하게 설명되거나 설명이 생략될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서일 수 있다. 이미지 센서(230)는 각 픽셀에 입력되는 광을 전기적 신호로 변환시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 패턴의 컬러 필터 어레이(310) 및 상기 컬러 필터 어레이(310)의 아래에 배치된 픽셀 어레이(320)를 포함할 수 있다. 컬러 필터 어레이(310)의 제1 패턴에 대해서는 도 4를 참조하여 후술한다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)에 포함되는 픽셀 어레이(320)는 복수 개의 픽셀들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 컬러 필터 어레이(310)의 각각의 컬러 필터는, 픽셀 어레이(320)의 각각의 픽셀에 대응될 수 있다. 예를 들어, 픽셀 어레이(320)에 있는 각각에 픽셀은 컬러 필터 어레이(310) 각각에 있는 컬러 필터를 포함할 수 있다.
다른 예를 들면, 컬러 필터 어레이(310)의 각각의 컬러 필터는, 픽셀 어레이(320)의 2 이상의 픽셀들에 대응(예: 2x2 OCL(on-chip lens))될 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 픽셀 어레이(320)에 포함되는 각각의 픽셀들은 컬러 필터 어레이(310)를 통과한 광에 대응되는 전기적 신호를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 것으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 AP(application processor), ISP(image signal processor), 또는 CP(communication processor) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 센서(230)를 통해 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 이미지 데이터와 연관된 다양한 정보(예: 특성 정보)를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 획득한 정보를 이용하여 이미지 센서(230)의 노출을 제어할 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(230) 또는 이미지 센서(230)와 관련된 회로의 출력 이득을 조절하거나 노출 시간을 조절할 수 있다. 프로세서(120)가 이미지 센서(230)의 노출을 제어하는 동작은 AE(auto exposure)로 지칭될 수 있다. 다만, 노출을 제어하는 동작은 이에 한정되지 아니한다. 예를 들면, 전자 장치의 카메라가 가변 조리개를 포함하는 경우, 카메라의 가변 조리개를 조절하여 영상 촬영과 관련된 노출이 제어될 수도 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에 포함된 컬러 필터 어레이의 제1 패턴의 예시 및 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴의 예시를 나타낸다.
일 실시 예에 따르면, 제1 패턴에는 RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), 또는 CMY 패턴(413)이 포함될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제2 패턴에는 RGB 패턴(또는, 베이어(Bayer) 패턴)(421), 또는 2x2 RGB 패턴(422)이 포함될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제2 패턴은 R, G, 및 B 색상에 대응되는 컬러 필터를 포함할 수 있고, 제1 패턴은 R, G, 또는 B 이외의 색상에 대응되는 컬러 필터를 포함할 수 있다.
기존의 전자 장치에서는 RGB 패턴(421)의 컬러 필터 어레이를 포함하는 이미지 센서가 이용되었으나, RGB 패턴(421)의 컬러 필터 어레이의 경우 각각의 컬러 필터는 특정 파장 대역만을 통과시키므로 각각의 픽셀에 입력되는 광은 실제 입사광의 1/3 수준에 해당하게 되어 이미지 센서의 감도가 저하될 수 있었다. 다만 최근 고 화소 이미지 센서에 대한 요구에 따라 이미지 센서에 포함되는 픽셀들의 크기가 감소하면서, 수광 영역의 면적 감소에 따른 이미지 센서의 감도 저하를 보상하기 위한 방안이 논의되고 있다. 이미지 센서의 감도 향상을 위한 방법으로서, RGB 패턴(421)에 비해 통과시키는 파장 대역이 넓은 컬러 필터가 적용된 패턴의 컬러 필터 어레이(310)가 이용될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 본 개시의 전자 장치(101)는 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))의 컬러 필터 어레이(310)를 포함할 수 있다. 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))의 컬러 필터 어레이(310)를 포함하는 이미지 센서(230)는, 제2 패턴(예: RGB 패턴(421), 2x2 RGB 패턴(422))의 컬러 필터 어레이를 포함하는 이미지 센서에 비해 감도가 높을 수 있다. 예를 들면, RGBW 패턴(411)의 경우 W(white) 색상의 컬러 필터는 R, G, 또는 B 색상의 컬러 필터에 비해 넓은 파장 대역의 광을 통과시키므로, RGB 패턴(421)의 경우에 비해 이미지 센서의 감도가 향상될 수 있다. 다른 예를 들면, RYYB 패턴(412)의 경우 Y(yellow) 색상의 컬러 필터는 R, G, 또는 B 색상의 컬러 필터에 비해 넓은 파장 대역의 광을 통과시키므로, RGB 패턴(421)의 경우에 비해 이미지 센서의 감도가 향상될 수 있다. 또다른 예를 들면, CMY 패턴(413)의 경우 C(cyan), M(magenta), 또는 Y(yellow) 색상의 컬러 필터 각각은 R, G, 또는 B 색상의 각각의 컬러 필터에 비해 넓은 파장 대역의 광을 통과시키므로, RGB 패턴(421)의 경우에 비해 이미지 센서의 감도가 향상될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))의 컬러 필터 어레이(310)를 포함하며, 이미지 센서(230)는 픽셀 어레이(320)를 통해 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 제2 패턴에 대응되도록 변환할 수 있다. 이미지 센서(230)는 제2 패턴에 대응되도록 변환된 제2 이미지 데이터를 프로세서(120)에 제공할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)가 제2 패턴(예: RGB 패턴(421), 2x2 RGB 패턴(422))에 대응되는 이미지 데이터는 이미지 처리(image processing)할 수 있으나, 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))에 대응되는 이미지 데이터는 이미지 처리할 수 없는 경우, 이미지 센서(230)가 제2 패턴에 대응되도록 변환된 이미지 데이터를 프로세서(120)에 제공할 수 있다. 제1 이미지 데이터 및 제2 이미지 데이터와 관련하여, 도 5 및 도 6을 참조하여 후술한다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 획득한, 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램 및 제2 패턴에 대응되는 제2 이미지 데이터의 이미지 히스토그램의 예를 나타낸다. 이미지 히스토그램이란 픽셀 어레이(320)에 포함된 픽셀들의 출력 신호 값을 x축으로, 각각의 출력 신호 값을 가지는 픽셀들의 개수를 y축으로 하는 그래프를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 제1 그래프(510)는 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))에 대응되는 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램의 예시이고, 제2 그래프(520)는 제1 이미지 데이터가 제2 패턴(예: RGB 패턴(421), 2x2 RGB 패턴(422))에 대응되도록 변환된 제2 이미지 데이터의 이미지 히스토그램의 예시이다.
도 5를 참조하면, 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))에 대응되는 제1 이미지 데이터의 밝기에 비해, 제2 패턴(예: RGB 패턴(421), 2x2 RGB 패턴(422))에 대응되는 제2 이미지 데이터의 밝기가 더 낮을 수 있다. 제1 그래프(510)에서 x=255에 대응되는 y값을 참조하면, 제1 이미지 데이터에서는 포화(saturation)된 픽셀이 존재할 수 있다. 하지만 제2 그래프(520)에서 x=255에 대응되는 y값을 참조하면, 제2 이미지 데이터에서는 포화된 픽셀이 존재하지 않을 수 있다. 즉, 실제 이미지 센서(230)의 픽셀 어레이(320) 중에서는 포화된 픽셀이 존재하더라도, 제2 패턴에 대응되도록 변환된 제2 이미지 데이터는 포화된 픽셀이 존재하지 않는 것과 같은 출력 값을 가질 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))에 포함되는 컬러 필터(예: W, Y, C, 또는 M 색상의 컬러 필터)를 통과하는 광은 제2 패턴(예: RGB 패턴(421), 2x2 RGB 패턴(422))에 포함되는 컬러 필터(예: R, G, 또는 B 색상의 컬러 필터)를 통과하는 광을 합산한 파장 대역의 광일 수 있다. 예를 들면, M(magenta) 컬러 필터를 통과한 M 색상의 광은, R 컬러 필터를 통과한 R 색상의 광과 B 컬러 필터를 통과한 B 색상의 광을 더한 광에 대응될 수 있다. 따라서 제1 패턴(예: CMY 패턴(413))에 대응되는 제1 이미지 데이터를 기반으로 제2 패턴(예: RGB 패턴(421)에 대응되도록 변환할 경우, M 색상의 광 중에서 R 색상의 광만을 이용하고 B 색상의 광은 삭제할 수 있다. 따라서 제1 이미지 데이터에 비해 제2 이미지 데이터의 밝기는 감소할 수 있다. 그 결과, 제2 이미지 데이터에서 포화된 적어도 하나의 픽셀이 생략될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 획득한 데이터를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서는 이미지 센서로부터 획득한 이미지 데이터를 기반으로 이미지 센서의 노출을 제어할 수 있다. 다만 본 개시의 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터에 비해 밝기가 저하된 제2 이미지 데이터를 프로세서(120)에 제공하므로, 프로세서(120)가 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어할 경우 AE의 정확도가 저하될 수 있다. 예를 들면, 이미지 센서의 픽셀들 중 적어도 일부가 포화되어 이미지 센서의 노출을 감소시켜야 하는 경우에도, 프로세서가 수신한 제2 이미지 데이터에는 포화된 픽셀이 존재하지 않는 것으로 식별되어 이미지 센서의 노출을 감소시키지 않아 AE의 정확도가 저하될 수 있다. 본 개시의 전자 장치(101)에서는 도 6 내지 도 10에서 설명되는 동작들을 통해, AE의 정확도를 향상시키고 이미지의 품질을 향상시킬 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 프로세서가 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 이용하여 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작의 흐름을 나타낸다. 도 6에 도시된 동작들은 이미지 센서(230) 또는 프로세서(120)가 수행하는 것으로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 601에서, 이미지 센서(230)는 픽셀 어레이(320)를 통해 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 603에서, 이미지 센서(230)는 상기 제1 이미지 데이터를 제2 패턴(예: RGB 패턴(421), 2x2 RGB 패턴(422))에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 605에서, 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램, 상기 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지, 또는 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제2 이미지 데이터로 변환하기 위한 변환 함수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 특성 정보에 대해서는 도 8, 도 9, 및 도 10을 참조하여 후술한다.
일 실시 예에 따르면, 동작 607에서, 이미지 센서(230)는 제2 이미지 데이터 및 특성 정보를 프로세서(120)에 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터가 아닌, 제2 패턴에 대응되는 제2 이미지 데이터를 프로세서(120)에 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 609에서, 프로세서(120)는 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 예를 들면, 제2 패턴의 이미지 데이터를 이미지 처리할 수 있는 프로세서(120)는, 제2 패턴으로 변환된 제2 이미지 데이터를 이미지 센서(230)로부터 제공받아 이미지 프레임을 생성할 수 있다. 다만, 프로세서(120)가 제2 이미지 데이터에 기초하여 이미지 프레임을 생성하는 방법은 이에 한정되지 아니한다. 예를 들어, 프로세서가 이미지 센서로부터 제1 이미지 데이터를 획득하고, 제1 이미지 데이터를 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득한 후, 제2 이미지 데이터에 기초하여 이미지 프레임을 획득할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 611에서, 프로세서(120)는 특성 정보를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 수신한 제2 이미지 데이터가 아닌, 특성 정보를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 특성 정보를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출 시간(exposure time)을 조절할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(120)는 특성 정보를 기반으로 이미지 센서(230)의 출력 게인(gain)을 조절할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 프레임을 획득하는 과정은 이미지 센서(230)의 노출을 제어하는 과정과 별개로 수행될 수 있다. 즉, 일 실시예에 따른 동작 방법은 동작 601, 동작 605, 동작 607 또는 동작 611 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 6에 도시된 동작의 순서는 변경될 수 있다. 예를 들어, 제2 이미지 데이터는 이미지 센서(230)에 제공되는 특성 정보와 별도로 프로세서(120)에 제공될 수 있다. 이 경우, 특성 정보는 제2 이미지 데이터가 프로세서(120)에 제공되지 전 또는 후에 획득될 수 있다. 다른 예로, 특성 정보는 제2 이미지 데이터를 획득하기 전에 획득되거나, 제2 이미지 데이터를 획득한 후에 획득되거나, 제2 영상 정보를 획득하는 것과 동시에 획득될 수 있다. 상기 동작들은 다른 방식으로 변경될 수 있다.도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 프로세서가 특성 정보를 이용하여 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작의 흐름을 나타낸다. 도 7에 도시된 동작들은 이미지 센서(230) 및 프로세서(120)에 의해 수행될 수 있다. 도 7에 도시된 동작의 순서는 변경될 수 있다. 예를 들어, 동작 711 및 동작 713은 동작 703, 동작 705, 동작 707 또는 동작 709 이전에 발생할 수 있다. 즉, 도 7에 도시된 동작의 순서대로 제한되지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 동작 701에서, 이미지 센서(230)는 픽셀 어레이(320)를 통해 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 동작 701은 도 6의 동작 601에 대응될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 703에서, 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터를 제2 패턴에 대응되도록 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 705에서, 이미지 센서(230)는 제2 패턴에 대응되는 제2 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 동작 703 내지 동작 705는 도 6의 동작 603에 대응될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 707에서, 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 제2 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 709에서, 프로세서(120)는 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 동작 707 내지 동작 709는 도 6의 동작 609에 대응될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 711에서, 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득할 수 있다. 동작 711은 도 6의 동작 605에 대응될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 713에서, 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 715에서, 프로세서(120)는 특성 정보를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 717에서, 이미지 센서(230)는 프로세서(120)의 제어에 따라 노출을 제어할 수 있다. 동작 713 내지 동작 717은 도 6의 동작 611에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 프레임을 획득하는 과정은 이미지 센서(230)의 노출을 제어하는 과정과 별개로 수행될 수 있다. 즉, 다양한 실시예는 동작 701, 동작 711, 동작 713, 동작 715 및 동작 717을 포함할 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른 이미지 센서가 프로세서에 제공하는 특성 정보의 일 예를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 이미지 센서(230)가 프로세서(120)에 제공하는 특성 정보는 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램(830)일 수 있다. 예를 들면, 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램(830)은 도 5의 제1 그래프(510)에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 히스토그램(830)은 픽셀 어레이의 픽셀들의 출력 신호 값에 관한 정보 및 각 출력 신호 값을 갖는 픽셀 어레이의 픽셀 개수에 관한 정보를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터(810)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터(810)를 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터(820)를 획득할 수 있다. 또한 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램(830)을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제2 이미지 데이터(820) 및 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램(830)을 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 제2 이미지 데이터(820) 및 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램(830)을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램(830)을 기반으로 제1 이미지 데이터 획득 시 픽셀 어레이(320)의 포화와 연관성이 있는 밝기 정보를 식별할 수 있다. 예를 들면, 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램(830)은 제2 이미지 데이터(820)가 아닌 제1 이미지 데이터(810)에 대한 정보이므로, 프로세서(120)는 이미지 히스토그램(830)을 기반으로 이미지 센서(230)의 픽셀이 포화되는 정도에 대비한 밝기 정도를 식별할 수 있다. 예를 들어, 밝기 정보는 제1 이미지 데이터(810)에서 포화된 픽셀의 개수 또는 제 이미지 데이터(810)에서 출력 신호 값이 기 설정된 값 이상인 픽셀의 개수를 나타낼 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 픽셀 어레이(320)의 상기 밝기 정보를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 이미지 히스토그램(830)을 기반으로 밝기 정도가 일정 수준 이상이라고 판단되는 경우(또는, 픽셀 어레이(320)의 포화 픽셀 또는 포화 정도가 지정된 수준 이상이라고 판단되는 경우), 이미지 센서(230)의 노출을 감소(예: 노출 시간 감소, 또는 출력 게인 감소)시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터(810)에 포함된 포화 픽셀의 개수가 일정 개수 이상인 경우, 밝기 레벨이 미리 정해진 레벨 이상이라고 판단할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(120)는 미리 정해진 값 이상의 출력 신호 값을 갖는 픽셀의 개수가 미리 정해진 개수 이상이면, 밝기 레벨이 미리 정해진 레벨 이상이라고 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)가 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램(830)을 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어함에 따라 이미지 센서(230)의 포화 픽셀 발생을 방지하거나 감소시킬 수 있으므로, 전자 장치(101)는 결함(예: 포화 픽셀 발생 시 컬러 왜곡에 따른 색 오차)이 감소된 이미지를 획득할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 이미지 센서가 프로세서에 제공하는 특성 정보의 다른 예를 나타낸다.
도 9를 참조하면, 이미지 센서(230)가 프로세서(120)에 제공하는 특성 정보는 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지(930)일 수 있다. 축소된 이미지(930)는 제1 패턴(예: RGBW 패턴(411), RYYB 패턴(412), CMY 패턴(413))에 대응될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터(810)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터(810)를 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터(820)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제2 패턴에 대응하는 제2 이미지 데이터(820)의 밝기는 제1 패턴에 대응하는 제1 이미지 데이터(810)의 밝기보다 낮을 수 있다. 또한 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지(930)를 생성할 수 있다. 따라서, 제2 이미지 데이터(820)는 제2 이미지 데이터(810)에 비해 밝기가 감소된 제2 패턴에 대응되도록 변환된 제1 이미지 데이터(810)에 대응될 수 있고, 이미지(930)는 크기, 해상도 또는 스케일이 축소된 제1 이미지 데이터(810)에 대응될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제2 이미지 데이터(820) 및 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지(930)를 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 제2 이미지 데이터(820) 및 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지(930)를 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지(930)를 기반으로 제1 이미지 데이터 획득 시 픽셀 어레이(320)의 포화와 연관성이 있는 밝기 정보를 식별할 수 있다. 예를 들면, 축소된 이미지(930)는 제2 이미지 데이터(820)가 아닌 제1 이미지 데이터(810)를 축소하여 생성된 이미지이고, 제2 패턴이 아닌 제1 패턴에 대응되므로, 프로세서(120)는 축소된 이미지(930)를 기반으로 이미지 센서(230)가 포화되는 정도에 대비한 밝기 정도(실제 포화 정도)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 식별된 밝기 정도(예: 실제 채도, 원본 채도)는 제2 이미지 데이터(820)에 기초하여 결정된 이미지 센서(230)의 채도 레벨과 비교될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제2 이미지 데이터(820)를 기반으로 이미지 센서(230)의 밝기 정보(예: 이미지 센서(230)의 실제 채도, 원본 채도)를 검출하는 것과 달리, 이미지(930)를 기반으로 이미지 센서(230)의 밝기 정도(예: 이미지 센서(230)의 채도 레벨)를 검출할 수 있다. 다양한 예에서, 밝기 정보는 밝기 정도를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 픽셀 어레이(320)의 상기 밝기 정보를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 축소된 이미지(930)를 기반으로 밝기 정도가 일정 수준 이상이라고 판단되는 경우(또는, 픽셀 어레이(320)의 포화 픽셀 또는 포화 정도가 지정된 수준 이상이라고 판단되는 경우), 이미지 센서(230)의 노출을 감소(예: 노출 시간 감소, 또는 출력 게인 감소)시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)가 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지(930)를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어함에 따라 이미지 센서(230)의 포화 픽셀 발생을 방지하거나 감소시킬 수 있으므로, 전자 장치(101)는 결함(예: 포화 픽셀 발생 시 컬러 왜곡에 따른 색 오차)이 감소된 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)가 제2 이미지 데이터(820)와 함께 축소된 이미지(930)를 출력하는 경우, 프로세서(120)는 축소된 이미지(930)를 기반으로 제1 이미지 데이터(810)의 출력 레벨의 수준을 판단할 수 있고, 포화 픽셀이 존재하는 경우 포화 픽셀의 위치 또한 식별할 수 있다. 예를 들어, 히스토그램(830)이 프로세서(120)에 제공되는 경우와 비교하면, 축소된 이미지(930)가 제공되면, 제1 이미지 데이터(810)에서 포화된 적어도 하나의 픽셀의 특정 위치가 식별될 수 있으며, 노출 제어(예: AE 제어) 또는 프로세서(120)에 의한 다른 처리는 특정 위치(또는 포화 픽셀이 복수 개인 경우 포화 픽셀에 대응되는 특정 위치)에 기초하여 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 도 8에서 설명된 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램(830)과 도 9에서 설명된 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지(930)를 함께 프로세서(120)에 제공할 수도 있다. 예를 들면, 제1 이미지 데이터(810)가 축소되는 과정에서 제1 이미지 데이터(810)에 포함된 고주파 피사체가 제거될 수 있으므로, 이미지 센서(230)는 축소된 이미지(930)와 함께 이미지 히스토그램(830)을 출력할 수 있다. 위에서 설명한 이점에 따라 두 가지 방법에 따른 이점이 각각 제공될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터(810)를 기반으로 축소된 이미지(930)를 생성하기 위해 다양한 방법을 이용할 수 있다. 예를 들면, 제1 이미지 데이터(810)에 포함된 포화 픽셀들의 영역의 크기가 작은 경우, 축소된 이미지(930)에서는 포화 픽셀의 존재를 식별하기 어려울 수 있다. 따라서 이미지 센서(230)는 임계 값을 이용한 추정 값 올림 계산을 이용하여 축소된 이미지(930)를 생성할 수 있다. 또는 이미지 센서(230)가 제1 이미지 데이터(810)의 n개의 픽셀들을 축소된 이미지(930)의 1개의 픽셀로 다운 스케일(down scale)할 때, 상기 n개의 픽셀들의 평균값, 중간값, 또는 최대값을 상기 1개의 픽셀의 값이 되도록 하여 축소된 이미지(930)를 획득할 수도 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 이미지 센서가 프로세서에 제공하는 특성 정보의 또다른 예를 나타낸다.
도 10을 참조하면, 이미지 센서(230)가 프로세서(120)에 제공하는 특성 정보는 제1 이미지 데이터(810)를 제2 이미지 데이터(820)로 변환하기 위한 변환 함수(1030)일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터(810)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제1 이미지 데이터(810)를 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터(820)를 획득할 수 있다. 이미지 센서(230)는 변환 함수(1030)를 이용하여 제1 이미지 데이터(810)를 제2 이미지 데이터(820)로 변환할 수 있다. 통상의 기술자는 컬러 필터 어레이의 제1 패턴에 대응하는 이미지 데이터를 컬러 필터 어레이의 제1 패턴과 다른 제2 패턴에 대응하는 이미지 데이터로 변환하기 위한 다양한 변환 함수를 사용할 수 있다. 예를 들어, RYYB 패턴에 해당하는 이미지 데이터를 RGB 패턴에 해당하는 이미지 데이터로 변환하는 변환 함수와 CMY 패턴에 해당하는 이미지 데이터를 2x2 RGB 패턴에 해당하는 이미지 데이터로 변환하는 변환 함수를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(230)는 제2 이미지 데이터(820) 및 변환 함수(1030)를 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 제2 이미지 데이터(820) 및 변환 함수(1030)를 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 센서(230)로부터 수신한 변환 함수(1030)를 기반으로, 변환 함수(1030)의 역함수인 변환 역함수(1035)를 획득(또는 산출)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 변환 역함수(1035)를 이용하여 제2 이미지 데이터(820)를 제1 패턴에 대응되도록 변환할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 이미지 데이터(820)에 변환 역함수(1035)를 적용하여, 제2 이미지 데이터(820)를 제1 패턴에 대응되도록 다시 변환한 제3 이미지 데이터(1010)를 획득할 수 있다. 예를 들면, 제3 이미지 데이터(1010)는 제1 이미지 데이터(810)와 유사한 출력 신호 값을 가질 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 제3 이미지 데이터(1010)를 기반으로 픽셀 어레이(320)의 포화와 연관성이 있는 밝기 정보를 식별할 수 있다. 예를 들면, 제3 이미지 데이터(1010)는 제1 이미지 데이터(810)와 유사한 값을 가지는 데이터이므로, 프로세서(120)는 제3 이미지 데이터(1010)를 기반으로 이미지 센서(230)가 포화되는 정도에 대비한 밝기 정도(실제 포화 정도)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 식별된 밝기 정도(예: 실제 채도, 원본 채도)는 제2 이미지 데이터(820)에 기초하여 결정된 이미지 센서(230)의 채도 레벨과 비교될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제2 이미지 데이터(820)를 기반으로 이미지 센서(230)의 밝기 정보(예: 이미지 센서(230)의 실제 채도, 원본 채도)를 검출하는 것과 달리, 이미지(930)를 기반으로 이미지 센서(230)의 밝기 정도(예: 이미지 센서(230)의 채도 레벨)를 검출할 수 있다. 다양한 예에서, 밝기 정보는 밝기 정도를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 픽셀 어레이(320)의 상기 밝기 정보를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 제3 이미지 데이터(1010)를 기반으로 밝기 정도가 일정 수준 이상이라고 판단되는 경우(또는, 픽셀 어레이(320)의 포화 픽셀 또는 포화 정도가 지정된 수준 이상이라고 판단되는 경우), 이미지 센서(230)의 노출을 감소(예: 노출 시간 감소, 또는 출력 게인 감소)시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)가 제3 이미지 데이터(1010)를 기반으로 이미지 센서(230)의 노출을 제어함에 따라 이미지 센서(230)의 포화 픽셀 발생을 방지하거나 감소시킬 수 있으므로, 전자 장치(101)는 결함(예: 포화 픽셀 발생 시 컬러 왜곡에 따른 색 오차)이 감소된 이미지를 획득할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서, 및 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 이미지 센서는, 상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하고, 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 상기 적어도 하나의 프로세서에 제공할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하고, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서를 포함하는 카메라의 노출을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 특성 정보는, 상기 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램, 상기 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지, 또는 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제2 이미지 데이터로 변환하기 위한 변환 함수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램, 또는 상기 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지이고, 상기 축소된 이미지는 상기 제1 패턴에 대응될 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 특성 정보를 기반으로 상기 제1 이미지 데이터 획득 시 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관성이 있는 밝기 정보에 기초하여 상기 이미지 센서의 노출을 제어할 수 있다. 밝기 정보는 이미지 센서의 각 픽셀들의 출력 값을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 밝기 정보에 기초하여 포화되었거나 포화에 가까운 출력 값을 출력하고 있는 픽셀의 개수나 비율이 식별될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 픽셀들의 출력 값들의 평균 값에 기초하여 카메라의 이미지 센서 또는 조리개를 제어할 수 있다. 평균 값을 결정하는 방법은 다양하게 구현될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 한 이미지 프레임에 포함된 전체 픽셀들의 출력 값의 평균을 결정할 수도 있고, 이미지 프레임의 일부분(예: 중심 영역 또는 선택된 영역)에 대한 값의 평균 값을 결정할 수도 있다. 이미지 촬영의 대상이 되는 영역이 어두운 영역과 밝은 영역이 혼재되어 있는 경우, 이미지 센서 내에서 포화되거나 포화된 상태에 가까운 값이 출력되는 영역이 증가할 수 있다. 전자 장치는 이미지 센서 내에서 포화되거나 포화된 상태에 가까운 값이 출력되는 영역이 증가할수록 출력 값들의 평균 값보다 낮은 값을 기초로 이미지 센서의 노출을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보가 지정된 수준 이상이라고 판단한 것에 응답하여, 상기 이미지 센서의 노출을 감소시킬 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제2 이미지 데이터로 변환하기 위한 변환 함수일 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 변환 함수를 기반으로 상기 변환 함수의 역함수인 변환 역함수를 획득하고, 상기 변환 역함수를 이용하여, 상기 제2 이미지 데이터를 상기 제1 패턴에 대응되도록 변환하여 제3 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제3 이미지 데이터를 기반으로 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관된 밝기 정보를 식별하고, 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출 시간 또는 상기 이미지 센서의 출력 게인(gain) 중 적어도 하나를 조절할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 제2 패턴은 베이어(Bayer) 패턴이고, 상기 제1 패턴의 상기 컬러 필터 어레이는, R(red), G(green), 또는 B(blue) 이외의 색상에 대응되는 컬러 필터를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 제2 이미지 데이터의 밝기는 상기 제1 이미지 데이터의 밝기에 비해 낮을 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서가, 상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하는 동작, 상기 이미지 센서가 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응하도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하는 동작, 상기 이미지 센서가 상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하는 동작, 상기 이미지 센서가 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 출력하는 동작, 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 프로세서가, 상기 이미지 센서로부터 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 획득하는 동작, 상기 프로세서가 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하는 동작, 및 상기 프로세서가 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램, 또는 상기 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지이고, 상기 축소된 이미지는 상기 제1 패턴에 대응되며, 상기 프로세서가 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작은, 상기 특성 정보를 기반으로 상기 제1 이미지 데이터 획득 시 상기 픽셀 어레이의 밝기 정보를 식별하는 동작, 및 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작은, 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보가 지정된 수준 이상이라고 판단한 것에 응답하여, 상기 이미지 센서의 노출을 감소시키는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제2 이미지 데이터로 변환하기 위한 변환 함수이고, 상기 프로세서가 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작은, 상기 변환 함수를 기반으로 상기 변환 함수의 역함수인 변환 역함수를 획득하는 동작, 상기 변환 역함수를 이용하여, 상기 제2 이미지 데이터를 상기 제1 패턴에 대응되도록 변환하여 제3 이미지 데이터를 획득하는 동작, 상기 제3 이미지 데이터를 기반으로 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관된 밝기 정보를 식별하는 동작, 및 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 프로세서가 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어하는 동작은, 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출 시간 또는 상기 이미지 센서의 출력 게인(gain) 중 적어도 하나를 조절하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 제2 패턴은 베이어(Bayer) 패턴이고, 상기 제1 패턴의 상기 컬러 필터 어레이는, R(red), G(green), 또는 B(blue) 이외의 색상에 대응되는 컬러 필터를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 제2 이미지 데이터의 밝기는 상기 제1 이미지 데이터의 밝기에 비해 낮을 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서, 및 상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 이미지 센서는, 상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제2 이미지 데이터의 밝기는 상기 제1 이미지 데이터의 밝기에 비해 낮고, 상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하고, 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 상기 적어도 하나의 프로세서에 제공할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하고, 상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램이고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 특성 정보를 기반으로 상기 제1 이미지 데이터 획득 시 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관된 밝기 정보를 식별하고, 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지이고, 상기 축소된 이미지는 상기 제1 패턴에 대응되며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 특성 정보를 기반으로 상기 제1 이미지 데이터 획득 시 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관된 밝기 정보를 식별하고, 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제2 이미지 데이터로 변환하기 위한 변환 함수이고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 변환 함수를 기반으로 상기 변환 함수의 역함수인 변환 역함수를 획득하고, 상기 변환 역함수를 이용하여, 상기 제2 이미지 데이터를 상기 제1 패턴에 대응되도록 변환하여 제3 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제3 이미지 데이터를 기반으로 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관된 밝기 정보를 식별하고, 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출 시간 또는 상기 이미지 센서의 출력 게인(gain) 중 적어도 하나를 조절할 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서; 및
    상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 이미지 센서는:
    상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하고,
    상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하고,
    상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하고,
    상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 상기 적어도 하나의 프로세서에 제공하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하고,
    상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서를 포함하는 카메라의 노출을 제어하는, 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 특성 정보는, 상기 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램, 상기 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지, 또는 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제2 이미지 데이터로 변환하기 위한 변환 함수 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램, 또는 상기 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지이고, 상기 축소된 이미지는 상기 제1 패턴에 대응되며,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 특성 정보를 기반으로 상기 제1 이미지 데이터 획득 시 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관된 밝기 정보를 식별하고,
    상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 카메라의 노출을 제어하는, 전자 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보가 지정된 수준 이상이라고 판단한 것에 응답하여, 상기 카메라의 노출을 감소시키는, 전자 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제2 이미지 데이터로 변환하기 위한 변환 함수이고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 변환 함수를 기반으로 상기 변환 함수의 역함수인 변환 역함수를 획득하고,
    상기 변환 역함수를 이용하여, 상기 제2 이미지 데이터를 상기 제1 패턴에 대응되도록 변환하여 제3 이미지 데이터를 획득하고,
    상기 제3 이미지 데이터를 기반으로 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관된 밝기 정보를 식별하고,
    상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 카메라의 노출을 제어하는, 전자 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 카메라의 노출을 제어하기 위해 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출 시간 또는 상기 이미지 센서의 출력 게인(gain) 중 적어도 하나를 조절하는, 전자 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 패턴은 베이어(Bayer) 패턴이고,
    상기 제1 패턴의 상기 컬러 필터 어레이는, R(red), G(green), 또는 B(blue) 이외의 색상에 대응되는 컬러 필터를 포함하는, 전자 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 이미지 데이터의 밝기는 상기 제1 이미지 데이터의 밝기에 비해 낮은, 전자 장치.
  9. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서가, 상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하는 동작;
    상기 이미지 센서가 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응하도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하는 동작;
    상기 이미지 센서가 상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하는 동작;
    상기 이미지 센서가 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 출력하는 동작;
    상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 프로세서가, 상기 이미지 센서로부터 상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 획득하는 동작;
    상기 프로세서가 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하는 동작; 및
    상기 프로세서가 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서를 포함하는 카메라의 노출을 제어하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터의 이미지 히스토그램, 또는 상기 제1 이미지 데이터가 축소된 이미지이고, 상기 축소된 이미지는 상기 제1 패턴에 대응되며,
    상기 프로세서가 상기 특성 정보를 기반으로 상기 카메라의 노출을 제어하는 동작은:
    상기 특성 정보를 기반으로 상기 제1 이미지 데이터 획득 시 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관된 밝기 정보를 식별하는 동작; 및
    상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 카메라의 노출을 제어하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 카메라의 노출을 제어하는 동작은, 상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보가 지정된 수준 이상이라고 판단한 것에 응답하여, 상기 카메라의 노출을 감소시키는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 특성 정보는 상기 제1 이미지 데이터를 상기 제2 이미지 데이터로 변환하기 위한 변환 함수이고,
    상기 프로세서가 상기 특성 정보를 기반으로 상기 카메라의 노출을 제어하는 동작은:
    상기 변환 함수를 기반으로 상기 변환 함수의 역함수인 변환 역함수를 획득하는 동작;
    상기 변환 역함수를 이용하여, 상기 제2 이미지 데이터를 상기 제1 패턴에 대응되도록 변환하여 제3 이미지 데이터를 획득하는 동작;
    상기 제3 이미지 데이터를 기반으로 상기 픽셀 어레이의 포화와 연관된 밝기 정보를 식별하는 동작; 및
    상기 픽셀 어레이의 상기 밝기 정보를 기반으로 상기 카메라의 노출을 제어하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 프로세서가 상기 특성 정보를 기반으로 상기 카메라의 노출을 제어하는 동작은, 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서의 노출 시간 또는 상기 이미지 센서의 출력 게인(gain) 중 적어도 하나를 조절하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 제2 패턴은 베이어(Bayer) 패턴이고,
    상기 제1 패턴의 상기 컬러 필터 어레이는, R(red), G(green), 또는 B(blue) 이외의 색상에 대응되는 컬러 필터를 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  15. 전자 장치에 있어서,
    제1 패턴의 컬러 필터 어레이 및 상기 컬러 필터 어레이의 아래에 배치된 픽셀 어레이를 포함하는 이미지 센서; 및
    상기 이미지 센서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 이미지 센서는:
    상기 픽셀 어레이를 통해 상기 제1 패턴에 대응되는 제1 이미지 데이터를 획득하고,
    상기 제1 이미지 데이터를 상기 제1 패턴과 구별되는 제2 패턴에 대응되도록 변환하여 제2 이미지 데이터를 획득하고, 상기 제2 이미지 데이터의 밝기는 상기 제1 이미지 데이터의 밝기에 비해 낮고,
    상기 제1 이미지 데이터와 관련된 특성 정보를 획득하고,
    상기 제2 이미지 데이터 및 상기 특성 정보를 상기 적어도 하나의 프로세서에 제공하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 제2 이미지 데이터를 기반으로 이미지 프레임을 획득하고,
    상기 이미지 센서로부터 제공된 상기 특성 정보를 기반으로 상기 이미지 센서를 포함하는 카메라의 노출을 제어하는, 전자 장치.
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