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KR20180052002A - 이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 Download PDF

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KR20180052002A
KR20180052002A KR1020160149027A KR20160149027A KR20180052002A KR 20180052002 A KR20180052002 A KR 20180052002A KR 1020160149027 A KR1020160149027 A KR 1020160149027A KR 20160149027 A KR20160149027 A KR 20160149027A KR 20180052002 A KR20180052002 A KR 20180052002A
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image processing
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김광태
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염동현
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Abstract

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 외부로부터 빛을 수집하는 렌즈부, 상기 렌즈부를 통과한 빛을 2차원으로 배치된 화소군으로 수광하는 이미지 센서, 외부의 객체에 관한 우선 순위 정보를 저장하는 메모리 및 상기 이미지 센서의 영상 신호를 처리하는 영상 처리부를 포함하고, 상기 영상 처리부는 제1 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제1 이미지 데이터를 수집하고, 상기 제1 이미지에서 인식되는 복수의 객체들에 대한 제1 인식 정보를 수집하고, 제2 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제2 이미지 데이터를 수집하고, 상기 제2 이미지에서 인식되는 객체에 대한 제2 인식 정보를 수집하고, 상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정하도록 설정될 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치{Method for Processing Image and the Electronic Device supporting the same}
본 문서의 다양한 실시 예는 이미지를 처리하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치에 관한 것이다.
DSLR, 미러리스 디지털 카메라 등 다양한 형태의 촬영 장치(또는 촬상 장치)가 출시되고 있다. 또한, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 전자 장치는 카메라 모듈을 포함하여, 사진 또는 동영상을 촬영하는 기능을 제공하고 있다. 상기 전자 장치는 자동으로 초점을 조절(Auto Focus; AF)하거나 자동으로 노출을 조절(Auto Exposure; AE)하여, 사용자가 별도의 설정을 하지 않은 경우에도, 적정 수준의 사진 또는 동영상을 촬영하도록 지원하고 있다.
종래 기술에 따른 전자 장치는 화면 상에 복수의 객체(인물의 얼굴)들이 포함된 상태에서 AF를 수행하는 경우, 전자 장치에 가장 가까운 객체 또는 가장 큰 면적을 차지하는 객체, 화면 중앙에 가까운 객체 등을 사용자의 관심 객체로 결정하고, 결정된 관심 객체에 초점을 맞추는 방식으로 동작하고 있다. 종래 기술에 따른 전자 장치는 화면 상에 복수의 객체(인물의 얼굴)들이 포함된 경우, 단순한 알고리즘에 의해 사용자의 관심 객체를 결정하여, 사용자의 실제 의도와는 다른 객체를 중심으로 사진 또는 동영상이 촬영되는 문제점이 있다.
또는, 종래 기술에 따른 전자 장치는 사용자에게 관심 객체에 관한 이미지를 미리 저장하도록 하고, 저장된 이미지를 참고하여 관심 객체를 결정하고 있다. 이 경우, 사용자는 관심 객체를 반복적으로 등록, 삭제 또는 변경하는 과정을 수행하는 불편함을 겪을 수 있다. 또한, AF Bracketing을 통해 노출을 변경하여 AF를 수행하고 있으나, 야간 촬영 등에서 성능이 제한될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 외부로부터 빛을 수집하는 렌즈부, 상기 렌즈부를 통과한 빛을 2차원으로 배치된 화소군으로 수광하는 이미지 센서, 외부의 객체에 관한 우선 순위 정보를 저장하는 메모리 및 상기 이미지 센서의 영상 신호를 처리하는 영상 처리부를 포함하고, 상기 영상 처리부는 제1 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제1 이미지 데이터를 수집하고, 상기 제1 이미지에서 인식되는 복수의 객체들에 대한 제1 인식 정보를 수집하고, 제2 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제2 이미지 데이터를 수집하고, 상기 제2 이미지에서 인식되는 객체에 대한 제2 인식 정보를 수집하고, 상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치는 복수의 객체들을 동시에 촬영하는 경우, 사용자의 실질적인 의도를 반영하여 선택된 관심 객체(또는 피사체, 이하 동일)에 AF 및 AE, AWB, Color 보정 등을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치는 사용자가 관심을 가지는 객체에 관한 데이터베이스를 이용하여, 관심 객체 결정의 정확성을 높일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치는 전자 장치의 움직임 또는 이미지 비교 등을 이용하여, 사용자가 실질적으로 원하는 객체에 AF를 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치는 네트워크를 통해 사용자의 관심 객체에 관한 정보를 저장하여, 다른 환경, 다른 장치를 이용하여 촬영하는 경우에도, 사용자가 관심을 가지는 객체를 빠르게 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치는 사용자가 검색한 단어를 기반으로 데이터베이스를 업데이트하여, 사용자가 관심을 갖는 처음 촬영하는 피사체에 대해서도 AF를 수행할 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성도이다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 영상 처리부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3a는 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3b는 다양한 실시 예에 따른 정지 영상의 촬영 과정에서의 관심 객체 결정을 나타내는 순서도이다.
도 3c는 다양한 실시 예에 따른 동영상의 촬영 과정에서의 관심 객체 결정을 나타내는 순서도이다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 객체 데이터베이스의 저장 예시도이다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 사진 촬영 예시도이다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 이용 순서도이다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 관심 객체의 우선 순위를 표시하는 사용자 인터페이스의 예시도이다.
도 8은 네트워크 환경 내의 전자 장치를 도시한다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다", 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 또는/및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)", "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)", "~하도록 설계된(designed to)", "~하도록 변경된(adapted to)", "~하도록 만들어진(made to)", 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 문서의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식형(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예들에서, 전자 장치는 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 가전 제품은, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자 장치(101(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 금융 기관의 ATM(automatic teller's machine), 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치(internet of things)(예: 전구, 각종 센서, 전기 또는 가스 미터기, 스프링클러 장치, 화재경보기, 온도조절기(thermostat), 가로등, 토스터(toaster), 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 전자 장치는 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 어떤 실시 예에 따른 전자 장치는 플렉서블 전자 장치일 수 있다. 또한, 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 기술 발전에 따른 새로운 전자 장치를 포함할 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 설명된다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 전자 장치(101)는 외부의 피사체로부터 반사되는 빛을 수집하여 사진 또는 동영상을 촬영하는 장치일 수 있다. 전자 장치(101)는 렌즈부(110), 셔터부(120), 이미지 센서(130), 센서 인터페이스(135), 영상 처리부(140), 센서 모듈(또는 센서)(150), 메모리(170), 및 디스플레이(180)를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 렌즈부(110)은 피사체에서 장치에 도달한 빛을 수집할 수 있다. 수집된 빛은 이미지 센서(130)에 결상될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 렌즈부(110)은 복수로 구성 될 수 있다(예: 듀얼 카메라, 어레이 카메라 등).
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 셔터부(120)는 슬릿 주행을 함으로써 이미지 센서(110)로의 노광량을 조절할 수 있다. 예를 들어, 셔터부(120)는 기구적 형태를 가지는 셔터로 구성될 수도 있고, 센서의 컨트롤을 통한 전자 셔터로 구성될 수도 있다. 다른 예를 들어, 셔터부(120)는 선막(전면 셔터막)만 전자적으로 구성하는 셔터일 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 센서(130)(또는 촬상 소자, 촬상 소자부)는 광전 전환 효과로 빛을 전자적인 이미지 데이터로 변환할 수 있다. 이미지 데이터는 센서 인터페이스(135)를 통해서 영상처리부(140)에 전달될 수 있다. 이미지 센서(130)는 2차원 배치되는 화소군을 포함할 수 있고, 각각의 화소에서 빛을 전자적인 이미지 데이터로 변환할 수 있다. 이미지 센서(130)는 각각의 픽셀에 기록된 광전 전환 효과에 따른 전자적인 이미지 데이터를 읽을 수 있다(read-out). 본 발명의 다양한 실시예에 따른 이미지 센서(130)은 복수로 구성 될 수 있다.
센서 인터페이스(135)는 이미지 센서(130)와 영상 처리부(140) 사이의 인터페이스를 수행할 수 있다.
영상 처리부(140)(또는 프로세서, 어플리케이션 프로세서)는 이미지 센서(130)에서 수집한 이미지 데이터를 다양한 처리과정을 거쳐서, 디스플레이(180)에 출력하거나 메모리(170)에 저장할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 영상처리부(140)는 전처리부(예: Pre ISP), 메인 처리부(예: ISP, peripheral controller), 후처리부(예: Post-ISP) 등을 포함할 수 있다. 전처리부(예: Pre ISP)는 이미지 정합 또는 감마 처리 등의 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전처리부는 연속적으로 촬영된 복수의 이미지들 사이에 흔들림이 있는 경우, 영상 정합 과정을 통해 흔들림 성분을 제거하거나 줄일 수 있다. 메인 처리부는 전처리부로부터 수신한 신호를 보정, 합성하여 전체 이미지 신호를 생성할 수 있다. 메인 처리부는 신호의 증폭, 변환, 처리 등의 전반적인 동작을 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 후처리부는 메인 처리부에서 제공하는 영상 신호를 저장부(170)에 저장하거나 디스플레이(180)에 출력할 수 있다. 후처리부는 저장부(170) 또는 디스플레이(180)에서 지원하는 형태로 영상 신호를 변환하여 전달할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 이미지 센서(130)에서 수집한 이미지 데이터를 분석하여, 렌즈부(110) 또는 이미지 센서(130)를 제어하는 신호를 생성할 수 있다. 상기 신호를 통해 사용자가 관심을 가지는 객체(또는 피사체)가 선명하게 촬영될 수 있도록 초점을 조절할 수 있다.
영상 처리부(140)는 기본 설정 또는 사용자의 선택(예: Live View 상의 객체를 선택)에 따라 렌즈부(110) 또는 이미지 센서(130)를 제어하여 초점을 조절할 수 있다.
영상 처리부(140)는 센서 모듈(150)을 통해 전자 장치(101)의 움직임이 감지되는 경우(또는 움직임의 정도가 지정된 값을 초과하는 경우), 움직임 발생 전후의 이미지를 비교하여, 사용자의 관심 객체를 결정할 수 있다. 영상 처리부(140)의구성 및 초점 조절을 위한 처리에 관한 추가 정보는 도 2 내지 도 7을 통해 제공될 수 있다.
센서 모듈(150)은 전자 장치(101)의 움직임 정보(예: 이동 방향, 이동 거리, 회전 방향, 회전 정도 등), 주변 밝기 등을 센싱 할 수 있다. 센서 모듈(150)은 센싱 정보를 영상 처리부(140)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(150)은 자이로 센서, 가속도 센서, 근접 센서, 조도 센서 등을 포함하여, 전자 장치(101) 주변의 환경을 센싱한 정보(예: 주변 밝기, 주변 사물, 전자 장치의 위치, 장소 등)를 수집할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 센서 모듈(150)은 GPS 등의 위치 인식 모듈을 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 센서 모듈(150)은 다른 이미지 센서(미도시)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(150)은 이미지 센서(130)(예: 메인 카메라)와 구분되는 별개의 이미지 센서(예: 서브 카메라)를 이용하여, 조도 정보 등을 수집할 수 있다.
저장부(170)는 영상 처리부(140)를 통해 처리된 이미지를 저장할 수 있다. 디스플레이(180)는 영상 처리부(140)에서 처리된 이미지 데이터를 사용자가 확인할 수 있도록 출력할 수 있다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 영상 처리부의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 2는 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다. 각각의 구성은 서로 통합되거나, 분리될 수 있다. 영상 처리부(140)는 하나의 칩(예: 어플리케이션 프로세서)으로 구현될 수도 있고, 복수의 칩들로 구성될 수도 있다. 예를 들어, 객체 인식부(210), 객체 분류부(215), 관심 객체 결정부(220)는 하나의 모듈이거나 분리된 모듈일 수 있다. 다른 예를 들어, 센서 모듈(150), 객체 데이터베이스(230)는 외부 장치(예: 서버)에 배치될 수 있다.
다양한 실시예에 따른 영상 처리부(140)는 객체 인식부(210), 객체 분류부(215), 관심 객체 결정부(220), 객체 데이터베이스(230), 촬영 제어부(240)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 객체 인식부(210)는 이미지 데이터에 기반하여 다양한 객체를 인식할 수 있다. 예를 들어, 인물의 얼굴, 사물, 패턴, 무늬 등을 인식할 수 있다. 얼굴을 인식하는 경우, 객체 인식부(210)는 이미지 데이터에서 사람의 눈, 코, 입 등의 상대적인 위치를 중심으로 얼굴의 위치, 크기 등을 결정할 수 있다. 객체 인식부(210)는 다양한 방식의 객체 인식 알고리즘을 이용할 수 있다.
일 실시 예에서, 객체 인식부(210)는 별도의 데이터베이스에 저장된 정보를 기반으로 객체를 인식할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 데이터 처리부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 데이터 처리부(미도시)는 이미지 센서(130)에서 리드 아웃된 데이터를 객체 인식부(210)에서 인식하기 용이한 형태로 전달할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리부(미도시)는 전체 픽셀 데이터 중 중앙의 일부 영역(예: 관심 영역)의 데이터를 전달하거나, 엣지 발생 지점에서 엣지 종료 지점을 중심으로 하는 데이터를 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 객체 분류부(215)는 객체 인식부(210)에서 검출된 객체를 객체 데이터베이스(230)를 참조하여 분류할 수 있다. 객체 분류부(215)는 객체 인식부(210)에서 인식된 객체가 객체 데이터베이스(230)에 저장된 객체와 매칭되는지를 확인할 수 있다. 객체 분류부(215)는 매칭 결과를 관심 객체 결정부(220)에 제공할 수 있다. 관심 객체 결정부(220)는 결정된 관심 객체에 관한 정보를 촬영 제어부(240)에 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 관심 객체 결정부(220)는 입력되는 이미지 데이터를 분석하여, 사용자의 관심 객체를 결정할 수 있다. 관심 객체 결정부(220)는 객체 인식부(210)에서 인식된 객체 중 객체 데이터베이스(230)을 참조하여, 사용자의 관심 객체를 결정할 수 있다. 관심 객체 결정부(220)는 인식된 객체 중 객체 데이터베이스(230)에 저장된 객체와 매칭되는 객체가 있는 경우, 해당 객체의 우선 순위에 따라 관심 객체를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 시간(T1)에서 수집된 이미지 데이터에서 추출된 제1 내지 제4 객체에 대해, 객체 데이터베이스(230)에서 매칭되는 객체를 확인할 수 있다. 제1 객체가 매칭되고, 제 2 내지 제 4 객체는 매칭되지 않은 경우, 관심 객체 결정부(220)는 제 1 객체를 관심 객체로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 제1 객체 및 제2 객체가 매칭되고, 제3 객체 및 제4 객체는 매칭되지 않은 경우, 관심 객체 결정부(220)는 제1 객체 및 제2 객체 모두를 관심 객체로 결정하거나, 우선 순위가 높은 객체를 관심 객체로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 관심 객체 결정부(220)는 센서 모듈(150)을 통해 센싱 정보(예: 전자 장치(101)의 이동 정보, 회전 정보 등)를 수신하는 경우, 지정된 시간 주기(예: 0.2초) 단위로 이미지 데이터에 포함된 객체를 인식한 인식 정보를 비교할 수 있다. 관심 객체 결정부(220)는 센싱 정보를 기반으로 관심 객체를 결정할 수 있다.
예를 들어, 관심 객체 결정부(220)는 전자 장치(101)의 움직임이 발생하는 경우, 움직임 전후에 인식된 객체의 변화를 확인하여, 계속적으로 인식되는 객체, 화면상에 표시되는 시간이 많은 객체 등을 사용자의 관심 객체로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 관심 객체 결정부(220)는 각각의 인식된 객체에 대한 가중치를 부여하여, 객체 데이터베이스(250)에 저장할 수 있다. 관심 객체 결정부(220)는 새로 인식된 객체에 대한 데이터를 생성하거나, 기존에 저장된 객체의 가중치를 반영하여 우선 순위를 변경할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 관심 객체 결정부(220)는 정지 영상의 저장이 완료되는 경우, 또는 동영상 촬영이 종료되는 경우(또는 동영상의 저장이 완료되는 경우), 촬영 과정에서 변경된 가중치를 객체 데이터베이스(250)에 업데이트할 수 있다.
관심 객체 결정부(220)에서 관심 개체를 결정하는 방법에 대한 추가 정보는 도 3 내지 도 7을 통해 제공될 수 있다.
객체 데이터베이스(230)는 객체 인식부(210)을 통해 인식된 객체 또는 인식될 가능성이 있는 객체에 관한 정보를 저장할 수 있다. 객체 데이터베이스(230)는 객체 인식에 필요한 정보, 각 객체의 우선 순위(또는 우선 순위 점수), 각 객체의 출현 빈도 등을 저장할 수 있다.
촬영 제어부(240)는 렌즈부(110) 또는 이미지 센서(130)을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 촬영 제어부(240)는 관심 객체 결정부(220)에서 결정된 관심 객체를 중심으로 AF, AWB, Expose, Color modification 등이 수행될 수 있도록 렌즈부(110) 또는 이미지 센서(130)을 제어할 수 있다.
일 실시 예에서, 정지 영상 촬영의 경우, 촬영 제어부(240)는 관심 객체 결정부(220)에서 전달된 관심 객체를 기반으로 각 관심 객체의 심도와 AF Point를 계산할 수 있다. 촬영 제어부(240)는 미리 설정된 값에 따라 관심 객체를 중심으로 하는 AF, AWB, Expose, Color modification 등을 수행할 수 있다.
다른 일 실시 예에서, 동영상 촬영의 경우, 촬영 제어부(240)는 관심 객체 결정부(220)에서 전달된 관심 객체를 기반으로 미리 설정된 값에 따라 관심 객체를 중심으로 AF, AWB, Expose, Color modification 등을 수행하고, 촬영 중인 동영상에 반영할 수 있다.
도 3a는 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3a를 참조하면, 동작 311에서, 영상 처리부(140)는 제1 시간(T1)에 이미지 센서(130)를 통해 제1 이미지 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 데이터는 카메라 앱을 실행하고 디스플레이(180)를 통해 출력되는 Live View 이미지일 수 있다. 다른 예를 들어, 제1 이미지 데이터는 사용자가 동영상 촬영 버튼을 눌러, 동영상 촬영이 진행되는 과정에서 디스플레이(180)를 통해 출력되는 이미지일 수 있다.
동작 312에서, 영상 처리부(140)는 제1 이미지 데이터에서 인식되는 복수의 객체들에 대한 제1 인식 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 제1 인식 정보는 객체의 종류, 특징점 위치, 객체 데이터베이스(230) 매칭 여부 등을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 영상 처리부(140)는 제1 인식 정보를 버퍼 또는 객체 데이터베이스(230)에 저장할 수 있다.
동작 313에서, 영상 처리부(140)는 제1 시간(T1) 이후의 제2 시간(T2)에 이미지 센서(130)를 통해 제2 이미지 데이터를 수집할 수 있다. 제1 시간(T1)과 제2 시간(T2)는 지정된 시간 주기(T)(예: 0.2초)를 유지할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 이미지 센서(130)는 지정된 시간 주기(T) 중에도 계속적으로 이미지 데이터를 수집할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 센서 모듈(150)은 제1 시간(T1)과 제2 시간(T2) 사이에 발생하는 전자 장치(101)의 움직임을 감지할 수 있다. 일 실시 예에서, 센서 모듈(150)은 동작 312에 따른 제1 이미지 데이터가 수집되기 이전부터 계속적으로 전자 장치(101)의 움직임을 감지할 수도 있다. 센서 모듈(150)은 전자 장치(101)의 움직임 정보(예: 이동 방향, 이동 거리, 회전 방향, 회전 정도 등)를 센싱할 수 있다. 센서 모듈(150)은 센싱 정보를 영상 처리부(140)에 제공할 수 있다. 일 실시 예에서, 센서 모듈(150)은 전자 장치(101)가 지정된 범위 이상 움직인 것으로 판단되는 경우에 한하여, 센싱 정보를 영상 처리부(140)에 제공할 수도 있다.
동작 314에서, 영상 처리부(140)는 제2 이미지 데이터에서 인식되는 객체에 대한 제2 인식 정보를 수집할 수 있다. 제1 시간(T1)과 제2 시간(T2) 사이의 시간 주기(T) 동안 화면상에 객체는 유지되거나, 이동하거나, 크기가 변경되거나, 사라질 수 있다. 또는 객체가 이동하지 않는 경우라도, 사용자가 전자 장치(101)를 이동함에 따라 화면상에 객체는 유지되거나, 이동하거나, 크기가 변경되거나, 사라질 수 있다. 객체의 이동 또는 전자 장치(101)의 이동에 따라, 제1 인식 정보와 제2 인식 정보 사이의 차이가 발생할 수 있다.
동작 35에서, 영상 처리부(140)는 제1 인식 정보와 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 사용자가 전자 장치(101)를 이동하는 경우는 일반적으로 사용자가 관심을 갖고 촬영하고자 하는 객체를 따라가기 위한 동작일 수 있다. 영상 처리부(140)는 사용자가 전자 장치(101)를 이동하는 경우, 움직임이 발생 전후의 인식되는 객체를 비교하여, 사용자의 관심 객체를 결정할 수 있다. 영상 처리부(140)는 움직임이 발생 전후로 계속 인식되는 객체, 화면상에 표시되는 시간이 상대적으로 많은 객체, 화면상에 표시되는 면적이 커진 객체 등을 사용자의 관심 객체로 결정할 수
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 인식되는 객체에 관심 객체 결정을 위한 가중치를 부여하여, 합산된 가중치를 기반으로 우선 순위를 결정하고, 우선 순위에 따라 관심 객체를 결정할 수 있다.
예를 들어, 영상 처리부(140)는 인식된 객체 중, 계속적으로 인식되는 객체, 화면상에 포함되는 시간이 많은 객체, 화면상에 표시되는 면적이 커진 객체 등에 대해 상대적으로 높을 가중치를 부여할 수 있다. 또는 영상 처리부(140)는 화면의 중심에 가깝게 배치되는 객체에 대해 가중치를 부여할 수 있다.
다른 예를 들어, 영상 처리부(140)는 인식된 객체 중, 시간 주기(T) 동안 지정된 횟수 또는 지정된 크기 이하로 검출되는 객체에 대해서는 미리 설정된 낮은 가중치를 부여할 수 있다.
다른 예를 들어, 영상 처리부(140)는 추적중인 객체가 Live View의 가장자리로 움직이거나 Live View 화면에서 사라진 이후, 카메라의 움직임이 발생하고, 다시 해당 객체가 Live View 화면으로 포함되는 경우, 해당 객체에 대한 가중치를 높일 수 있다.
다른 예를 들어, 영상 처리부(140)는 추적중인 객체가 움직이는 방향과 전자 장치(101)의 움직임이 일치하는 경우, 해당 객체에 대한 가중치를 높일 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 사용자가 특정 객체를 터치하여 AF point를 선택한 경우, 선택된 객체에 대한 가중치를 높일 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 인식된 객체 중 객체 데이터베이스(230)에 저장된 객체와 매칭되는 객체는 현재 촬영에 따른 가중치와, 이전에 저장된 우선 순위 정보의 가중치를 합산하여, 관심 객체를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 전자 장치(101)의 움직임이 없는 경우에도, 제1 인식 정보와 제2 인식 정보를 비교하여, 사용자의 관심 객체를 결정할 수 있다. 예를 들어, 객체의 이동에 따라 인식되는 객체가 변경된 경우, 영상 처리부(140)는 변경된 객체를 중심으로 사용자의 관심 객체를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 전자 장치(101)의 움직임이 없는 경우에도, 관심 객체의 크기 변경에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 고정 된 상태에서(예: 삼각대 등에 전자 장치가 고정 된 상태 등) 디스플레이 혹은 버튼에 가해지는 사용자 입력에 의해 관심 객체의 크기가 변경(예: 줌인, 줌아웃 에 의한 크기 변경) 된 경우, 영상 처리부(140)는 크기가 커진 객체를 중심으로 사용자의 관심 객체를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 미리 설정된 관심 영역(region of interest; ROI)의 제1 인식 정보 및 제2 인식 정보를 비교하여, 관심 객체를 결정할 수 있다. 관심 영역은 사용자의 선택(예: 화면 터치) 또는 자동 설정(예: 화면의 중앙 일부 영역)으로 결정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 결정된 관심 객체를 기반으로 렌즈부(110) 또는 이미지 센서(130)을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 상기 제어 신호를 통해 AF, AWB, Expose, Color modification 등이 수행될 수 있다.
도 3b는 다양한 실시 예에 따른 정지 영상의 촬영 과정에서의 관심 객체 결정을 나타내는 순서도이다. 도 3b는 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3b를 참조하면, 동작 321에서, 영상 처리부(140)는 Live View 화면을 출력할 수 있다. Live View 화면은 자동 실행되거나, 사용자의 입력에 의해 실행될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)의 전원을 켜는 경우, 자동 실행될 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자가 버튼을 누르거나, 카메라 앱을 실행하는 경우, Live View 화면은 실행될 수 있다. Live View 화면은 다른 어플리케이션의 호출에 의해 실행될 수도 있다.
동작 322에서, 영상 처리부(140)는 지정된 시간 주기(T) 간격으로 객체를 인식할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 센서 모듈(150)을 통해 전자 장치(101)가 미리 설정된 속도 또는 각도 이상으로 움직이는 경우, 객체를 인식하는 시간 주기(T)를 짧게 설정할 수 있다.
동작 323에서, 영상 처리부(140)는 센서 모듈(150)을 통해, 지정된 시간 주기(T) 동안 전자 장치(101)의 움직임이 발생하는지(또는 전자 장치(101)의 움직임이 지정된 범위 이상(또는 초과)인지)를 확인할 수 있다.
동작 324에서, 영상 처리부(140)는 전자 장치(101)의 움직임이 발생한 경우, 인식된 객체의 변화를 기반으로 관심 객체를 결정할 수 있다.
영상 처리부(140)는 결정된 관심 객체를 기반으로 각 관심 객체의 심도와 AF Point를 계산할 수 있다. 영상 처리부(140)는 미리 설정된 값에 따라 관심 객체를 중심으로 하는 AF, AWB, Expose, Color modification 등을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 전자 장치(101)의 움직임이 발생하지 않은 경우(또는 전자 장치(101)의 움직임이 지정된 범위 미만(또는 이하)인 경우), 현재 Live View 상에 존재하는 객체의 위치 및 움직임을 기반으로 관심 객체를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 정지 영상의 저장이 완료되는 경우(예: 셔터 누르는 동작, 터치 버튼을 누르는 경우), 설정된 초점, 노출 등을 반영하여 촬영을 수행될 수 있다. 영상 처리부(140)는 촬영 과정에서 변경된 인식 정보(예: 가중치, 출현 빈도, 출현 날짜, 구도 정보, 크기 정보 등)를 객체 데이터베이스(250)에 업데이트하여 저장할 수 있다.
도 3c는 다양한 실시 예에 따른 동영상의 촬영 과정에서의 관심 객체 결정을 나타내는 순서도이다. 도 3c는 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3c를 참조하면, 동작 331에서, 영상 처리부(140)는 동영상 촬영의 시작을 확인할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 카메라 앱을 실행한 상태에서, 동영상 촬영을 시작하기 위해 촬영 시작 버튼을 터치하는지를 확인할 수 있다.
동작 332에서, 영상 처리부(140)는 동영상 촬영이 시작된 이후, 지정된 시간 주기(T) 간격으로 객체를 인식할 수 있다.
동작 333에서, 영상 처리부(140)는 센서 모듈(150)을 통해, 지정된 시간 주기(T) 동안 전자 장치(101)의 움직임이 발생하는지(또는 전자 장치(101)의 움직임이 지정된 범위 이상(또는 초과)인지)를 확인할 수 있다.
동작 334에서, 영상 처리부(140)는 전자 장치(101)의 움직임이 발생한 경우, 인식된 객체의 변화를 기반으로 관심 객체를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 전자 장치(101)의 움직임이 발생하지 않은 경우(또는 전자 장치(101)의 움직임이 지정된 범위 미만(또는 이하)인 경우), 현재 입력되는 이미지에 존재하는 객체의 위치 및 움직임을 기반으로 관심 객체를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 동영상의 촬영이 종료 되는 경우(예: 사용자가 촬영 종료 버튼을 터치하는 경우) 또는 동영상의 저장이 완료되는 경우(예: 촬영 종료 후 자동 저장되는 경우 또는 사용자가 저장 버튼을 터치하는 경우 등), 동영상을 촬영 하는 과정에서 변경된 인식 정보(예: 가중치, 출현 빈도, 출현 날짜, 구도 정보, 크기 정보 등)를 객체 데이터베이스(250)에 업데이트하여 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 영상 처리부(140)는 사용자가 동영상 촬영 중 완료를 하지 않고, 동영상 기능을 강제 중단하는 경우, 변경된 인식 정보를 객체 데이터베이스(230)에 적용하지 않을 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법은 전자 장치에서 수행되고, 제1 시간에 이미지 센서를 통해 제1 이미지를 수집하는 동작, 상기 제1 이미지에서 인식되는 복수의 객체들에 대한 제1 인식 정보를 수집하는 동작, 제2 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제2 이미지를 수집하는 동작, 상기 제2 이미지에서 인식되는 객체에 대한 제2 인식 정보를 수집하는 동작 및 상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 이미지 처리 방법은 상기 결정된 관심 객체를 이용하여 상기 렌즈부 또는 상기 이미지 센서를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 이미지 처리 방법은 정지 영상에 대한 촬영 입력이 발생하면, 상기 제1 인식 정보 및 상기 제2 인식 정보를 기반으로 메모리에 저장된 외부의 객체에 관한 우선 순위 정보를 업데이트 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 이미지 처리 방법은 동영상에 대한 촬영 종료 입력 또는 저장 입력이 발생하면, 상기 제1 인식 정보 및 상기 제2 인식 정보를 기반으로 메모리에 저장된 외부의 객체에 관한 우선 순위 정보를 업데이트 동작을 더 포함할 수 있다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른 객체 데이터베이스의 저장 예시도이다. 도 4에서는 얼굴 인식의 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4를 참조하면, 관심 객체 DB(401)는 객체 식별 부호(410), 가중치(또는 우선 순위)(420), 출현 빈도(430), 구도 정보(440), 촬영 일자(450), 촬영 위치(460) 등의 정보를 포함할 수 있다. 도 4의 항목은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 관심 객체 DB(401)는 객체가 내는 소리(예: 목소리)등)에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
객체 식별 부호(410)는 객체에 대해 고유하게 할당되는 기호일 수 있다. 객체 식별 부호(410)는 새롭게 인식되는 객체가 있는 경우 또는 사용자가 검색한 객체가 있는 경우, 새롭게 추가될 수 있다.
인식된 객체가 출현 빈도(430), 구도 정보(440), 촬영 일자(450), 출현 위치(460) 등의 데이터를 기반으로 사용자의 관심 객체일 가능성이 높은 경우, 해당 객체의 가중치(또는 우선 순위)(420)는 높아질 수 있다. 예를 들어, 이미지에서 인식되는 빈도가 높은 경우, 이미지의 중심에 가까운 경우, 이미지에서 차지하는 면적이 큰 경우 등에는 가중치(또는 우선 순위)(420)가 높아질 수 있다.
다양한 실시 예에서, 출연 빈도(430), 구도 정보(440), 촬영 일자(450), 출현 위치(460)는 촬영에 의해 별도로 저장된 정지 영상 또는 동영상을 기준으로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 영상 처리부(140)는 정지 영상의 저장이 완료되는 경우(예: 셔터 누르는 동작, 터치 버튼을 누르는 경우), 변경된 출연 빈도(430), 구도 정보(440), 촬영 일자(450), 출현 위치(460)에 관한 정보를 관심 객체 DB(401)에 업데이트할 수 있다. 다른 예를 들어, 영상 처리부(140)는 동영상의 촬영이 종료 되는 경우(예: 사용자가 촬영 종료 버튼을 터치하는 경우) 또는 동영상의 저장이 완료되는 경우(예: 촬영 종료 후 자동 저장되는 경우 또는 사용자가 저장 버튼을 터치하는 경우 등), 변경된 출연 빈도(430), 구도 정보(440), 촬영 일자(450), 출현 위치(460)에 관한 정보를 관심 객체 DB(401)에 업데이트할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 관심 객체 DB(401)는 외부 장치(예: 서버)에 전송되어 저장될 수 있다. 사용자는 필요한 경우, 외부 서버에 저장된 관심 객체 DB(401)를 다른 전자 장치에 다운로드 하여 이용할 수 있다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 사진 촬영 예시도이다.
도 5를 참조하면, 사용자는 전자 장치(101)를 이용하여 주변의 피사체를 촬영할 수 있다. 사용자는 화면 상에 복수의 객체들이 포함되는 경우, 관심을 갖는 피사체를 따라 이동하면서, 사진(정지 영상) 또는 동영상을 촬영할 수 있다. 이하에서는 정지 영상을 촬영하는 경우를 중심으로 논의하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
사용자가 Live View가 시작되는 제1 시간(T1)에, 디스플레이(180)를 통해 제1 이미지(510) 확인하는 경우, 영상 처리부(140)는 제1 객체(511) 내지 제4 객체(514)를 인식할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 제1 객체(511) 내지 제4 객체(514) 중 객체 데이터베이스(230)에 미리 저장된 객체와 매칭되는 객체가 있는 경우, 해당 객체의 우선 순위에 따라 관심 객체를 결정할 수 있다.
객체 데이터베이스(230)에 미리 저장된 객체와 매칭되는 객체가 없는 경우에는 제1 객체(511) 내지 제4 객체(514)에 모두 동일한 가중치가 부여될 수 있다.
영상 처리부(140)는 센서 모듈(150)을 통해 수집된 전자 장치(101)의 이동 정보를 분석하여, 전자 장치(101)가 지정된 범위 이상(또는 초과) 이동하는지를 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 별도의 이동이 없는 경우, 제1 이미지(510) 내에서 계속적으로 유지되고 있는 객체에 대한 가중치를 높여서 저장할 수 있다. 예를 들어, 객체가 이동하여 화면에서 제거된 객체는 가중치가 상대적으로 낮아질 수 있고, 이동이 없거나 작은 범위로 이동한 객체는 상대적으로 가중치가 높아질 수 있다. 또는 객체가 전자 장치(101)에 가깝게 이동하거나 전자 장치(101)가 객체에 가깝게 이동하여 화면상의 면적 비율이 넓어지는 객체는 가중치가 높아질 수 있다.
사용자가 전자 장치(101)를 지정된 범위 이상 이동하여, 제2 시간(T2)에, 디스플레이(180)를 통해 제2 이미지(520)를 확인하는 경우, 영상 처리부(140)는 제3 객체(513) 및 제4 객체(514)를 인식할 수 있다.
영상 처리부(140)는 제1 시간(T1)과 제2 시간(T2)에 공통적으로 인식된 제3 객체(513) 및 제4 객체(514)에 대한 가중치를 상대적으로 높게 설정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 객체의 이동 방향과 카메라의 움직임의 방향이 일치하는(또는 동기화되는) 경우, 해당 객체에 추가적인 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 제2 이미지(520)에서 인식되는 제3 객체(513) 및 제4 객체(514) 중 제3 객체(513)는 A방향으로 이동되고, 제4 객체(514)는 B방향으로 이동된 것으로 판단되는 경우, 영상 처리부(140)는 전자 장치(101)가 이동한 A방향과 일치하는 제3 객체(513)에 대해 추가 가중치를 부여할 수 있다.
사용자가 다시 전자 장치(101)를 지정된 범위 이상 이동하여, 제3 시간(T3)에, 디스플레이(180)을 통해 제3 이미지(530)를 확인하는 경우, 영상 처리부(140)는 제2 객체(512) 내지 제4 객체(514)를 인식할 수 있다. 이 경우, 제3 객체(513) 및 제4 객체(514)의 가중치는 계속적으로 높은 상태를 유지할 수 있다. 제2 객체(512)는 제3 이미지(530)에서 다시 인식되는 상태이므로, 제1 객체(511)보다는 가중치가 높고, 제3 객체(513) 또는 제4 객체(514) 보다는 가중치가 낮은 상태로 변경될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 사용자가 특정 객체를 선택하는 입력을 발생시키는 경우, 해당 객체의 가중치가 높아질 수 있다. 예를 들어, 사용자가 화면상의 제3 객체(513)를 터치하는 경우, 제3 객체(513)의 가중치가 높아질 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 사용자가 촬영 버튼을 눌러 사진을 저장하는 경우, 촬영 과정에서 변경된 객체에 대한 인식 정보 또는/및 가중치가 객체 데이터베이스(230)에 업데이트될 수 있다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 사용자의 검색 정보를 이용한 객체 데이터베이스의 갱신을 나타내는 순서도이다.
도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 사용자가 검색한 정보를 기반으로 사용자의 관심 객체에 관한 정보를 업데이트할 수 있다. 사용자가 웹 브라우저 앱을 통해 자주 검색하는 객체는 이전에 촬영을 자주 진행하지 않는 객체 또는 촬영을 진행한적 없는 객체도 사용자의 관심 객체일 수 있다. 영상 처리부(140)는 사용자의 검색 정보를 기반으로 사용자의 관심 객체가 될 수 있는 가능성이 높은 객체에 관한 인식 정보 등을 미리 저장하여, 사용자가 해당 객체를 촬영하는 경우, 우선적으로 AF가 진행되도록 할 수 있다.
동작 610에서, 영상 처리부(140)가 사용자의 검색 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리부(140)는 웹 브라우저, 음성 녹음, 또는 카메라 앱 등을 통해 사용자가 검색한 단어, 자주 녹음되는 목소리 패턴 등을 확인할 수 있다.
동작 620에서, 영상 처리부(140)는 사용자의 검색 정보와 연관된 추가 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 추가 정보는 사용자가 검색한 단어와 연관된 통계, 대표 이미지, 검색 빈도, 검색 날짜, 검색한 이미지를 내부 메모리에 저장한 빈도 등일 수 있다. 영상 처리부(140)는 추가 정보가 내부 메모리에 저장되지 않은 경우, 외부 장치(예: 서버)를 통해 관련 정보를 수집할 수도 있다.
동작 630에서, 영상 처리부(140)는 연관된 정보를 기반으로 객체 데이터베이스(230)을 업데이트할 수 있다. 이를 통해, 사용자가 자주 촬영 할 수 없는 객체라도, 반복적으로 검색한 객체인 경우, 우선적으로 자동으로 초점이 맞춰질 수 있다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 관심 객체의 우선 순위를 표시하는 사용자 인터페이스의 예시도이다.
도 7을 참조하면, 영상 처리부(140)는 2 이상의 객체가 관심 객체로 결정된 경우, 각각의 객체에 대한 우선 순위를 사용자 인터페이스를 통해 표시할 수 있다.
사용자가 촬영을 시작하여, 화면(701)에 포함된 복수의 객체들을 촬영하는 경우, 전자 장치(101)의 움직임 또는 객체 데이터베이스(230)에 저장된 객체의 우선 순위에 따라 제1 객체(710) 및 제2 객체(720)가 관심 객체로 결정될 수 있다.
영상 처리부(140)는 제1 객체(710) 및 제2 객체(720)에 AF 표시(711 또는 721)와 별개로 우선 순위 표시(711a 및 721a)를 출력할 수 있다. 우선 순위 표시(711a 및 721a)는 제1 객체(710) 및 제2 객체(720)의 우선 순위의 정도에 따라 아이콘 표시, 점수 표시, 순위 표시, 아웃포커스 효과등의 다양한 방식으로 출력될 수 있다. 예를 들어, 우선 순위 표시(711a 및 721a)는 점수 표시 방식으로 출력될 수도 있다. 다른 예를 들어, 우선 순위 표시(711a 및 721a)는 AF 표시(711 또는 721)와 결합되어 출력될 수도 있다. 우선 순위가 높은 객체의 AF 표시(711 또는 721)는 상대적으로 진하게 표시되고, 우선 순위가 낮은 객체의 AF 표시(711 또는 721)는 상대적으로 연하게 표시될 수도 있다. 또 다른 실시 예에서, 우선 순위가 높은 객체의 AF 표시(711 또는 721)와 우선 순위가 낮은 객체의 AF 표시(711 또는 721)를 서로 다른 색상으로 표시 할 수도 있다.
사용자는 우선 순위 표시(711a 및 721a)를 통해, Live view 상에서 현재 관심 객체가 어떻게 계산되고 있는지를 확인할 수 있다. 이를 통하여 사용자는 촬영의 결과를 미리 예상할 수 있다.
사용자가 현 구도에서 촬영을 진행하면, 촬영 제어부(240)는 미리 계산된 거리 및 심도를 바탕으로 1회 촬영 혹은 AF Bracketing을 결정한다. AF Bracketing 설정이 되어 있다면, 심도 내에 제1 객체(710) 및 제2 객체(720)가 존재하지 않을 때 자동으로 AF Bracketing을 수행할 수 있다. 우선 근접한 제1 객체(710)에 AF point를 맞추고 1회 촬영을 수행한 후, 자동으로 제2 객체(720)에 AF point를 맞추고 촬영할 수 있다. 제1 사진에는 제1 객체(710)가 선명하고 주변이 상대적으로 흐린 사진이 촬영될 수 있고, 제2 사진에서 제2 객체(720)가 선명하고, 주변이 상대적으로 흐린 사진이 촬영될 수 있다. 이 경우, 제1 사진은 제1 객체(710)에 맞추어 Expose, AWB, Color 보정 등을 수행될 수 있고, 제2 사진은 제2 객체(720)에 맞추어 Expose, AWB, Color 보정 등을 수행될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 우선 순위가 높은 객체에 우선적으로 AF, AE, AWB, Color 보정 등을 수행 하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 영상 처리부(140)는 지정된 순위 이상을 가지는 객체가 2개 이상인 경우, 각 객체의 심도를 계산하고, 각 객체들이 지정된 AF point에서 동일 심도 내에 들어오지 않는다면, AF Bracketing을 수행할 수 있다.
도 8을 참조하여, 다양한 실시 예에서의, 네트워크 환경(800) 내의 전자 장치(801)가 기재된다. 전자 장치(801)는 버스(810), 프로세서(820), 메모리(830), 입출력 인터페이스(850), 디스플레이(860), 및 통신 인터페이스(870)를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(801)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다. 버스(810)는 구성요소들(810-870)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다. 프로세서(820)는, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(820)는, 예를 들면, 전자 장치(801)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.
메모리(830)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(830)는, 예를 들면, 전자 장치(801)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 메모리(830)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(840)을 저장할 수 있다. 프로그램(840)은, 예를 들면, 커널(841), 미들웨어(843), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(845), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(847) 등을 포함할 수 있다. 커널(841), 미들웨어(843), 또는 API(845)의 적어도 일부는, 운영 시스템으로 지칭될 수 있다. 커널(841)은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(843), API(845), 또는 어플리케이션 프로그램(847))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(810), 프로세서(820), 또는 메모리(830) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(841)은 미들웨어(843), API(845), 또는 어플리케이션 프로그램(847)에서 전자 장치(801)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
미들웨어(843)는, 예를 들면, API(845) 또는 어플리케이션 프로그램(847)이 커널(841)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다. 또한, 미들웨어(843)는 어플리케이션 프로그램(847)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어(843)는 어플리케이션 프로그램(847) 중 적어도 하나에 전자 장치(801)의 시스템 리소스(예: 버스(810), 프로세서(820), 또는 메모리(830) 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여하고, 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리할 수 있다. API(845)는 어플리케이션(847)이 커널(841) 또는 미들웨어(843)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(850)는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(801)의 다른 구성요소(들)에 전달하거나, 또는 전자 장치(801)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.
디스플레이(860)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(860)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(860)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스(870)는, 예를 들면, 전자 장치(801)와 외부 장치(예: 제 1 외부 전자 장치(802), 제 2 외부 전자 장치(804), 또는 서버(806)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스(870)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(862)에 연결되어 외부 장치(예: 제 2 외부 전자 장치(804) 또는 서버(806))와 통신할 수 있다.
무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시 예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 “Beidou”) 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, “GPS”는 “GNSS”와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(862)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제 1 및 제 2 외부 전자 장치(802, 804) 각각은 전자 장치(801)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(801)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(802,804), 또는 서버(806)에서 실행될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전자 장치(801)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(801)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(802, 804), 또는 서버(806))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(802, 804), 또는 서버(806))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(801)로 전달할 수 있다. 전자 장치(801)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(901)의 블록도이다.
전자 장치(901)는, 예를 들면, 도 8에 도시된 전자 장치(801)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(901)는 하나 이상의 프로세서(예: AP)(99), 통신 모듈(920), (가입자 식별 모듈(924), 메모리(930), 센서 모듈(940), 입력 장치(950), 디스플레이(960), 인터페이스(970), 오디오 모듈(980), 카메라 모듈(991), 전력 관리 모듈(995), 배터리(996), 인디케이터(997), 및 모터(998)를 포함할 수 있다. 프로세서(910)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(910)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(910)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 프로세서(910)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서를 더 포함할 수 있다. 프로세서(910)는 도 9에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(921))를 포함할 수도 있다. 프로세서(910) 는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드)하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다.
통신 모듈(920)(예: 통신 인터페이스(870))와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(920)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(921), WiFi 모듈(923), 블루투스 모듈(925), GNSS 모듈(927), NFC 모듈(928) 및 RF 모듈(929)를 포함할 수 있다. 셀룰러 모듈(921)은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(921)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(924)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(901)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(921)은 프로세서(910)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(921)은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(921), WiFi 모듈(923), 블루투스 모듈(925), GNSS 모듈(927) 또는 NFC 모듈(928) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. RF 모듈(929)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(929)은, 예를 들면, 트랜시버, PAM(power amp module), 주파수 필터, LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 셀룰러 모듈(921), WiFi 모듈(923), 블루투스 모듈(925), GNSS 모듈(927) 또는 NFC 모듈(928) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다. 가입자 식별 모듈(924)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 또는 임베디드 SIM을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.
메모리(930)(예: 메모리(830))는, 예를 들면, 내장 메모리(932) 또는 외장 메모리(934)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(932)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리(934)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 외장 메모리(934)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(901)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.
센서 모듈(940)은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치(901)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(940)은, 예를 들면, 제스처 센서(940A), 자이로 센서(940B), 기압 센서(940C), 마그네틱 센서(940D), 가속도 센서(940E), 그립 센서(940F), 근접 센서(940G), 컬러(color) 센서(940H)(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서(940I), 온/습도 센서(940J), 조도 센서(940K), 또는 UV(ultra violet) 센서(940M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 센서 모듈(940)은, 예를 들면, 후각(e-nose) 센서, 일렉트로마이오그라피(EMG) 센서, 일렉트로엔씨팔로그램(EEG) 센서, 일렉트로카디오그램(ECG) 센서, IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(940)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(901)는 프로세서(910)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(940)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(910)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(940)을 제어할 수 있다.
입력 장치(950)는, 예를 들면, 터치 패널(952), (디지털) 펜 센서(954), 키(956), 또는 초음파 입력 장치(958)를 포함할 수 있다. 터치 패널(952)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(952)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(952)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. (디지털) 펜 센서(954)는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키(956)는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(958)는 마이크(예: 마이크(988))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.
디스플레이(960)(예: 디스플레이(860))는 패널(962), 홀로그램 장치(964), 프로젝터(966), 및/또는 이들을 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 패널(962)은, 예를 들면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 패널(962)은 터치 패널(952)과 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 패널(962)은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 터치 패널(952)과 일체형으로 구현되거나, 또는 터치 패널(952)과는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치(964)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(966)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(901)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 인터페이스(970)는, 예를 들면, HDMI(972), USB(974), 광 인터페이스(optical interface)(976), 또는 D-sub(D-subminiature)(978)를 포함할 수 있다. 인터페이스(970)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스(170)에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 인터페이스(970)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(980)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(980)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스(145)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(980)은, 예를 들면, 스피커(982), 리시버(984), 이어폰(986), 또는 마이크(988) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다. 카메라 모듈(991)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시 예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 전력 관리 모듈(995)은, 예를 들면, 전자 장치(901)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(995)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC, 또는 배터리 또는 연료 게이지를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리(996)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(996)는, 예를 들면, 충전식 전지 및/또는 태양 전지를 포함할 수 있다.
인디케이터(997)는 전자 장치(901) 또는 그 일부(예: 프로세서(910))의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터(998)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동, 또는 햅틱 효과 등을 발생시킬 수 있다. 전자 장치(901)는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFloTM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있는 모바일 TV 지원 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치(예: 전자 장치(901))는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함하거나, 또는, 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치는 외부로부터 빛을 수집하는 렌즈부, 상기 렌즈부를 통과한 빛을 2차원으로 배치된 화소군으로 수광하는 이미지 센서, 외부의 객체에 관한 우선 순위 정보를 저장하는 메모리 및 상기 이미지 센서의 영상 신호를 처리하는 영상 처리부를 포함하고, 상기 영상 처리부는 제1 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제1 이미지 데이터를 수집하고, 상기 제1 이미지 데이터에서 인식되는 복수의 객체들에 대한 제1 인식 정보를 수집하고, 제2 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제2 이미지 데이터를 수집하고, 상기 제2 이미지 데이터에서 인식되는 객체에 대한 제2 인식 정보를 수집하고, 상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 영상 처리부는 상기 결정된 관심 객체를 이용하여 상기 렌즈부 또는 상기 이미지 센서를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하도록 설정될 수 있다. 상기 영상 처리부는 상기 제어 신호를 이용하여 AF(auto focus), AE(auto exposure, AWB(auto white balance), 컬러보정 중 적어도 하나를 수행 하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 영상 처리부는 상기 제1 인식 정보 또는 상기 우선 순위 정보를 기반하여 상기 제2 시간 이전의 상기 관심 객체를 결정하고, 상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 상기 제2 시간 이후의 상기 관심 객체를 결정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 영상 처리부는 정지 영상에 대한 촬영 입력이 발생하면, 상기 제1 인식 정보 및 상기 제2 인식 정보를 기반으로 상기 우선 순위 정보를 업데이트 하도록 설정될 수 있다. 상기 영상 처리부는 상기 촬영 입력에 의해 저장되는 이미지에서 인식되는 객체에 대한 상기 우선 순위 정보를 업데이트 하도록 설정될 수 있다. 상기 전자 장치는, 통신 모듈을 더 포함하고, 상기 영상 처리부는 상기 업데이트된 우선 순위 정보를 상기 통신 모듈을 이용하여 외부 장치에 전송 하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 영상 처리부는 동영상에 대한 촬영 종료 입력 또는 저장 입력이 발생하면, 상기 제1 인식 정보 및 상기 제2 인식 정보를 기반으로 상기 우선 순위 정보를 업데이트 하도록 설정될 수 있다. 상기 영상 처리부는 상기 촬영 종료 입력 또는 상기 저장 입력에 의해 저장되는 동영상에서 인식되는 객체에 대한 상기 우선 순위 정보를 업데이트하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는 상기 전자 장치 또는 상기 전자 장치 주변 상황과 연관된 정보를 획득하기 위한 적어도 하나의 센서를 더 포함할 수 있다. 상기 영상 처리부는 상기 적어도 하나의 센서를 통해 상기 전자 장치가 지정된 범위 이상 이동하거나 회전하는지를 확인 하도록 설정될 수 있다. 상기 영상 처리부는 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 비교하여 객체의 이동 정보를 추출하고, 상기 센서를 통해 상기 전자 장치의 이동 정보를 추출하고, 상기 객체의 이동 정보와 상기 전자 장치의 이동 정보가 동기화 되는 경우, 상기 객체에 대한 우선 순위를 높이도록 설정 하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 영상 처리부는 상기 제1 시간과 상기 제2 시간 사이에 상기 센서를 통해 상기 전자 장치의 지정된 범위 이상의 움직임이 감지되는 경우, 상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 우선 순위 정보는 상기 객체의 우선 순위 정보, 촬영 빈도, 구도 정보, 촬영일 정보, 촬영 위치 정보 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 영상 처리부는 사용자의 검색 정보를 기반으로 상기 우선 순위 정보를 업데이트 하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 영상 처리부는 상기 제1 시간과 상기 제2 시간 사이에 계속적으로 상기 이미지 센서를 통해 영상 신호를 수신 하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는 컨텐츠를 출력할 수 있는 디스플레이를 더 포함하고, 상기 영상 처리부는 상기 제2 시간 이후의 제3 시간에 상기 디스플레이를 통해 출력되는 이미지에 포함되는 객체에 대해 상기 우선 순위와 연관된 정보를 표시 하도록 설정될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예: 메모리(930))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(920))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체 (예: 플롭티컬 디스크), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따른, 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

Claims (21)

  1. 전자 장치에 있어서,
    외부로부터 빛을 수집하는 렌즈부;
    상기 렌즈부를 통과한 빛을 2차원으로 배치된 화소군으로 수광하는 이미지 센서;
    외부의 객체에 관한 우선 순위 정보를 저장하는 메모리; 및
    상기 이미지 센서의 영상 신호를 처리하는 영상 처리부;를 포함하고,
    상기 영상 처리부는
    제1 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제1 이미지 데이터를 수집하고,
    상기 제1 이미지 데이터에서 인식되는 복수의 객체들에 대한 제1 인식 정보를 수집하고,
    제2 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제2 이미지 데이터를 수집하고,
    상기 제2 이미지 데이터에서 인식되는 객체에 대한 제2 인식 정보를 수집하고,
    상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    상기 결정된 관심 객체를 이용하여 상기 렌즈부 또는 상기 이미지 센서를 제어하기 위한 제어 신호를 생성 하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    상기 제어 신호를 이용하여 AF(auto focus), AE(auto exposure, AWB(auto white balance), 컬러보정 중 적어도 하나를 수행 하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    상기 제1 인식 정보 또는 상기 우선 순위 정보를 기반하여 상기 제2 시간 이전의 상기 관심 객체를 결정하고,
    상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 상기 제2 시간 이후의 상기 관심 객체를 결정 하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    정지 영상에 대한 촬영 입력이 발생하면, 상기 제1 인식 정보 및 상기 제2 인식 정보를 기반으로 상기 우선 순위 정보를 업데이트 하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    상기 촬영 입력에 의해 저장되는 이미지에서 인식되는 객체에 대한 상기 우선 순위 정보를 업데이트 하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제5항에 있어서, 상기 전자 장치는, 통신 모듈을 더 포함하고, 상기 영상 처리부는
    상기 업데이트된 우선 순위 정보를 상기 통신 모듈을 이용하여 외부 장치에 전송 하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    동영상에 대한 촬영 종료 입력 또는 저장 입력이 발생하면, 상기 제1 인식 정보 및 상기 제2 인식 정보를 기반으로 상기 우선 순위 정보를 업데이트 하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    상기 촬영 종료 입력 또는 상기 저장 입력에 의해 저장되는 동영상에서 인식되는 객체에 대한 상기 우선 순위 정보를 업데이트하도록 설정된 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 전자 장치는,
    상기 전자 장치 또는 상기 전자 장치 주변 상황과 연관된 정보를 획득하기 위한 적어도 하나의 센서를 더 포함하는 전자 장치.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    상기 적어도 하나의 센서를 통해 상기 전자 장치가 지정된 범위 이상 이동하거나 회전하는지를 확인 하도록 설정된 전자 장치.
  12. 제10항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 비교하여 객체의 이동 정보를 추출하고,
    상기 센서를 통해 상기 전자 장치의 이동 정보를 추출하고,
    상기 객체의 이동 정보와 상기 전자 장치의 이동 정보가 동기화 되는 경우, 상기 객체에 대한 우선 순위를 높이도록 설정 하도록 설정된 전자 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 영상 처리부는
    상기 제1 시간과 상기 제2 시간 사이에 상기 센서를 통해 상기 전자 장치의 지정된 범위 이상의 움직임이 감지되는 경우, 상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정하도록 설정된 전자 장치.
  14. 제1항에 있어서, 상기 우선 순위 정보는
    상기 객체의 우선 순위 정보, 촬영 빈도, 구도 정보, 촬영일 정보, 촬영 위치 정보 중 적어도 일부를 포함하는 전자 장치.
  15. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    사용자의 검색 정보를 기반으로 상기 우선 순위 정보를 업데이트 하도록 설정된 전자 장치.
  16. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    상기 제1 시간과 상기 제2 시간 사이에 계속적으로 상기 이미지 센서를 통해 영상 신호를 수신 하도록 설정된 전자 장치.
  17. 제1항에 있어서,
    컨텐츠를 출력할 수 있는 디스플레이를 더 포함하고,
    상기 영상 처리부는
    상기 제2 시간 이후의 제3 시간에 상기 디스플레이를 통해 출력되는 이미지에 포함되는 객체에 대해 상기 우선 순위와 연관된 정보를 표시 하도록 설정된 전자 장치.
  18. 전자 장치에서 수행되는 이미지 처리 방법에 있어서,
    제1 시간에 이미지 센서를 통해 제1 이미지를 수집하는 동작;
    상기 제1 이미지에서 인식되는 복수의 객체들에 대한 제1 인식 정보를 수집하는 동작;
    제2 시간에 상기 이미지 센서를 통해 제2 이미지를 수집하는 동작;
    상기 제2 이미지에서 인식되는 객체에 대한 제2 인식 정보를 수집하는 동작; 및
    상기 제1 인식 정보와 상기 제2 인식 정보의 차이에 기반하여 사용자의 관심 객체를 결정하는 동작;을 포함하는 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 결정된 관심 객체를 이용하여 상기 렌즈부 또는 상기 이미지 센서를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 동작;을 더 포함하는 전자 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    정지 영상에 대한 촬영 입력이 발생하면, 상기 제1 인식 정보 및 상기 제2 인식 정보를 기반으로 메모리에 저장된 외부의 객체에 관한 우선 순위 정보를 업데이트 동작;을 더 포함하는 방법.
  21. 제18항에 있어서,
    동영상에 대한 촬영 종료 입력 또는 저장 입력이 발생하면, 상기 제1 인식 정보 및 상기 제2 인식 정보를 기반으로 메모리에 저장된 외부의 객체에 관한 우선 순위 정보를 업데이트 동작;을 더 포함하는 방법.

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