KR102524982B1

KR102524982B1 - 흐림 처리가 수행된 이미지에 노이즈 패턴을 반영하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102524982B1
Application number: KR1020180092478A
Authority: KR
Inventors: 현종민; 이승한; 황인성; 판디 수바스; 이다솜
Original assignee: 삼성전자 주식회사
Priority date: 2018-08-08
Filing date: 2018-08-08
Publication date: 2023-04-24
Also published as: KR20200017185A; WO2020032497A1; US20200051218A1; US11107198B2

Abstract

본 발명의 다양한 실시 예들은 적어도 하나의 카메라, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 하나 이상의 외부 객체들에 대응하는 적어도 하나의 이미지를 획득하고, 상기 적어도 하나의 이미지를 이용하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 확인하고, 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지로부터 상기 깊이 정보와 관련된 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 외부 객체에 대응하는 제1 영역, 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 외부 객체 대응하는 제2 영역을 확인하고, 상기 제1 영역에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대한 흐림 처리를 수행하고, 및 상기 흐림 처리된 제2 영역의 상기 적어도 일부에 상기 제1 노이즈 패턴이 적어도 반영된 보정 이미지를 생성하도록 설정된 방법 및 장치에 관하여 개시한다. 다양한 실시 예들이 가능하다.

Description

흐림 처리가 수행된 이미지에 노이즈 패턴을 반영하는 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR APPLYING NOISE PATTERN TO IMAGE PROCESSED BOKEH}

본 발명의 다양한 실시예들은 이미지 내 보정 처리된 전경 영역과 흐림 효과가 적용된 배경 영역 간의 노이즈 차이를 개선할 수 있는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

디지털 기술의 발달과 함께 이동통신 단말기, PDA(personal digital assistant), 전자수첩, 스마트 폰, 태블릿 PC(personal computer), 웨어러블 디바이스(wearable device) 등과 같은 다양한 유형의 전자 장치가 널리 사용되고 있다. 이러한, 전자 장치는 기능 지지 및 증대를 위해, 전자 장치의 하드웨어적인 부분 및/또는 소프트웨어적인 부분이 지속적으로 개량되고 있다.

예를 들어, 전자 장치는 사용자의 니즈에 맞춰 하드웨어적으로 카메라 성능(예: 화소, 광각, 망원, 광학 줌)을 개선하고, 소프트트웨어적으로 이미지를 보정(또는 개선)하는 기술을 개선시키고 있다. 즉, 전자 장치는 하드웨어적인 카메라 성능을 보완하는 요소로서 이미지 보정 기술을 적용하고 있다. 또한, 사용자는 온라인 커뮤니티를 통해 타인과 소통하는 문화를 즐기고 있어, 자신의 모습을 담은 이미지(예: 사진, 동영상)를 온라인 커뮤니티 상에 업로드하고 있다. 이때, 사용자는 자신의 모습이 보다 선명하고 예쁘게 이미지에 표현되거나, 타인과 구별되는 자신만의 독특한 모습을 표현하기 위해 다양한 이미지 보정 기술을 이용하여 이미지를 보정하고 있다.

이미지 보정 기술 중 하나인 흐림 효과(Bokeh effect)는 하나의 이미지를 전경 영역(예: 피사체(또는 사용자))과 배경 영역(예: 피사체를 제외한 영역)으로 나누고, 배경 영역만 흐리게 표현하는 것이다. 이때, 전자 장치는 배경 영역에 흐림 효과를 적용하면서, 전경 영역에 대해서 이미지 보정 처리를 수행할 수 있다. 전자 장치는 이미지 보정 시 노이즈를 제거하기 때문에, 보정된 전경 영역과 흐림 효과를 적용한 배경 영역 간의 노이즈 차이가 날 수 있다. 노이즈 차이가 많이 나게 되면, 이미지 품질이 떨어져 보인다는 문제점이 있다.

다양한 실시예들에서는, 이미지 내 보정 처리된 전경 영역과 흐림 효과가 적용된 배경 영역 간의 노이즈 차이를 개선할 수 있는 방법 및 장치에 관하여 개시할 수 있다.

다양한 실시예들에서는, 이미지 내 제1 영역에 대응하는 노이즈 패턴을 흐림 효과가 적용된 제2 영역에 적용시킴으로써, 상기 이미지에서 서로 다른 깊이 레벨을 갖는 제1 영역 및 제2 영역 간의 노이즈 차이를 줄일 수 있는 방법 및 장치에 관하여 개시할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 적어도 하나의 카메라, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 하나 이상의 외부 객체들에 대응하는 적어도 하나의 이미지를 획득하고, 상기 적어도 하나의 이미지를 이용하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 확인하고, 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지로부터 상기 깊이 정보와 관련된 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 외부 객체에 대응하는 제1 영역, 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 외부 객체 대응하는 제2 영역을 확인하고, 상기 제1 영역에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대한 흐림 처리를 수행하고, 및 상기 흐림 처리된 제2 영역의 상기 적어도 일부에 상기 제1 노이즈 패턴이 적어도 반영된 보정 이미지를 생성하도록 설정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은 상기 전자 장치의 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 하나 이상의 외부 객체들에 대응하는 적어도 하나의 이미지를 획득하는 동작, 상기 적어도 하나의 이미지를 이용하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 확인하는 동작, 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지로부터 상기 깊이 정보와 관련된 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 외부 객체에 대응하는 제1 영역, 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 외부 객체 대응하는 제2 영역을 확인하는 동작, 상기 제1 영역에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴을 생성하는 동작, 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대한 흐림 처리를 수행하는 동작, 및 상기 흐림 처리된 제2 영역의 상기 적어도 일부에 상기 제1 노이즈 패턴이 적어도 반영된 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 적어도 하나의 카메라, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 이미지로부터 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 객체에 대응하는 제1 영역, 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 객체 대응하는 제2 영역을 분할하고, 상기 제1 영역에 분포된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역에 분포된 노이즈를 검출하여 제2 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대한 흐림 처리를 수행하고, 및 상기 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제1 노이즈 패턴 또는 상기 제2 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성하도록 설정할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 이미지 내에서 보정 처리된 전경 영역과 흐림 효과가 적용된 배경 영역 간의 노이즈 차이를 개선할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 이미지 내 제1 영역에 대응하는 노이즈 패턴을 흐림 효과가 적용된 제2 영역에 적용시킴으로써, 상기 이미지에서 서로 다른 깊이 레벨을 갖는 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역 간의 노이즈 차이를 줄여 이미지를 향상시킬 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 이미지 내 제2 영역에 대해서 흐림 효과를 적용한 후, 상기 이미지 내 제1 영역에 대응하는 제1 노이즈 패턴을 상기 제1 영역에 적용하고, 상기 제2 영역에 대응하는 제2 노이즈 패턴을 상기 제2 영역에 적용함으로써, 이미지 내 노이즈 이질감을 줄일 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 이미지 내 제2 영역에 대해서 흐림 효과를 적용한 후, 상기 이미지 내 제1 영역 및 제2 영역에 제3 노이즈 패턴을 적용함으로써, 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 이질감을 줄일 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 이미지 내 제2 영역에 대해서 흐림 효과를 적용한 후, 상기 이미지 내 제1 영역에 제1 분할 노이즈 패턴을 적용하고, 상기 제2 영역에 제2 분할 노이즈 패턴을 적용함으로써, 이미지를 향상시킬 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 카메라 모듈(180)을 예시하는 블럭도(200)이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 기능 처리 모듈의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 이미지를 개선하는 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따라 제1 영역의 제1 노이즈 패턴을 제2 영역에 적용하는 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 이미지 개선 방법을 도시한 흐름도이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따라 제1 영역 및 제2 영역에 각각 노이즈 패턴을 적용하는 일례를 도시한 도면이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 이미지 개선 방법을 도시한 흐름도이다.
도 10은 다양한 실시예들에 따라 제1 영역 및 제2 영역에 각각 분할 노이즈 패턴을 적용하는 일례를 도시한 도면이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따라 흐림 효과 레벨에 따라 노이즈 패턴 세기를 조절하는 일례를 도시한 도면이다.
도 12는 다양한 실시예들에 따라 흐림 효과 적용에 따른 노이즈 처리 방법을 도시한 흐름도이다.
도 13은 다양한 실시예들에 따라 노이즈 패턴을 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나," "A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나," 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다.

도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(388)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 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))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다.. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

도 2는 다양한 실시예들에 따른, 카메라 모듈(180)을 예시하는 블럭도(200)이다.

도 2를 참조하면, 카메라 모듈(180)은 렌즈 어셈블리(210), 플래쉬(220), 이미지 센서(230), 이미지 스태빌라이저(240), 메모리(250)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(260)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 복수의 렌즈 어셈블리(210)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(180)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(210)들 중 일부는 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 어셈블리의 렌즈 속성들과 다른 하나 이상의 렌즈 속성들을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다.

플래쉬(220)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일실시예에 따르면, 플래쉬(220)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)는 피사체로부터 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(210)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 센서(230)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.

이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(180) 또는 이를 포함하는 전자 장치(101)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(210)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(230)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(230)의 동작 특성을 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 이는 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향의 적어도 일부를 보상하게 해 준다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)은 카메라 모듈(180)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 카메라 모듈(180) 또는 전자 장치(101)의 그런 움직임을 감지할 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(240)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(250)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: Bayer-patterned 이미지 또는 높은 해상도의 이미지)는 메모리(250)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(160)을 통하여 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. 일실시예에 따르면, 메모리(250)는 메모리(130)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.

이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지 센서(230)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(250)에 저장된 이미지에 대하여 하나 이상의 이미지 처리들을 수행할 수 있다. 상기 하나 이상의 이미지 처리들은, 예를 들면, 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening)을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(260)는 카메라 모듈(180)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(230))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(250)에 다시 저장 되거나 카메라 모듈(180)의 외부 구성 요소(예: 메모리(130), 표시 장치(160), 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))로 제공될 수 있다. 일실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(260)는 프로세서(120)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(120)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)이 프로세서(120)과 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 프로세서(120)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(160)를 통해 표시될 수 있다.

일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(180)들을 포함할 수 있다. 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 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 기능 처리 모듈의 예를 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 기능 처리 모듈(300)은 프로세싱 회로(processing circuitry)를 포함하는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))에 하드웨어 모듈(hardware module)로 포함되거나, 또는 소프트웨어 모듈(software module)로 포함될 수 있다. 기능 처리 모듈(300)은 이미지 획득 모듈(310), 깊이 정보 획득 모듈(320), 영역 분할 모듈(330), 노이즈 제어 모듈(340), 또는 흐림 효과 적용 모듈(350)을 포함할 수 있다.

이미지 획득 모듈(310)은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))에서 촬영된 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 사용자가 카메라 어플리케이션을 실행한 상태에서 "촬영 버튼"을 선택(푸시)하면, 다양한 이미지 프로세서(예: 이미지 시그널 프로세서, 중앙 처리 장치, 그래픽 처리 장치, 디지털 처리 프로세서)가 활성화되어 이미지(또는 이미지 데이터)를 생성(또는 처리)할 수 있다. 또는, 이미지 획득 모듈(310)은 사용자로부터 다양한 방법으로 촬영과 관련된 명령(예: 음성 인식, 제스처)을 수신하여, 카메라 모듈(180)에서 촬영된 이미지를 획득할 수 있다. 이미지 획득 모듈(310)은 촬영되는 이미지를 획득하거나, 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 이미지를 선택받거나, 외부 장치(예: 도 2의 전자 장치(102), 전자 장치(104), 서버(108))로부터 이미지를 다운로드할 수 있다.

깊이 정보 획득 모듈(320)은 상기 획득한 이미지로부터 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 획득(또는 확인)할 수 있다. 상기 깊이 정보(depth map 또는 depth information)는 공간 상의 거리를 나타내는 정보이며, 이미지의 한 지점에서 다른 지점의 원근 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 깊이 정보 획득 모듈(320)은 듀얼 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))를 이용하여 하나 이상의 이미지들을 획득하고, 획득한 이미지들을 이용하여 깊이 정보를 획득할 수 있다. 상기 깊이 정보를 획득하는 방법은 어레이 카메라(예: 듀얼 카메라(또는 스테레오 카메라))를 이용하는 방식, TOF(Time of Flight) 방식, 또는 구조광(structure light) 방식 중 적어도 하나일 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 깊이 정보 획득 모듈(320)은 템플릿 또는 딥 러닝(deep learning)을 이용한 소프트웨어 취득 방식을 이용하여 상기 깊이 정보를 획득하거나, 서로 다른 시차(예: 원거리, 근거리)에 따라 복수개의 이미지들을 촬영하여 상기 깊이 정보를 획득할 수 있다. 이외에도, 깊이 정보 획득 모듈(320)은 이미지로부터 깊이 정보를 획득하는 공지된 기술을 이용하여 깊이 정보를 획득할 수 있다.

영역 분할 모듈(330)은 상기 획득한 이미지를 적어도 두 개의 영역들로 분할할 수 있다. 영역 분할 모듈(330)은 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 서로 다른 깊이 레벨(또는 깊이 값)을 갖는 객체(또는 외부 객체)를 검출하고, 검출된 객체에 대응하는 영역을 분할할 수 있다. 예를 들어, 영역 분할 모듈(330)은 상기 깊이 정보를 이용하여 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 외부 객체에 대응하는 상기 제1 영역(예: 전경 영역) 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 외부 객체에 대응하는 제2 영역(예: 배경 영역)으로 분할할 수 있다. 상기 제1 외부 객체는 이미지 내에서 제1 시차(parallax, 또는 상기 제1 깊이 레벨)에 위치한 객체(예: 피사체)일 수 있다. 또한, 상기 제2 외부 객체는 제2 시차(또는 상기 제2 깊이 레벨)에 위치한 객체(예: 피사체를 제외한 객체)일 수 있다. 즉, 상기 제1 깊이 레벨은 이미지 내에서 상기 제2 깊이 레벨보다 앞쪽 공간에 있는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 사용자를 포함하는 이미지 내에는 사용자가 제1 외부 객체가 되고, 사용자를 제외한 객체가 제2 외부 객체가 될 수 있다. 이하에서는, 두 개의 영역(또는 두 개의 깊이 레벨)으로 분할하여 이미지를 개선하는 방법에 대해 설명하고 있지만, 두 개의 영역보다 많게 분할하여 이미지를 개선할 수도 있다.

노이즈 제어 모듈(340)은 상기 제1 영역에 포함된 제1 노이즈(또는 제1 노이즈 패턴)를 검출할 수 있다. 상기 제1 노이즈 패턴은 상기 제1 영역에 분포된 노이즈에 대한 정보를 의미할 수 있다. 노이즈 제어 모듈(340)은 모수(parameter) 추정 방식 또는 비모수(non-parametric) 추정 방식을 이용하여 이미지에 포함된 노이즈를 추정(또는 검출)할 수 있다. 예를 들어, 모수 추정 방식은 가우시안(Gaussian) 노이즈, 레일리(Rayleigh) 노이즈, 라플라시안(Laplacian) 노이즈, 감마(Gamma) 노이즈, 지수(Exponential) 노이즈, 균일(uniform) 노이즈, 또는 임펄스(Impulse, salt-and-pepper) 노이즈 중 적어도 하나를 이용하여 노이즈를 추정하는 방식이다. 예를 들어, 노이즈 제어 모듈(340)은 가우시안 노이즈를 이용하여 이미지 내 노이즈의 평균 및 분산을 검출함으로써, 이미지에 포함된 노이즈를 추정할 수 있다. 비모수 추정 방식은 이미지에 포함된 유사 패치들을 검색 또는 분석하여 노이즈를 추정하는 방식이다. 다양한 실시예들에 따른 노이즈 제어 모듈(340)은 이미지 전체에 대해 동일한 방식으로 노이즈를 추정하거나(예: 전역적 노이즈 추정 방식), 이미지의 영역별로 노이즈를 추정(예: 국부적 노이즈 추정 방식)할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 노이즈 제어 모듈(340)은 딥러닝 기술을 이용하여 노이즈를 검출할 수도 있다.

다양한 실시예들에 따른 노이즈 제어 모듈(340)은 상기 제1 영역으로부터 검출된 노이즈를 이용하여 상기 제1 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 노이즈 제어 모듈(340)은 상기 제1 영역을 세분화(segment)하여 세분화된 각 영역(예: 제1 부분 영역)별로 노이즈를 검출하고, 각 영역별로 검출된 노이즈를 이용하여 제1 분할 노이즈 패턴으로 생성할 수 있다. 노이즈 제어 모듈(340)은 상기 제2 영역에 포함된 제2 노이즈(또는 제2 노이즈 패턴)를 검출할 수 있다. 노이즈 제어 모듈(340)은 상기 제2 영역으로부터 검출된 노이즈를 이용하여 상기 제2 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 노이즈 제어 모듈(340)은 상기 제2 영역을 세분화하여 세분화된 각 영역(예: 제2 부분 영역)별로 노이즈를 검출하고, 각 영역별 노이즈를 이용하여 제2 분할 노이즈 패턴으로 생성할 수 있다.

노이즈 제어 모듈(340)은 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 상기 보정 이미지에서 상기 제1 영역은 이미지 보정 처리한 것이고, 상기 제2 영역은 흐림 효과와 노이즈 패턴을 반영한 것일 수 있다. 노이즈 제어 모듈(340)은 흐림 처리된 이미지 상에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영하여 이미지를 개선시킬 수 있다. 예를 들어, 노이즈 제어 모듈(340)은 상기 제1 노이즈 패턴을 상기 흐림 처리된 제2 영역의 전체에 적용시킬 수 있다. 노이즈 제어 모듈(340)은 상기 제1 노이즈 패턴을 흐림 처리된 제2 영역에 반영함으로써, 흐림 처리로 인해 제거된 노이즈를 상기 제2 영역에 추가할 수 있다. 이 경우, 노이즈 제어 모듈(340)은 보정 처리된 제1 영역과 흐림 처리된 제2 영역 간의 노이즈 레벨을 일치시킬 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 노이즈 제어 모듈(340)은 보정 처리된 제1 영역에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영하고, 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제2 노이즈 패턴을 반영할 수 있다. 또는, 노이즈 제어 모듈(340)은 보정 처리된 제1 영역에 상기 제1 분할 노이즈 패턴을 반영하고, 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제2 분할 노이즈 패턴을 반영할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 노이즈 제어 모듈(340)은 설정된 조건(예: 이미지의 밝기 정도, 이미지 보정 정도, 흐림 처리 정도)에 따라 노이즈 패턴 적용 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 노이즈 제어 모듈(340)은 설정된 조건에 기반하여 흐림 처리된 이미지에 노이즈 패턴을 적용하지 않거나, 이미지의 일부(예: 제2 영역)에만 노이즈 패턴을 적용하거나, 또는 이미지의 전체에 노이즈 패턴을 적용할 수 있다.

흐림 효과 적용 모듈(350)은 상기 제2 영역에 흐림 효과(Bokeh effect)를 적용(또는 반영)할 수 있다. 상기 흐림 효과는 아웃포커스(out of focus)라고 하기도 하는데, 심도가 얕아 피사체(예: 제1 외부 객체) 이외의 대상(예: 제2 외부 객체)이 초점이 맞지 않고, 흐려 보이는 상태를 의미할 수 있다. 즉, 흐림 효과 적용 모듈(350)은 상기 제2 영역(예: 배경)을 블러(blur) 처리하거나, 빛방울 보케 처리할 수 있다. 상기 제2 영역에 흐림 효과를 적용하면, 상기 제2 영역에 포함된(또는 분포된) 노이즈(또는 노이즈 패턴)가 같이 제거될 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 흐림 효과 적용 모듈(350)은 사용자 입력에 기반하여 상기 제2 영역에 적용하는 흐림 처리 정도를 조절할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는, 적어도 하나의 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 및 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함하고, 상기 프로세서(120)는, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 하나 이상의 외부 객체들에 대응하는 적어도 하나의 이미지를 획득하고, 상기 적어도 하나의 이미지를 이용하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 확인하고, 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지로부터 상기 깊이 정보와 관련된 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 외부 객체에 대응하는 제1 영역, 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 외부 객체 대응하는 제2 영역을 확인하고, 상기 제1 영역에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대한 흐림 처리를 수행하고, 및 상기 흐림 처리된 제2 영역의 상기 적어도 일부에 상기 제1 노이즈 패턴이 적어도 반영된 보정 이미지를 생성하도록 설정할 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역에 포함된 노이즈를 검출하여 제2 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제1 영역의 적어도 일부에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제2 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 제1 영역에서 검출된 노이즈 및 상기 흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역에서 검출된 노이즈를 이용하여 제3 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제1 영역의 적어도 일부 또는 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제3 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 제1 영역을 복수의 제1 부분 영역들로 구분하고, 상기 제1 부분 영역들 중 적어도 일부에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 분할 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역을 제2 부분 영역들로 구분하고, 상기 제2 부분 영역들 중 적어도 일부에 포함된 노이즈를 검출하여 제2 분할 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제1 영역의 적어도 일부에 상기 제1 분할 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제2 분할 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 제1 영역을 복수의 제1 부분 영역들로 구분하여 상기 제1 부분 영역들 중 적어도 일부에서 검출된 노이즈 및 상기 흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역을 제2 부분 영역들로 구분하여 상기 제2 부분 영역들 중 적어도 일부에서 검출된 노이즈를 이용하여 제3 분할 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제1 영역의 적어도 일부 또는 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제3 분할 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.

상기 보정 이미지에서 상기 제1 영역은 이미지 보정 처리한 것이고, 상기 제2 영역은 흐림 효과와 노이즈 패턴을 반영한 것으로 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 기 설정된 조건에 따라 노이즈 패턴 반영 정도를 다르게 하여 상기 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.

상기 기 설정된 조건은, 상기 획득한 이미지의 밝기 정도, 상기 획득한 이미지의 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리 정도 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 밝기 정도, 상기 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리 정도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 노이즈 패턴 반영 정도를 결정하도록 설정될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는, 적어도 하나의 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 및 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함하고, 상기 프로세서는, 이미지로부터 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 객체에 대응하는 제1 영역, 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 객체 대응하는 제2 영역을 분할하고, 상기 제1 영역에 분포된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역에 분포된 노이즈를 검출하여 제2 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대한 흐림 처리를 수행하고, 및 상기 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제1 노이즈 패턴 또는 상기 제2 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성하도록 설정할 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 이미지에 포함된 밝기 정보에 기반하여 상기 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영할지, 또는 상기 제2 노이즈 패턴을 반영할 지 여부를 결정하도록 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 제1 영역에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제2 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 제1 영역을 세분화하여 생성된 제1 분할 노이즈 패턴을 상기 제1 영역에 반영하고, 상기 제2 영역을 세분화하여 생성된 제2 분할 노이즈 패턴을 상기 제2 영역에 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 획득한 이미지의 밝기 정도, 상기 획득한 이미지의 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리 정도에 기반하여 노이즈 패턴 반영 정도를 조절하도록 설정될 수 있다.

도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 동작(401)에서, 전자 장치(예, 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예, 도 1의 프로세서(120), 또는 도 3의 기능 처리 모듈(300)))는 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))를 이용하여 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)(예: 도 3의 이미지 획득 모듈(310))는 '촬영 버튼'을 선택하는 사용자 입력에 따라 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160))에 프리뷰 이미지로서 표시된 이미지를 획득할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 프로세서(120)는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 이미지를 선택받거나, 외부 장치(예: 도 2의 전자 장치(102), 서버(108))로부터 이미지를 다운로드함으로써, 이미지를 획득할 수 있다.

동작(403)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 깊이 정보 획득 모듈(320))는 상기 획득한 이미지로부터 깊이 정보를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 듀얼 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))를 이용하여 하나 이상의 이미지들을 획득하고, 획득한 이미지들을 이용하여 깊이 정보를 획득할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 프로세서(120)는 어레이 카메라 이용 방식, TOF 방식, 또는 구조광 방식 중 적어도 하나를 이용하여 상기 획득한 이미지로부터 깊이 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 어레이 카메라 이용 방식은 적어도 2 개의 카메라들을 이용하여 촬영된 이미지들 간의 시차를 이용하여 깊이 정보를 획득하는 것일 수 있다. 상기 TOF 방식은 TOF 센서(또는 TOF 카메라)에서 출력된 빛이 객체(또는 외부 객체)에 의해 반사되어 오는 시간을 측정하여 깊이 정보를 획득하는 것일 수 있다. 상기 구조광 방식은 적외선 일루미네이터가 설정된 패턴(또는 암호화된 패턴)을 조사하고, 조사된 패턴을 특정 알고리즘을 이용하여 해독함으로써, 깊이 정보를 획득하는 것일 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 프로세서(120)는 템플릿 또는 딥 러닝을 이용한 소프트웨어 취득 방식을 이용하여 상기 깊이 정보를 획득하거나, 서로 다른 시차(예: 원거리, 근거리)에 따라 촬영된 하나 이상의 이미지들을 이용하여 상기 깊이 정보를 획득할 수 있다.

동작(405)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 영역 분할 모듈(330))는 상기 깊이 정보에 기반하여 상기 획득한 이미지로부터 제1 영역 및 제2 영역을 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 서로 다른 깊이 레벨(또는 깊이 값)을 갖는 적어도 두 개의 객체들(또는 외부 객체)을 검출하고, 검출된 객체들에 대응하여 각각 영역을 분할할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 깊이 정보를 이용하여 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 외부 객체에 대응하는 상기 제1 영역(예: 전경 영역) 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 외부 객체에 대응하는 제2 영역(예: 배경 영역)으로 분할할 수 있다.

동작(407)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 상기 제1 노이즈 패턴은 상기 제1 영역에 분포된 노이즈에 대한 정보를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 영역을 보정 처리하기 전 또는 보정 처리한 후에 상기 제1 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 영역에 대해 이미지 보정을 처리하면, 상기 제1 영역에 포함된 노이즈의 적어도 일부가 제거될 수 있다. 따라서, 프로세서(120)는 상기 제1 영역에 대해 이미지 보정을 처리한 후, 상기 제1 영역에 대응하는 제1 노이즈 패턴을 생성할 수 있다.

동작(409)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 흐림 효과 적용 모듈(350))는 제2 영역의 적어도 일부에 흐림 처리할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 획득한 이미지에서 상기 제1 영역을 제외한 나머지 영역에 흐림 효과를 적용할 수 있다. 상기 제2 영역에 흐림 효과가 적용되면, 상기 제2 영역에 포함된 노이즈의 적어도 일부가 제거될 수 있다.

동작(411)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 흐림 처리한 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 흐림 처리로 인해 제거된 노이즈를 상기 제2 영역에 다시 적용함으로써, 상기 제1 영역과 상기 제2 영역의 노이즈를 일치시킬 수 있다. 이 경우, 상기 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 노이즈 차이를 줄일 수 있어, 이미지(예: 보정 이미지)를 개선시킬 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 상기 보정 이미지의 상기 제1 영역은 이미지 보정 처리한 것이고, 상기 보정 이미지의 상기 제2 영역은 흐림 효과와 노이즈 패턴을 반영한 것일 수 있다. 상기 제1 영역은 이미지 보정 처리로 인해 상기 제1 영역의 노이즈 일부가 제거될 수 있고, 상기 제2 영역도 마찬가지로 흐림 효과로 인해 상기 제2 영역의 노이즈 일부가 제거될 수 있다.

도 5는 다양한 실시예들에 따른 이미지를 개선하는 일례를 도시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 제1 이미지(510)는 원본 이미지일 수 있다. 상기 원본 이미지는 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))로부터 촬영된 이미지, 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 이미지 또는 외부 장치(예: 도 1의 전자 장치(102) 또는 서버(108))로부터 다운로드된 이미지일 수 있다. 제2 이미지(520)는 원본 이미지의 제2 영역(525)에 흐림 효과를 적용한 것일 수 있다. 제2 이미지(520)는 종래와 같이 원본 이미지에 흐림 효과를 적용하면, 제1 영역(523, 예: 전경)과 제2 영역(525, 예: 배경) 간의 노이즈 차이로 인해 이미지 품질이 떨어져 보일 수 있다. 제3 이미지(530)는 원본 이미지의 배경에 흐림 효과를 적용함과 동시에 노이즈 패턴을 반영한 것일 수 있다. 원본 이미지(예: 제1 이미지(510))에 흐림 효과를 적용하면(예: 제2 이미지(520)), 제1 영역(523)과 제2 영역(525) 간의 노이즈 차이가 발생할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 영역(533)과 제2 영역(535) 간의 노이즈 차이를 줄이기 위하여 제2 영역(535)에 제1 영역(533)에 대응하는 노이즈 패턴을 적용시켜 제3 이미지(530)를 생성할 수 있다.

도 6은 다양한 실시예들에 따라 제1 영역의 제1 노이즈 패턴을 제2 영역에 적용하는 일례를 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 제1 이미지(610)로부터 모수 또는 비모수 추정 방식을 이용하여 제1 영역(613)에 포함된 노이즈(617)를 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 영역(613)에 분포된 노이즈(617)의 평균 또는 분산을 이용하여 제1 노이즈 패턴(620)을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 이미지(610)에 흐림 효과를 적용한 후, 제2 영역(615)에 제1 노이즈 패턴(620)을 반영할 수 있다. 제1 노이즈 패턴(620)은 제2 영역(615)에 모두 동일하게 노이즈를 적용시킬 수 있다. 프로세서(120)는 제1 노이즈 패턴(620)을 제2 영역(615)에 적용시킴으로써, 제1 영역(613)과 제2 영역(615) 간의 노이즈 차이를 줄인 보정 이미지(630)를 생성할 수 있다.

도 7a 및 도 7b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 이미지 개선 방법을 도시한 흐름도이다. 도 7a 및 도 7b는 노이즈 패턴 생성 및 적용하는 다른 실시예에 대해 도시한 것이다. 도 7a 및 도 7b는 도 4의 동작(405) 이후에 수행될 수 있다.

도 7a는 노이즈 패턴을 생성하는 일례를 도시한 것이다.

도 7a를 참조하면, 동작(701)에서, 전자 장치(예, 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예, 도 1의 프로세서(120), 또는 도 3의 기능 처리 모듈(300)))는 이미지(예: 제1 이미지(510))의 제1 영역에 대응하는 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 이미지의 제2 영역에 대응하는 제2 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 상기 제1 노이즈 패턴은 상기 제1 영역에 분포된 노이즈에 대한 정보를 의미하고, 상기 제2 노이즈 패턴은 상기 제2 영역에 분포된 노이즈에 대한 정보를 의미할 수 있다. 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역으로부터 검출된 노이즈를 이용하여 상기 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역으로부터 검출된 노이즈를 이용하여 상기 제2 노이즈 패턴을 생성할 수 있다.

동작(703)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 흐림 효과 적용 모듈(350))는 제2 영역의 적어도 일부에 흐림 처리할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이미지(예: 제1 이미지(510))에서 상기 제1 영역을 제외한 나머지 영역에 흐림 효과를 적용할 수 있다. 상기 제2 영역에 흐림 효과가 적용되면, 상기 제2 영역에 포함된 노이즈의 적어도 일부가 제거될 수 있다.

동작(705)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역의 적어도 일부에 제1 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 제2 영역의 적어도 일부에 제2 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 상기 보정 이미지의 상기 제1 영역은 이미지 보정 처리 및 상기 제1 노이즈 패턴을 반영한 것이고, 상기 보정 이미지의 상기 제2 영역은 흐림 효과와 상기 제2 노이즈 패턴을 반영한 것일 수 있다. 상기 제1 영역은 이미지 보정 처리로 인해 상기 제1 영역의 노이즈 일부가 제거될 수 있다. 또한, 상기 제2 영역은 상기 제1 영역과 마찬가지로 흐림 효과로 인해 상기 제2 영역의 노이즈 일부가 제거될 수 있다. 프로세서(120)는 자연스런 이미지 보정 및 흐림 효과를 적용하기 위하여, 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역에 각각 노이즈 패턴을 적용할 수 있다. 프로세서(120)는 보정 처리로 인해 제거된 제1 노이즈 패턴을 상기 제1 영역에 적용하고, 상기 흐림 처리로 인해 제거된 제2 노이즈 패턴을 상기 제2 영역에 적용함으로써, 상기 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 노이즈 차이를 줄일 수 있다.

도 7b는 노이즈 패턴을 생성하는 다른 일례를 도시한 것이다.

도 7b를 참조하면, 동작(711)에서, 전자 장치(예, 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예, 도 1의 프로세서(120), 또는 도 3의 기능 처리 모듈(300)))는 이미지(예: 제1 이미지(510))의 제1 영역 및 제2 영역에 대응하는 제3 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 상기 제3 노이즈 패턴은 상기 제1 영역에 분포된 노이즈 및 상기 제2 영역에 분포된 노이즈에 대한 정보를 의미할 수 있다. 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역으로부터 검출된 노이즈 및 상기 제2 영역으로부터 검출된 노이즈를 이용하여 상기 제3 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역에 각각의 노이즈 패턴을 적용한 경우, 상기 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 경계 부분에 이질감이 존재할 수 있다. 이를 보완하기 위하여, 프로세서(120)는 상기 제1 영역과 상기 제2 영역에 포함된 노이즈를 종합적으로 고려하여, 새로운 제3 노이즈 패턴을 생성할 수 있다.

동작(713)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 흐림 효과 적용 모듈(350))는 제2 영역의 적어도 일부에 흐림 처리할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이미지(예: 제1 이미지(510))에서 상기 제1 영역을 제외한 나머지 영역에 흐림 효과를 적용할 수 있다. 상기 제2 영역에 흐림 효과가 적용되면, 상기 제2 영역에 포함된 노이즈의 적어도 일부가 제거될 수 있다.

동작(715)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역의 적어도 일부 또는 상기 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제3 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 상기 제1 영역은 이미지 보정 처리로 인해 상기 제1 영역의 노이즈 일부가 제거될 수 있다. 또한, 상기 제2 영역은 상기 제1 영역과 마찬가지로 흐림 효과로 인해 상기 제2 영역의 노이즈 일부가 제거될 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 영역과 상기 제2 영역에 포함된 노이즈를 종합적으로 고려하여 생성된 제3 노이즈 패턴을, 상기 제1 영역과 상기 제2 영역에 모두 반영함으로써, 상기 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 이질감을 줄일 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 프로세서(120)는 상기 획득한 이미지의 밝기 정도, 상기 획득한 이미지의 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리 정도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역 각각에 서로 다른 노이즈 패턴(예: 제1 노이즈 패턴, 제2 노이즈 패턴)을 적용할지 또는 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역에 동일한 노이즈 패턴(예: 제3 노이즈 패턴)을 적용할지 여부를 결정할 수 있다.

도 8은 다양한 실시예들에 따라 제1 영역 및 제2 영역에 각각 노이즈 패턴을 적용하는 일례를 도시한 도면이다.

도 8을 참조하면, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 제1 이미지(810)로부터 모수 또는 비모수 추정 방식을 이용하여 제1 영역(813)에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴(817)을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 이미지(810)의 제2 영역(815)에 포함된 노이즈를 검출하여 제2 노이즈 패턴(820)을 생성할 수 있다. 제2 노이즈 패턴(820)은 제2 영역(815)에 대해 모두 동일한 노이즈를 반영하기 위해 하나의 윈도우 형태로 구성될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 제2 영역(815)은 각 영역별로 노이즈 편차가 심할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 영역(815)을 하나 이상의 부분 영역(예: 제2 부분 영역)들로 구분하고, 부분 영역별로 검출된 노이즈를 이용하여 제2 노이즈 패턴(820)을 생성할 수 있다. 제2 노이즈 패턴(820)은 제2 영역(815)을 좀 더 작은 영역(예: 제2 부분 영역)으로 구분하고, 구분된 영역별로 다른 노이즈를 반영하기 위해 하나 이상의 윈도우들로 구성될 수 있다. 즉, 제2 영역(815)에 포함된 하나의 영역이 하나의 윈도우로 구성되고, 제2 영역(815)이 4개의 영역으로 구분된 경우, 4개의 윈도우가 생성될 수 있다.

예를 들어, 제2 영역(815)이 제1 영역(813)보다 크기가 큰 경우, 제2 영역(815) 전체에 대해서 동일한 노이즈 패턴을 적용하면 이미지 품질이 떨어져 보일 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 제2 영역(815)을 세분화하여 세분화된 영역별로 다르게 검출된 노이즈를 이용하여 제2 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 영역(813)에 대해 이미지 보정 처리하고, 제2 영역(815)에 대해 흐림 효과를 적용한 후, 제1 영역(813)에 제1 노이즈 패턴(817)을 반영하고, 제2 영역(815)에 대해 제2 노이즈 패턴(820)을 반영할 수 있다.

또는, 프로세서(120)는 제1 영역(813)에 포함된 노이즈 및 제2 영역(815)에 포함된 노이즈를 이용하여 제3 노이즈 패턴을 생성하고, 제1 영역(813)에 대해 이미지 보정 처리하고, 제2 영역(815)에 대해 흐림 효과를 적용한 후, 제1 영역(813) 및 제2 영역(815)에 상기 제3 노이즈 패턴을 적용할 수 있다. 제1 영역(813) 및 제2 영역(815)에 상기 제3 노이즈 패턴을 적용하는 것은, 제1 영역(813) 및 제2 영역(815) 각각에 서로 다른 노이즈 패턴을 적용하는 것보다, 제1 영역(813) 및 제2 영역(815)의 경계부분 이질감을 줄일 수 있다.

도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 이미지 개선 방법을 도시한 흐름도이다. 도 9는 노이즈 패턴 검출 및 적용하는 또 다른 실시예에 대해 도시한 것이다. 도 9는 도 4의 동작(405) 이후에 수행될 수 있다.

도 9를 참조하면, 동작(901)에서, 전자 장치(예, 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예, 도 1의 프로세서(120), 또는 도 3의 기능 처리 모듈(300)))는 이미지(예: 제1 이미지(510))의 제1 영역에 대응하는 제1 분할 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 이미지의 제2 영역에 대응하는 제2 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 이미지에 분포된 노이즈는 촬영 시 입력되는 밝기에 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 밝기가 높은 경우(또는 좋은 경우), 이미지에 노이즈가 많지 않으며, 밝기가 낮은 경우(또는 안좋은 경우), 이미지에 노이즈가 많을 수 있다. 이미지에 노이즈가 많은 경우, 하나의 이미지 내에서도 영역별로 노이즈 분포가 다를 수 있다. 프로세서(120)는 제1 영역을 세분화하여(segment), 세분화된 영역(예: 제1 부분 영역)별로 노이즈를 검출하고, 검출된 노이즈를 이용하여 상기 제1 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 영역을 세분화하여, 세분화된 영역(예: 제2 부분 영역)별로 노이즈를 검출하고, 검출된 노이즈를 이용하여 상기 제2 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다.

동작(903)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 흐림 효과 적용 모듈(350))는 제2 영역의 적어도 일부에 흐림 처리할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이미지(예: 제1 이미지(510))에서 상기 제1 영역을 제외한 나머지 영역에 흐림 효과를 적용할 수 있다.

동작(905)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역에 제1 분할 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 제2 영역에 제2 분할 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역에 모두 동일한 노이즈 패턴을 적용하면, 이미지 품질이 떨어져 보일 수 있다. 이를 위해, 프로세서(120)는 상기 제1 영역을 세분화하여 영역(예: 제1 부분 영역)별로 다르게 검출된 제1 분할 노이즈 패턴을 상기 제1 영역에 반영하고, 상기 제2 영역을 세분화하여 세분화된 영역(예: 제2 부분 영역)별로 다르게 검출된 제2 분할 노이즈 패턴을 상기 제2 영역에 반영할 수 있다. 상기 보정 이미지의 상기 제1 영역은 이미지 보정 처리 및 제1 분할 노이즈 패턴을 반영한 것이고, 상기 보정 이미지의 상기 제2 영역은 흐림 효과와 제2 분할 노이즈 패턴을 반영한 것일 수 있다.

상기 제1 영역은 이미지 보정 처리로 인해 상기 제1 영역의 노이즈 일부가 제거되고, 상기 제2 영역은 상기 제1 영역과 마찬가지로 흐림 효과로 인해 상기 제2 영역의 노이즈 일부가 제거될 수 있다. 프로세서(120)는 자연스런 이미지 보정 및 흐림 효과를 적용하기 위하여, 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역에 각각에 좀 더 세분화된 노이즈 패턴을 적용할 수 있다. 프로세서(120)는 보정 처리로 인해 제거된 제1 분할 노이즈 패턴을 상기 제1 영역에 적용하고, 상기 흐림 처리로 인해 제거된 제2 분할 노이즈 패턴을 상기 제2 영역에 적용함으로써, 상기 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 노이즈 차이를 줄일 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 프로세서(120)는 상기 제1 영역을 복수의 제1 부분 영역들로 구분하여 상기 제1 부분 영역들 중 적어도 일부에서 검출된 노이즈 및 상기 흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역을 제2 부분 영역들로 구분하여 상기 제2 부분 영역들 중 적어도 일부에서 검출된 노이즈를 이용하여 제3 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 영역의 적어도 일부 또는 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제3 분할 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성할 수 있다.

도 10은 다양한 실시예들에 따라 제1 영역 및 제2 영역에 각각 분할 노이즈 패턴을 적용하는 일례를 도시한 도면이다.

도 10을 참조하면, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 제1 이미지(1010)의 제1 영역(1013)에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 분할 노이즈 패턴(1017)을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 이미지(1010)의 제2 영역(1015)에 포함된 노이즈를 검출하여 제2 분할 노이즈 패턴(1020)을 생성할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 제1 이미지(1010)는 제1 영역(1013) 또는 제2 영역(1015)에 분포된 노이즈 편차가 클 수 있다. 프로세서(120)는 제1 영역(1013)을 하나 이상의 제1 부분 영역들로 구분하고, 구분된 각 제1 부분 영역별로 검출된 노이즈를 이용하여 제1 분할 노이즈 패턴(1017)을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 영역(1015)을 하나 이상의 제2 부분 영역들로 구분하고, 구분된 각 제2 부분 영역별로 검출된 노이즈를 이용하여 제2 분할 노이즈 패턴(1020)을 생성할 수 있다.

제1 분할 노이즈 패턴(1017)은 제1 영역(1013)을 4 개의 제1 부분 영역으로 구분하고, 구분된 각 제1 부분 영역별 서로 다른 노이즈가 분포된 윈도우가 구성되는 형태로 생성될 수 있다. 제2 분할 노이즈 패턴(1020)은 제2 영역(1015)을 12 개의 제2 부분 영역으로 구분하고, 구분된 각 제2 부분 영역별 서로 다른 노이즈가 분포된 윈도우가 구성되는 형태로 생성될 수 있다. 프로세서(120)는 영역 별로 다르게 검출된 노이즈를 반영함으로써, 이미지 보정을 처리하는 성능을 향상시킬 수 있다. 프로세서(120)는 제1 영역(1013)에 대해 이미지 보정 처리하고, 제2 영역(1015)에 대해 흐림 효과를 적용한 후, 제1 영역(1013)에 제1 분할 노이즈 패턴(1017)을 반영하고, 제2 영역(1015)에 대해 제2 분할 노이즈 패턴(1020)을 반영할 수 있다.

도 11은 다양한 실시예들에 따라 흐림 효과 레벨에 따라 노이즈 패턴 세기를 조절하는 일례를 도시한 도면이다.

도 11을 참조하면, 제1 사용자 인터페이스(1110)는 이미지(1113) 및 흐림 정도 조절바(1115)를 포함할 수 있다. 이미지(1113)는 원본 이미지일 수 있다. 또는, 이미지(1113)는 원본 이미지에서 전경 영역(예: 제1 영역)은 보정 처리하고, 배경 영역(예: 제2 영역)은 보정 처리하지 않은 것일 수 있다. 제2 사용자 인터페이스(1120) 또는 제3 사용자 인터페이스(1130)는 사용자 입력에 기반하여 배경 영역에 대한 흐림 효과(또는 흐림 처리 정도)를 서로 다르게 조절한 일례를 도시한 것이다. 예를 들어, 제2 사용자 인터페이스(1120)는 제1 흐림 효과로 제2 영역에 대하여 흐림 처리한 것이다. 제3 사용자 인터페이스(1130)는 제2 흐림 효과로 배경 영역에 대하여 흐림 처리한 것이다. 제1 흐림 효과는 제2 흐림 효과보다 흐림 효과를 더 많이 반영한 것일 수 있다. 흐림 처리를 많이 하면 할수록 배경 영역에 포함된 노이즈가 더 많이 제거될 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 프로세서(120)는 흐림 처리 정도에 기반하여 전경 영역 또는 배경 영역에 노이즈 패턴 반영 정도를 다르게 반영할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 흐림 처리를 많이 하면, 노이즈 패턴을 많이 반영하고, 흐림 처리를 적게 하면, 노이즈 패턴을 적게 반영할 수 있다. 또는, 그 반대도 가능하다. 노이즈 패턴을 많이 반영하면, 이미지에 노이즈를 많이 입히는 것이고, 노이즈 패턴을 적게 반영하면, 이미지에 노이즈를 적게 입히는 것일 수 있다.

도 12는 다양한 실시예들에 따라 흐림 효과 적용에 따른 노이즈 처리 방법을 도시한 흐름도이다.

도 12를 참조하면, 동작(1201)에서, 전자 장치(예, 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예, 도 1의 프로세서(120), 또는 도 3의 기능 처리 모듈(300)))는 이미지를 선택할 수 있다. 프로세서(120)(예: 도 3의 이미지 획득 모듈(310))는 사용자 입력에 기반하여 흐림 효과를 적용할 이미지를 선택받을 수 있다. 상기 선택된 이미지는 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))로부터 촬영된 이미지, 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 이미지 또는 외부 장치(예: 도 1이 전자 장치(102), 서버(108)))로부터 다운로드한 이미지일 수 있다.

동작(1203)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 영역 분할 모듈(330))는 상기 선택된 이미지를 제1 영역 및 제2 영역으로 분할할 수 있다. 프로세서(120)는 영역 분할을 위해 상기 이미지로부터 깊이 정보를 획득(또는 연산)할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 깊이 정보에 기반하여 서로 다른 깊이 레벨(또는 깊이 값)을 갖는 객체(또는 외부 객체)를 검출하고, 검출된 객체에 대응하는 영역을 분할할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 깊이 정보를 이용하여 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 외부 객체에 대응하는 상기 제1 영역(예: 전경 영역) 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 외부 객체에 대응하는 제2 영역(예: 배경 영역)으로 분할할 수 있다.

동작(1205)에서, 프로세서(120)는 상기 제1 영역에 대해 이미지 보정을 처리할 수 있다. 이미지 보정은 상기 제1 영역에 포함된 피사체를 선명하게 처리하거나, 전체적으로 또는 국소적으로 밝기를 밝게 조절하는 등의 처리를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이미지의 상기 제1 영역에 대해서만 이미지 보정을 처리할 수 있다. 또는, 실시예에 따라 동작(1205)은 생략될 수도 있다.

동작(1207)에서, 프로세서(120)는 노이즈 효과를 적용할지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 설정된 조건에 기반하여 노이즈 효과 적용 여부를 판단할 수 있다. 상기 설정된 조건은 이미지의 밝기 정도, 이미지의 보정 정도, 흐림 처리 정도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 이미지의 밝기가 기준치 이상인 경우, 상기 이미지에 노이즈가 거의 없을 수 있다. 또는, 상기 제1 영역에 대한 이미지 보정 처리가 많이 된 경우, 상기 제1 영역에 노이즈가 제거될 수 있다. 또는, 제2 영역에 대해 흐림 효과가 많이 적용된 경우 제2 영역에 노이즈를 적용하면 자칫 이미지 품질이 떨어져 보일 수 있다. 프로세서(120)는 노이즈 효과를 적용하는 경우 동작(1209)을 수행하고, 노이즈 효과를 적용하지 않는 경우 동작(1217)을 수행할 수 있다.

노이즈 효과를 적용하는 경우 동작(1209)에서, 프로세서(120)는 노이즈 적용 방식을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 이미지의 밝기 정도 또는 이미지 보정 정도에 기반하여 노이즈 적용 방식을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 이미지의 밝기가 제1 기준치 이상인 경우, 제1 노이즈 적용 방식을 결정하고, 상기 이미지의 밝기가 제2 기준이 이상인 경우, 제2 노이즈 적용 방식을 결정하고, 제2 기준치 미만인 경우, 제3 노이즈 적용 방식을 결정할 수 있다. 상기 제1 기준치(예: 제1 밝기)는 상기 제2 기준치(예: 제2 밝기)보다 높을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 이미지의 보정 정도가 제1 보정 비율 이상인 경우, 제1 노이즈 적용 방식을 결정하고, 상기 이미지의 보정 정도가 제1 보정 비율 미만인 경우, 제2 노이즈 적용 방식 또는 제3 노이즈 적용 방식을 결정할 수 있다.

동작(1211)에서, 프로세서(120)는 결정된 노이즈 적용 방식에 따라 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 노이즈 적용 방식에 따라 상기 제1 영역에 대응하여 제1 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 노이즈 적용 방식에 따라 상기 제1 영역에 대응하여 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 제2 영역에 대응하여 제2 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제2 노이즈 적용 방식에 따라 상기 제1 영역 및 제2 영역에 대응하여 제3 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제3 노이즈 적용 방식에 따라 상기 제1 영역에 포함된 제1 부분 영역에 대응하여 제1 분할 노이즈 패턴을 생성하고, 제2 영역에 포함된 제2 부분 영역에 대응하여 제2 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제3 노이즈 적용 방식에 따라 상기 제1 영역 및 제2 영역에 대응하여 제3 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다.

동작(1213)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 흐림 효과 적용 모듈(350))는 제2 영역의 적어도 일부에 흐림 처리할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이미지(예: 제1 이미지(510))에서 상기 제1 영역을 제외한 나머지 영역에 흐림 효과를 적용할 수 있다.

동작(1215)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 흐림 처리된 이미지에 노이즈 패턴을 적용하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 영역에 제1 노이즈 패턴을 반영하거나, 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 적어도 일부에 노이즈 패턴을 반영하거나, 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 적어도 일부에 분할 노이즈 패턴을 반영할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 프로세서(120)는 상기 제1 영역의 이미지 보정 정도 또는 상기 제2 영역에 반영된 흐림 처리 정도에 기반하여 상기 제1 영역 또는 상기 제2 영역의 적어도 일부에 노이즈 패턴을 반영할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 영역의 이미지 보정 정도가 큰 경우, 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역에 모두 노이즈 패턴을 반영할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 영역의 이미지 보정 정도가 작은 경우, 상기 제2 영역에만 노이즈 패턴을 반영할 수 있다. 또는, 반대도 가능하다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제2 영역에 반영된 흐림 처리 정도가 큰 경우, 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역에 모두 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 제2 영역에 반영된 흐림 처리 정도가 작은 경우, 상기 제2 영역에만 노이즈 패턴을 반영할 수 있다. 또는, 반대도 가능하다.

다양한 실시예들에 따른 프로세서(120)는 설정된 조건(예: 상기 획득한 이미지의 밝기 정도, 상기 획득한 이미지의 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리 정도)에 기반하여 노이즈 패턴 반영 정도를 조절할 수 있다. 일반적으로는, 상기 노이즈 패턴을 100% 반영하였다면, 설정된 조건에 기반하여 100% 미만(예: 70%, 50%, 30% 등)으로 상기 노이즈 패턴을 반영할 수 있다. 예를 들어, 이미지의 밝기가 제1 기준치 이상인 경우, 상기 제1 영역 또는 상기 제2 영역에 반영하는 노이즈 패턴의 반영 정도를 작게(예: 30% 미만) 반영할 수 있다. 상기 제1 영역의 이미지 보정 정도가 큰 경우(예: 제1 보정 비율 이상인 경우), 상기 제1 영역 또는 상기 제2 영역에 반영하는 노이즈 패턴의 반영 정도를 작게(예: 30% 미만) 반영할 수 있다. 또는, 상기 제2 영역에 반영된 흐림 처리 정도가 큰 경우(예: 제1 흐림 처리율 이상인 경우), 상기 제1 영역 또는 상기 제2 영역에 반영하는 노이즈 패턴의 반영 정도를 작게(예: 50% 미만) 반영할 수 있다.

노이즈 효과를 적용하지 않는 경우 동작(1217)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 흐림 효과 적용 모듈(350))는 제2 영역에 흐림 효과 처리하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 이미지(예: 원본 이미지)에 노이즈가 거의 포함되어 있지 않은 경우, 제2 영역에 흐림 효과만 적용하고, 별도의 노이즈 효과를 적용하지 않을 수도 있다.

도 13은 다양한 실시예들에 따라 노이즈 패턴을 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다. 도 13은 도 12의 동작(1209) 내지 동작(1215)에 대해 세분화한 동작을 도시한 것이다.

도 13을 참조하면, 동작(1301)에서, 전자 장치(예, 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예, 도 1의 프로세서(120), 또는 도 3의 기능 처리 모듈(300)))는 설정된 조건에 대응하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 설정된 조건에 기반하여 동작(1303), 동작(1309), 또는 동작(1315) 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.

제1 조건에 해당하는 경우, 동작(1303)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 제1 영역에 대응하는 제1 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 이미지의 밝기 정도가 제1 기준치 이상인 경우, 동작(1303)을 수행할 수 있다.

동작(1305)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 흐림 효과 적용 모듈(350))는 제2 영역의 적어도 일부에 흐림 처리할 수 있다.

동작(1307)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다.

제2 조건에 해당하는 경우, 동작(1309)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대응하는 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 영역에 대응하는 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역에 대응하는 제2 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 영역 및 상기 제2 제2 영역의 적어도 일부에 대응하는 제3 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 이미지의 밝기 정도가 제1 기준치 미만 제2 기준치 이상인 경우, 동작(1303)을 수행할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 이미지의 보정 정도가 제1 보정 비율 미만인 경우, 동작(1303)을 수행할 수 있다.

동작(1311)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 흐림 효과 적용 모듈(350))는 제2 영역의 적어도 일부에 흐림 처리할 수 있다.

동작(1313)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대응하는 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 영역에 제1 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제2 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 영역 및 상기 제2 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제3 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다.

제3 조건에 해당하는 경우, 동작(1315)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대응하는 세분화된 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 영역을 하나 이상의 제1 부분 영역으로 분할하고, 분할된 각 제1 부분 영역에 대응하는 제1 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 영역을 하나 이상의 제2 부분 영역으로 분할하고, 분할된 각 제2 부분 영역에 대응하는 제2 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역을 복수의 영역들로 구분하여 구분된 영역들 중 적어도 일부에서 검출된 노이즈를 이용하여 제3 분할 노이즈 패턴을 생성할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 상기 이미지의 밝기 정도가 제2 기준치 미만 또는 상기 이미지의 보정 정도가 제1 보정 비율 미만인 경우, 동작(1303)을 수행할 수 있다.

동작(1317)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 흐림 효과 적용 모듈(350))는 제2 영역의 적어도 일부에 흐림 처리할 수 있다.

동작(1319)에서, 프로세서(120)(예: 도 3의 노이즈 제어 모듈(340))는 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대응하는 분할 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 영역에 제1 분할 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제2 분할 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제3 분할 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성할 수 있다.

상기 방법은 상기 흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역에 포함된 노이즈를 검출하여 제2 노이즈 패턴을 생성하는 동작을 더 포함하고, 상기 보정 이미지를 생성하는 동작은, 상기 제1 영역의 적어도 일부에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제2 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 방법은 상기 제1 영역에서 검출된 노이즈 및 상기 흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역에서 검출된 노이즈를 이용하여 제3 노이즈 패턴을 생성하는 동작을 더 포함하고, 상기 보정 이미지를 생성하는 동작은, 상기 제1 영역의 적어도 일부 또는 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제3 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 방법은 상기 제1 영역을 복수의 제1 부분 영역들로 구분하고, 상기 제1 부분 영역들 중 적어도 일부에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 분할 노이즈 패턴을 생성하는 동작; 및 상기 흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역을 제2 부분 영역들로 구분하고, 상기 제2 부분 영역들 중 적어도 일부에 포함된 노이즈를 검출하여 제2 분할 노이즈 패턴을 생성하는 동작을 더 포함하고, 상기 보정 이미지를 생성하는 동작은, 상기 제1 영역의 적어도 일부에 상기 제1 분할 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제2 분할 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 보정 이미지를 생성하는 동작은, 기 설정된 조건에 따라 노이즈 패턴 반영 정도를 다르게 하여 상기 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 기설정된 조건은, 상기 획득한 이미지의 밝기 정도, 상기 획득한 이미지의 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리 정도 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 방법은 상기 밝기 정도, 상기 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리 정도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 노이즈 패턴 반영 정도를 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 다양한 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

101: 전자 장치
120: 프로세서
130: 메모리
180: 카메라 모듈
300: 기능 처리 모듈

Claims

전자 장치에 있어서,
적어도 하나의 카메라;
메모리; 및
프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 하나 이상의 외부 객체들에 대응하는 적어도 하나의 이미지를 획득하고,
상기 적어도 하나의 이미지를 이용하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 확인하고,
상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지로부터 상기 깊이 정보와 관련된 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 외부 객체에 대응하는 제1 영역, 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 외부 객체 대응하는 제2 영역을 확인하고,
상기 제1 영역에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴을 생성하고,
흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역에 포함된 노이즈를 검출하여 제2 노이즈 패턴을 생성하고,
상기 제2 영역의 적어도 일부에 대한 흐림 처리를 수행하고, 및
상기 제1 영역의 적어도 일부에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제2 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치.
삭제
삭제
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 보정 이미지에서 상기 제1 영역은 이미지 보정 처리한 것이고, 상기 제2 영역은 흐림 효과와 노이즈 패턴을 반영한 것으로 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
기 설정된 조건에 따라 노이즈 패턴 반영 정도를 다르게 하여 상기 보정 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치.
제7항에 있어서,
상기 기 설정된 조건은, 상기 획득한 이미지의 밝기 정도, 상기 획득한 이미지의 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리의 정도 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 밝기 정도, 상기 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리의 정도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 노이즈 패턴 반영 정도를 결정하도록 설정된 전자 장치.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
상기 전자 장치의 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 하나 이상의 외부 객체들에 대응하는 적어도 하나의 이미지를 획득하는 동작;
상기 적어도 하나의 이미지를 이용하여, 상기 하나 이상의 외부 객체들에 대한 깊이 정보를 확인하는 동작;
상기 깊이 정보에 적어도 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지로부터 상기 깊이 정보와 관련된 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 외부 객체에 대응하는 제1 영역, 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 외부 객체 대응하는 제2 영역을 확인하는 동작;
상기 제1 영역을 복수의 제1 부분 영역들로 구분하고, 상기 제1 부분 영역들 중 적어도 일부에 포함된 노이즈를 검출하여 제1 분할 노이즈 패턴을 생성하는 동작;
흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역을 제2 부분 영역들로 구분하고, 상기 제2 부분 영역들 중 적어도 일부에 포함된 노이즈를 검출하여 제2 분할 노이즈 패턴을 생성하는 동작;
상기 제2 영역의 적어도 일부에 대한 흐림 처리를 수행하는 동작; 및
상기 제1 영역의 적어도 일부에 상기 제1 분할 노이즈 패턴을 반영하고, 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제2 분할 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함하는 방법.
삭제
삭제
삭제
제9항에 있어서, 상기 보정 이미지를 생성하는 동작은,
기 설정된 조건에 따라 노이즈 패턴 반영 정도를 다르게 하여 상기 보정 이미지를 생성하는 동작을 포함하는 방법.
삭제
전자 장치에 있어서,
적어도 하나의 카메라;
메모리; 및
프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
이미지로부터 제1 깊이 레벨을 갖는 제1 객체에 대응하는 제1 영역, 및 상기 제1 깊이 레벨과 다른 제2 깊이 레벨을 갖는 제2 객체에 대응하는 제2 영역을 분할하고,
상기 제1 영역에 대해 이미지 보정을 처리하고,
노이즈 효과를 적용할지 여부를 판단하고,
상기 노이즈 효과를 적용하지 않는 경우, 상기 제2 영역에 흐림 효과 처리하여 보정 이미지를 생성하고,
상기 노이즈 효과를 적용하는 경우, 노이즈 적용 방식을 결정하고, 상기 결정된 노이즈 적용 방식에 따라 상기 제1 영역에 분포된 노이즈를 검출하여 제1 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 결정된 노이즈 적용 방식에 따라 상기 제2 영역에 분포된 노이즈를 검출하여 제2 노이즈 패턴을 생성하고, 상기 제2 영역의 적어도 일부에 대한 흐림 처리를 수행하고, 및 상기 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제1 노이즈 패턴 또는 상기 제2 노이즈 패턴을 반영하여 보정 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치.
제15항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 이미지에 포함된 밝기 정보에 기반하여 상기 흐림 처리된 제2 영역에 상기 제1 노이즈 패턴을 반영할지, 또는 상기 제2 노이즈 패턴을 반영할 지 여부를 결정하도록 설정된 전자 장치.
제15항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 제1 영역에서 검출된 노이즈 및 상기 흐림 처리를 수행하기 이전의 상기 제2 영역에서 검출된 노이즈를 이용하여 제3 노이즈 패턴을 생성하고,
상기 제1 영역의 적어도 일부 또는 상기 흐림 처리된 제2 영역의 적어도 일부에 상기 제3 노이즈 패턴을 반영하여 상기 보정 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치.
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제15항에 있어서, 상기 프로세서는,
상기 이미지의 밝기 정도, 상기 이미지의 보정 정도, 또는 상기 흐림 처리의 정도에 기반하여 노이즈 패턴 반영 정도를 조절하도록 설정된 전자 장치.