KR20130134546A - 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치 - Google Patents

동영상의 섬네일 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20130134546A
KR20130134546A KR1020120058135A KR20120058135A KR20130134546A KR 20130134546 A KR20130134546 A KR 20130134546A KR 1020120058135 A KR1020120058135 A KR 1020120058135A KR 20120058135 A KR20120058135 A KR 20120058135A KR 20130134546 A KR20130134546 A KR 20130134546A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
video
electronic device
color
thumbnail
Prior art date
Application number
KR1020120058135A
Other languages
English (en)
Inventor
임병재
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020120058135A priority Critical patent/KR20130134546A/ko
Priority to EP13169773.2A priority patent/EP2669894A1/en
Priority to US13/907,591 priority patent/US20130322748A1/en
Priority to CN2013102146963A priority patent/CN103455544A/zh
Publication of KR20130134546A publication Critical patent/KR20130134546A/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/431—Generation of visual interfaces for content selection or interaction; Content or additional data rendering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
    • G11B27/10—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel
    • G11B27/102—Programmed access in sequence to addressed parts of tracks of operating record carriers
    • G11B27/105—Programmed access in sequence to addressed parts of tracks of operating record carriers of operating discs
    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
    • G11B27/10—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel
    • G11B27/19—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel by using information detectable on the record carrier
    • G11B27/28—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel by using information detectable on the record carrier by using information signals recorded by the same method as the main recording
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Controls And Circuits For Display Device (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

본 발명은 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 이때, 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하는 방법은, 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하는 과정과, 상기 다수 개의 이미지들의 색의 속성을 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 과정과, 상기 적어도 하나의 이미지를 상기 동영상의 섬네일(thumbnail) 이미지로 표시(display)하는 과정을 포함한다.

Description

동영상의 섬네일 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치{METHOD FOR CREATE THUMBNAIL IMAGES OF VIDEOS AND AN ELECTRONIC DEVICE THEREOF}
본 발명은 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
멀티미디어 기술의 발달로 멀티미디어 콘텐츠의 사용이 증가하고 있다. 최근에는, 전자 장치에서 고속으로 대용량의 데이터 송수신이 가능해짐에 따라, 전자장치에서도 동영상 데이터와 같은 대용량의 시각적 콘텐츠 사용이 증가하고 있다. 따라서, 전자 장치는 멀티미디어 콘텐츠들을 손쉽게 관리하기 위한 방법이 필요하다.
상술한 바와 같이 멀티미디어 콘텐츠의 사용이 증가함에 따라 전자 장치 사용자가 다수 개의 멀티미디어 콘텐츠들을 식별하기 위해서, 전자 장치는 파일명 이외에 멀티미디어 콘텐츠의 내용을 식별할 수 있는 식별자를 표시한다. 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 첫 이미지를 섬네일(thumbnail) 이미지로 제공한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 시작 시점부터 기준 구간 떨어진 시점의 이미지를 섬네일 이미지로 제공할 수도 있다.
상술한 바와 같이 전자 장치는 동영상에서 고정된 시점의 이미지를 섬네일 이미지로 제공한 경우, 도 10a에 도시된 바와 같이 동영상을 식별할 수 없는 이미지(1001)일 수 있다. 이에 따라, 전자 장치는 사용자가 동영상을 용이하게 식별할 수 있는 방법이 필요하다.
따라서, 본 발명의 목적은 전자 장치에서 색의 속성을 고려하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 전자 장치에서 동영상에서 검출한 다수 개의 이미지에서 어느 하나의 이미지를 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 전자 장치에서 명도의 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 전자 장치에서 색상의 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 전자 장치에서 이미지의 평균 색상이 특정 색상과 가장 유사한 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 생성하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 전자 장치에서 이미지의 특정 색상에 대한 구성 비율이 가장 높은 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 생성하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하는 방법은, 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하는 과정과, 상기 다수 개의 이미지들의 색의 속성을 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 과정과, 상기 적어도 하나의 이미지를 상기 동영상의 섬네일(thumbnail) 이미지로 표시(display)하는 과정을 포함한다.
본 발명의 제 2 견지에 따르면, 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하는 방법은, 동영상에서 제 1 이미지를 검출하는 과정과, 상기 제 1 이미지의 색의 속성을 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정과, 상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한 경우, 상기 제 1 이미지를 상기 동영상의 섬네일 이미지로 표시하는 과정을 포함한다.
본 발명의 제 3 견지에 따르면, 동영상의 섬네일 이미지를 생성하는 장치는, 하나 이상의 프로세서, 메모리, 및 상기 메모리에 저장되며, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성되는 하나 이상의 프로그램(program)을 포함하며, 상기 프로그램은, 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하고, 상기 다수 개의 이미지들의 색의 속성을 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하고, 상기 적어도 하나의 이미지를 상기 동영상의 섬네일(thumbnail) 이미지로 표시(display)하는 명령어를 포함한다.
본 발명의 제 4 견지에 따르면, 동영상의 섬네일 이미지를 생성하는 장치는, 하나 이상의 프로세서, 메모리, 및 상기 메모리에 저장되며, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성되는 하나 이상의 프로그램(program)을 포함하며, 상기 프로그램은, 동영상에서 제 1 이미지를 검출하고, 상기 제 1 이미지의 색의 속성을 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하고, 상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한 경우, 상기 제 1 이미지를 상기 동영상의 섬네일 이미지로 표시하는 명령어를 포함한다.
상술한 바와 같이 전자 장치에서 색의 속성을 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 설정함으로써, 동영상의 특징이 되는 섬네일을 설정할 수 있고, 전자 장치 사용자가 다수 개의 동영상들을 쉽게 식별할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 전자 장치의 블록 구성을 도시하는 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 프로세서의 상세 블록 구성을 도시하는 도면,
도 3a는 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하는 도면,
도 3b는 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 전자 장치의 구성을 도시하는 도면,
도 4는 본 발명의 제 1 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 명도에 대한 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하는 도면,
도 5는 본 발명의 제 2 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 명도에 대한 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하는 도면,
도 6은 본 발명의 제 1 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 색상에 대한 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하는 도면,
도 7은 본 발명의 제 2 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 색상에 대한 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하는 도면,
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 평균 색상이 특정 색상과 가장 유사한 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 생성하기 위한 절차를 도시하는 도면,
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 특정 색상에 대한 구성 비율이 가장 높은 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 생성하기 위한 절차를 도시하는 도면, 및
도 10a 및 도 10b는 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 표시하는 화면 구성을 도시하는 도면.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하 본 발명은 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 기술에 대해 설명한다.
이하 설명에서 전자 장치는 이동통신단말기, PDA(Personal Digital Assistant), 랩탑(Laptop), 스마트폰(Smart Phone), 넷북(Netbook), 텔레비전(Television), 휴대 인터넷 장치(MID: Mobile Internet Device), 울트라 모바일 PC(UMPC: Ultra Mobile PC), 태블릿 PC(Tablet Personal Computer), 네비게이션 및 MP3 등을 포함한다.
도 1은 본 발명에 따른 전자 장치의 블록 구성을 도시하고 있다.
도 1에 도시된 바와 같이 전자 장치(100)는 메모리(110), 프로세서 유닛(processor unit)(120), 통신 시스템(130), 오디오 처리부(140), 카메라 시스템(150), 입출력 제어부(160), 표시부(170) 및 입력 장치(180)를 포함한다. 여기서, 메모리(110)는 다수 개 존재할 수도 있다.
각 구성요소에 대해 살펴보면 다음과 같다.
메모리(110)는 전자 장치(100)의 동작을 제어하기 위한 프로그램을 저장하는 프로그램 저장부(111) 및 프로그램 수행 중에 발생되는 데이터를 저장하는 데이터 저장부(112)를 포함한다. 예를 들어, 프로그램 저장부(111)는 이미지 검출 프로그램(113), 이미지 분석 프로그램(114), 섬네일 결정 프로그램(115), 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(116) 및 적어도 하나의 응용프로그램(117)을 포함한다. 여기서, 프로그램 저장부(111)에 포함되는 프로그램은 명령어들의 집합으로 명령어 세트(instruction set)로 표현할 수도 있다. 다른 예를 들어, 데이터 저장부(112)는 이미지 검출 프로그램(113)이 검출한 동영상의 이미지를 저장한다. 또한, 데이터 저장부(112)는 섬네일 결정 프로그램(115)이 생성한 동영상의 섬네일 이미지를 저장한다.
이미지 검출 프로그램(113)은 동영상에서 이미지를 검출하기 위한 적어도 하나의 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 예를 들어, 이미지 검출 프로그램(113)은 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격으로 적어도 하나의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 이미지 검출 프로그램(113)은 동영상에서 적어도 하나의 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다.
이미지 분석 프로그램(114)은 이미지 검출 프로그램(113)에서 검출한 이미지의 색의 속성을 분석하기 위한 적어도 하나의 소프트웨어 구성 요소를 포함한다. 예를 들어, 이미지 분석 프로그램(114)은 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이 이미지 검출 프로그램(113)에서 검출한 이미지의 명도에 대한 표준편차를 산출한다. 다른 예를 들어, 이미지 분석 프로그램(114)은 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이 이미지 검출 프로그램(113)에서 검출한 이미지의 색상에 대한 표준편차를 산출한다. 또 다른 예를 들어, 이미지 분석 프로그램(114)은 도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이 이미지 검출 프로그램(113)에서 검출한 이미지의 색상 구성을 검출하여 평균 색상 또는 특정 색상에 대한 구성 비율을 산출한다.
섬네일 결정 프로그램(115)은 이미지 분석 프로그램(114)으로부터 제공받은 이미지에 대한 색의 속성의 분석 정보를 이용하여 섬네일 이미지를 결정하기 위한 적어도 하나의 소프트웨어 구성 요소를 포함한다. 예를 들어, 섬네일 결정 프로그램(115)은 이미지에 대한 명도 표준편차를 고려하여 이미지 검출 프로그램(113)에서 검출된 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 섬네일 이미지로 결정한다. 다른 예를 들어, 섬네일 결정 프로그램(115)은 이미지에 대한 색상 표준편차를 고려하여 이미지 검출 프로그램(113)에서 검출된 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 섬네일 이미지로 결정한다. 또 다른 예를 들어, 섬네일 결정 프로그램(115)은 이미지에 대한 평균 색상을 고려하여 이미지 검출 프로그램(113)에서 검출한 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 섬네일 이미지로 결정한다. 또 다른 예를 들어, 섬네일 결정 프로그램(115)은 이미지의 특정 색상에 대한 구성 비율을 고려하여 이미지 검출 프로그램(113)에서 검출된 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 섬네일 이미지로 결정한다.
그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(116)은 동영상의 섬네일 이미지를 표시부(170)에 표시하기 위한 소프트웨어 구성 요소를 포함한다. 예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(116)은 도 10b에 도시된 바와 같이 섬네일 결정 프로그램(115)에서 결정된 이미지를 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
응용프로그램(117)은 전자 장치(100)에 설치된 적어도 하나의 응용 프로그램에 대한 소프트웨어 구성 요소를 포함한다.
프로세서 유닛(120)은 메모리 인터페이스(121), 적어도 하나의 프로세서(processor)(122) 및 주변 장치 인터페이스(123)를 포함한다. 여기서, 프로세서 유닛(120)에 포함되는 메모리 인터페이스(121), 적어도 하나의 프로세서(122) 및 주변 인터페이스(123)는 적어도 하나의 집적화된 회로로 집적화되거나 별개의 구성 요소로 구현될 수 있다.
메모리 인터페이스(121)는 프로세서(122) 또는 주변 장치 인터페이스(123)와 같은 구성요소의 메모리(110) 접근을 제어한다.
주변 장치 인터페이스(123)는 전자 장치(100)의 입출력 주변 장치와 프로세서(122) 및 메모리 인터페이스(121)의 연결을 제어한다.
프로세서(122)는 적어도 하나의 소프트웨어 프로그램을 사용하여 전자 장치(100)가 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하도록 제어한다. 이때, 프로세서(122)는 메모리(110)에 저장되어 있는 적어도 하나의 프로그램을 실행하여 해당 프로그램에 따라 서비스를 제공하도록 제어한다. 예를 들어, 프로세서(122)는 하기 도 2에 도시된 바와 같이 이미지 검출 프로그램(113)을 실행하는 이미지 검출 프로세서(200), 이미지 분석 프로그램(114)을 실행하는 이미지 분석 프로세서(210), 섬네일 결정 프로그램(115)을 실행하는 섬네일 결정 프로세서(220) 및 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(116)을 실행하는 그래픽 사용자 인터페이스 프로세서(230)를 포함한다.
통신 시스템(130)은 음성 통신 및 데이터 통신을 위한 통신 기능을 수행한다. 이때, 통신 시스템(130)은 서로 다른 통신 네트워크를 지원하는 다수 개의 통신 서브 모듈들로 구분될 수도 있다. 여기서, 통신 네트워크는 이들에 한정하지는 않지만, GSM(Global System for Mobile Communication) 네트워크, EDGE(Enhanced Data GSM Environment) 네트워크, CDMA(Code Division Multiple Access) 네트워크, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 네트워크, 무선랜, Bluetooth 네트워크 및 NFC(Near Field Communication) 등을 포함한다.
오디오 처리부(140)는 스피커(141) 및 마이크로폰(142)을 통해 사용자와 전자 장치(100) 사이의 오디오 인터페이스를 제공한다.
카메라 시스템(150)은 동화상(moving picture) 데이터 및 정지 화상(still picture) 데이터를 촬영하는 기능을 수행한다.
입출력 제어부(160)는 표시부(170) 및 입력 장치(180) 등의 입출력 장치와 주변 장치 인터페이스(123) 사이에 인터페이스를 제공한다.
표시부(170)는 전자 장치(100)의 상태 정보, 사용자가 입력하는 문자, 동화상(moving picture) 및 정화상(still picture) 등을 표시한다.
표시부(170)는 터치스크린으로 구성될 수도 있다. 이 경우, 표시부(170)는 터치스크린의 터치 정보를 입출력 제어부(160)를 통해 프로세서 유닛(120)으로 제공한다.
입력 장치(180)는 사용자의 선택에 의해 발생하는 입력 데이터를 입출력 제어부(160)를 통해 프로세서 유닛(120)으로 제공한다. 예를 들어, 입력 장치(180)는 전자 장치(100)의 제어를 위한 제어 버튼만을 포함하여 구성된다. 다른 예를 들어, 입력 장치(180)는 사용자로부터 입력 데이터를 제공받기 위한 키패드로 구성될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 프로세서의 상세 블록 구성을 도시하고 있다.
도 2에 도시된 바와 같이 프로세서(122)는 이미지 검출 프로세서(200), 이미지 분석 프로세서(210), 섬네일 결정 프로세서(220) 및 그래픽 사용자 인터페이스 프로세서(230)를 포함한다.
이미지 검출 프로세서(200)는 프로그램 저장부(111)의 이미지 검출 프로그램(113)을 실행하여 동영상에서 이미지를 검출한다. 예를 들어, 이미지 검출 프로세서(200)는 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격으로 적어도 하나의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 이미지 검출 프로세서(200)는 동영상에서 적어도 하나의 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다.
이미지 분석 프로세서(210)는 프로그램 저장부(111)의 이미지 분석 프로그램(114)을 실행하여 이미지 검출 프로세서(200)에서 검출한 이미지의 색의 속성을 분석하기 위한 적어도 하나의 소프트웨어 구성 요소를 포함한다. 예를 들어, 이미지 분석 프로세서(210)는 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이 이미지 검출 프로세서(200)에서 검출한 이미지의 명도에 대한 표준편차를 산출한다. 다른 예를 들어, 이미지 분석 프로세서(210)는 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이 이미지 검출 프로세서(200)에서 검출한 이미지의 색상에 대한 표준편차를 산출한다. 또 다른 예를 들어, 이미지 분석 프로세서(210)는 도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이 이미지 검출 프로세서(200)에서 검출한 이미지의 색상 구성을 검출하여 평균 색상 또는 특정 색상에 대한 구성 비율을 산출한다.
섬네일 결정 프로세서(220)는 프로그램 저장부(111)의 섬네일 결정 프로그램(115)을 실행하여 이미지 분석 프로세서(210)로부터 제공받은 이미지에 대한 색의 속성의 분석 정보를 이용하여 섬네일 이미지를 결정하기 위한 적어도 하나의 소프트웨어 구성 요소를 포함한다. 예를 들어, 섬네일 결정 프로세서(220)는 이미지에 대한 명도 표준편차를 고려하여 이미지 검출 프로세서(200)에서 검출된 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 섬네일 이미지로 결정한다. 다른 예를 들어, 섬네일 결정 프로세서(220)는 이미지에 대한 색상 표준편차를 고려하여 이미지 검출 프로세서(200)에서 검출된 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 섬네일 이미지로 결정한다. 또 다른 예를 들어, 섬네일 결정 프로세서(220)는 이미지에 대한 평균 색상을 고려하여 이미지 검출 프로세서(200)에서 검출한 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 섬네일 이미지로 결정한다. 또 다른 예를 들어, 섬네일 결정 프로세서(220)는 이미지의 특정 색상에 대한 구성 비율을 고려하여 이미지 검출 프로세서(200)에서 검출된 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 섬네일 이미지로 결정한다.
그래픽 사용자 인터페이스 프로세서(230)는 프로그램 저장부(111)의 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(116)을 실행하여 동영상의 섬네일 이미지를 표시부(170)에 표시하기 위한 소프트웨어 구성 요소를 포함한다. 예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스 프로세서(230)는 도 10b에 도시된 바와 같이 섬네일 결정 프로세서(220)에서 결정된 이미지를 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
상술한 실시 예에서 전자 장치(100)는 프로그램 저장부(111)에 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 이미지 검출 프로그램(113), 이미지 분석 프로그램(114), 섬네일 결정 프로그램(115) 및 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(116)을 포함한다. 이에 따라, 전자 장치(100)는 도 2와 같이 구성되는 프로세서(122)에서 프로그램 저장부(111)에 포함된 프로그램을 실행하여 감정 정보를 포함한 폰북 서비스를 제공하도록 제어한다.
다른 실시 예에서 전자 장치(100)는 이미지 검출 프로그램(113), 이미지 분석 프로그램(114), 섬네일 결정 프로그램(115) 및 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(116) 정보를 포함하는 프로세서(122)를 이용하여 감정 정보를 포함한 폰북 서비스를 제공하도록 제어할 수도 있다. 구체적으로, 도 2와 같이 구성되는 프로세서(122)는 각각 이미지 검출 프로그램(113), 이미지 분석 프로그램(114), 섬네일 결정 프로그램(115) 및 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램(116) 정보를 포함할 수도 있다.
도 3a는 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하고 있다.
도 3a를 참조하면 전자 장치는 301단계에서 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출한다. 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격으로 일정 개수의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 동영상에서 일정 개수의 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다.
이미지들을 검출한 후, 전자 장치는 303단계로 진행하여 301단계에서 검출된 다수 개의 이미지들의 색의 속성을 이용하여 어느 하나의 이미지를 선택한다. 예를 들어, 전자 장치는 301단계에서 검출한 이미지의 명도에 대한 표준편차를 이용하여 표준편차가 가장 큰 이미지를 선택한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 301단계에서 검출한 이미지의 색상에 대한 표준편차를 이용하여 표준편차가 가장 큰 이미지를 선택한다. 또 다른 예를 들어, 전자 장치는 301단계에서 검출한 이미지의 색상 구성을 검출하여 평균 색상을 이용하여 평균 색상이 특정 색상과 가장 가까운 이미지를 선택한다. 또 다른 예를 들어, 전자 장치는 301단계에서 검출한 이미지의 색상 구성을 검출하여 특정 색상에 대한 구성 비율이 가장 높은 이미지를 선택한다.
이미지를 선택한 후, 전자 장치는 305단계로 진행하여 303단계에서 선택된 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시한다. 예를 들어, 전자 장치는 도 10b에 도시된 바와 같이 선택된 이미지를 301단계에서 이미지를 검출한 대상 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
이후, 전자 장치는 본 알고리즘을 종료한다.
상술한 바와 같이 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 각각의 절차는 도 3b에 도시된 바와 같이 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 장치(means)로 구성될 수도 있다.
도 3b는 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치에서 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 전자 장치의 구성을 도시하고 있다.
도 3b를 참조하면 전자 장치는 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하는 제 1 수단(307), 다수 개의 이미지들의 색의 속성을 이용하여 어느 하나의 이미지를 선택하는 제 2 수단(309) 및 선택된 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시하는 제 3 수단(311)을 포함한다.
제 1 수단(307)은 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출한다. 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격으로 일정 개수의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 동영상에서 일정 개수의 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다.
제 2 수단(309)은 제 1 수단(307)에서 검출된 다수 개의 이미지들의 색의 속성을 이용하여 어느 하나의 이미지를 선택한다. 예를 들어, 전자 장치는 제 1 수단(307)에서 검출한 이미지의 명도에 대한 표준편차를 이용하여 표준편차가 가장 큰 이미지를 선택한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 제 1 수단(307)에서 검출한 이미지의 색상에 대한 표준편차를 이용하여 표준편차가 가장 큰 이미지를 선택한다. 또 다른 예를 들어, 전자 장치는 제 1 수단(307)에서 검출한 이미지의 색상 구성을 검출하여 평균 색상을 이용하여 평균 색상이 특정 색상과 가장 가까운 이미지를 선택한다. 또 다른 예를 들어, 전자 장치는 제 1 수단(307)에서 검출한 이미지의 색상 구성을 검출하여 특정 색상에 대한 구성 비율이 가장 높은 이미지를 선택한다.
제 3 수단(311)은 제 2 수단(309)에서 선택된 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시한다. 예를 들어, 전자 장치는 도 10b에 도시된 바와 같이 선택된 이미지를 제 1 수단(307)에서 이미지를 검출한 대상 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
상술한 바와 같이 전자 장치는 동영상의 섬네일 이미지를 설정하기 위한 각각의 수단들을 포함한다. 이때, 전자 장치는 동영상의 섬네일 이미지를 설정하기 위한 각각의 수단을 하나의 수단으로 구성할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 제 1 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 명도에 대한 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하고 있다.
도 4를 참조하면 전자 장치는 401단계에서 동영상에서 m개의 이미지를 검출한다. 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격으로 m개의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 동영상에서 m개의 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다. 또한, m은 양수(positive number)를 의미한다.
이미지를 검출한 후, 전자 장치는 403단계로 진행하여 401단계에서 검출한 m개 이미지의 명도에 대한 표준편차를 산출한다. 예를 들어, 전자 장치는 401단계에서 검출한 각각의 이미지에서 밝기 값에 해당하는 픽셀의 수로 구성되는 명도 히스토그램을 생성한다. 이후, 전자 장치는 명도 히스토그램을 이용하여 이미지의 평균 밝기를 기준으로 표준편차를 산출한다. 이때, 밝기 값은 이미지의 한 픽셀이 표현할 수 있는 밝기의 정도를 의미한다. 예를 들어, 한 픽셀이 8-bit의 밝기 표현이 가능한 경우, 밝기 값은 흰색(0)부터 검정색(255)까지 256단계를 포함한다.
표준편차를 산출한 후, 전자 장치는 405단계로 진행하여 m개 이미지 중에서 표준편차가 가장 큰 이미지를 선택한다. 이때, 전자 장치는 이미지의 명도에 대한 표준편차가 큰 경우, 이미지에 대한 밝기가 고르게 분포된 것으로 인식한다. 이에 따라, 전자 장치는 표준편차가 가장 큰 이미지가 동영상의 특징을 명확하게 식별하는 것으로 인식하여 동영상의 섬네일 이미지로 결정한다.
이미지를 선택한 후, 전자 장치는 407단계로 진행하여 405단계에서 선택된 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시한다. 예를 들어, 전자 장치는 도 10b에 도시된 바와 같이 표준편차가 가장 큰 이미지를 401단계에서 이미지를 검출한 대상 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
이후, 전자 장치는 본 알고리즘을 종료한다.
상술한 실시 예에서 전자 장치는 명도 표준편차를 고려하여 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 결정한다.
다른 실시 예에서 전자 장치는 도 5에 도시된 바와 같이 명도 표준편차와 기준 표준편차를 고려하여 동영상의 섬네일 이미지를 결정한다.
도 5는 본 발명의 제 2 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 명도에 대한 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하고 있다.
도 5를 참조하면 전자 장치는 501단계에서 동영상에서 i번째 이미지를 검출한다. 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 기준 시점부터 i번째 시점의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 동영상에서 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다. 여기서, i는 양수(positive number)로써, 1을 초기값으로 갖는다.
이미지를 검출한 후, 전자 장치는 503단계로 진행하여 501단계에서 검출한 i번째 이미지의 명도에 대한 표준편차를 산출한다. 예를 들어, 전자 장치는 501단계에서 검출한 i번째 이미지에서 밝기 값에 해당하는 픽셀의 수로 구성되는 명도 히스토그램을 생성한다. 이후, 전자 장치는 명도 히스토그램을 이용하여 이미지의 평균 밝기를 기준으로 표준편차를 산출한다. 이때, 밝기 값은 이미지의 한 픽셀이 표현할 수 있는 밝기의 정도를 의미한다. 예를 들어, 한 픽셀이 8-bit의 밝기 표현이 가능한 경우, 밝기 값은 흰색(0)부터 검정색(255)까지 256단계를 포함한다.
표준편차를 산출한 후, 전자 장치는 505단계로 진행하여 i번째 이미지의 표준편차가 기준 표준편차보다 큰지 확인한다. 여기서, 기준 표준편차는 기 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다.
만일, i번째 이미지의 표준편차가 기준 표준편차보다 작은 경우, 전자 장치는 i번째 이미지가 동영상의 섬네일 이미지로 부적합하다고 인식한다. 이에 따라, 전자 장치는 507단계로 진행하여 i가 imax보다 작은지 확인한다. 여기서, imax는 본 알고리즘의 무한 루프(infinite loop)를 방지하기 위한 것으로 기 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다. 만일, i가 imax보다 작지 않은 경우, 전자 장치는 본 알고리즘을 종료한다. 이때, 전자 장치는 503단계에서 산출된 표준편차들 중 가장 큰 표준편차의 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시할 수도 있다.
한편, i가 imax보다 작은 경우, 전자 장치는 509단계로 진행하여 i에 1을 더한다. 예를 들어, 전자 장치는 본 알고리즘을 처음 실행한 경우, i의 값이 1로 초기화된 상태이므로 1로 초기화된 i에 1을 더하면 i는 2의 값을 갖는다. 이후, 전자 장치는 501단계로 진행하여 동영상에서 2번째 이미지를 검출한다.
한편, i번째 이미지의 표준편차가 기준 표준편차보다 큰 경우, 전자 장치는 511단계로 진행하여 i번째 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시한다. 예를 들어, 전자 장치는 도 10b에 도시된 바와 같이 i번째 이미지를 501단계에서 이미지를 검출한 대상 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
이후, 전자 장치는 본 알고리즘을 종료한다.
도 6은 본 발명의 제 1 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 색상에 대한 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하고 있다.
도 6을 참조하면 전자 장치는 601단계에서 동영상에서 m개의 이미지를 검출한다. 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격으로 m개의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 동영상에서 m개의 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다. 또한, m은 양수(positive number)를 의미한다.
이미지를 검출한 후, 전자 장치는 603단계로 진행하여 601단계에서 검출한 m개 이미지의 색상에 대한 표준편차를 산출한다. 예를 들어, 전자 장치는 601단계에서 검출한 각각의 이미지에서 색상 값에 해당하는 픽셀의 수로 구성되는 색상 히스토그램을 생성한다. 이후, 전자 장치는 색상 히스토그램을 이용하여 이미지의 평균 색상을 기준으로 표준편차를 산출한다. 이때, 색상 값은 이미지의 한 픽셀이 표현할 수 있는 색상의 수를 의미한다. 예를 들어, 한 픽셀이 8-bit의 색상 표현이 가능한 경우, 색상 값은 256단계를 포함한다.
표준편차를 산출한 후, 전자 장치는 605단계로 진행하여 m개 이미지 중에서 표준편차가 가장 큰 이미지를 선택한다. 이때, 전자 장치는 이미지의 명도에 대한 표준편차가 큰 경우, 이미지에 대한 밝기가 고르게 분포된 것으로 인식한다. 이에 따라, 전자 장치는 표준편차가 가장 큰 이미지가 동영상의 특징을 명확하게 식별하는 것으로 인식하여 동영상의 섬네일 이미지로 결정한다.
이미지를 선택한 후, 전자 장치는 607단계로 진행하여 605단계에서 선택된 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시한다. 예를 들어, 전자 장치는 도 10b에 도시된 바와 같이 표준편차가 가장 큰 이미지를 601단계에서 이미지를 검출한 대상 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
이후, 전자 장치는 본 알고리즘을 종료한다.
상술한 실시 예에서 전자 장치는 색상 표준편차를 고려하여 다수 개의 이미지들 중 어느 하나의 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 결정한다.
다른 실시 예에서 전자 장치는 도 7에 도시된 바와 같이 색상 표준편차와 기준 표준편차를 고려하여 동영상의 섬네일 이미지를 결정한다.
도 7은 본 발명의 제 2 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 색상에 대한 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 생성하기 위한 절차를 도시하고 있다.
도 7을 참조하면 전자 장치는 701단계에서 동영상에서 i번째 이미지를 검출한다. 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 기준 시점부터 i번째 시점의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 동영상에서 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다. 여기서, i는 양수(positive number)로써, 1을 초기값으로 갖는다.
이미지를 검출한 후, 전자 장치는 703단계로 진행하여 701단계에서 검출한 i번째 이미지의 색상에 대한 표준편차를 산출한다. 예를 들어, 전자 장치는 701단계에서 검출한 i번째 이미지에서 색상 값에 해당하는 픽셀의 수로 구성되는 색상 히스토그램을 생성한다. 이후, 전자 장치는 색상 히스토그램을 이용하여 이미지의 평균 색상을 기준으로 표준편차를 산출한다. 이때, 색상 값은 이미지의 한 픽셀이 표현할 수 있는 색상의 수를 의미한다. 예를 들어, 한 픽셀이 8-bit의 색상 표현이 가능한 경우, 색상 값은 256단계를 포함한다.
표준편차를 산출한 후, 전자 장치는 705단계로 진행하여 i번째 이미지의 표준편차가 기준 표준편차보다 큰지 확인한다. 여기서, 기준 표준편차는 기 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다.
만일, i번째 이미지의 표준편차가 기준 표준편차보다 작은 경우, 전자 장치는 i번째 이미지가 동영상의 섬네일 이미지로 부적합하다고 인식한다. 이에 따라, 전자 장치는 707단계로 진행하여 i가 imax보다 작은지 확인한다. 여기서, imax는 본 알고리즘의 무한 루프(infinite loop)를 방지하기 위한 것으로 기 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다. 만일, i가 imax보다 작지 않은 경우, 전자 장치는 본 알고리즘을 종료한다. 이때, 전자 장치는 703단계에서 산출된 표준편차들 중 가장 큰 표준편차의 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시할 수도 있다.
한편, i가 imax보다 작은 경우, 전자 장치는 709단계로 진행하여 i에 1을 더한다. 예를 들어, 전자 장치는 본 알고리즘을 처음 실행한 경우, i의 값이 1로 초기화된 상태이므로 1로 초기화된 i에 1을 더하면 i는 2의 값을 갖는다. 이후, 전자 장치는 701단계로 진행하여 동영상에서 2번째 이미지를 검출한다.
한편, i번째 이미지의 표준편차가 기준 표준편차보다 큰 경우, 전자 장치는 711단계로 진행하여 i번째 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시한다. 예를 들어, 전자 장치는 도 10b에 도시된 바와 같이 i번째 이미지를 701단계에서 이미지를 검출한 대상 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
이후, 전자 장치는 본 알고리즘을 종료한다.
상술한 실시 예에서 전자 장치는 이미지의 색상의 표준편차를 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 결정한다.
다른 실시 예에서 전자 장치는 도 8에 도시된 바와 같이 특정 색상과 가장 유사한 색상의 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 결정한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 평균 색상이 특정 색상과 가장 유사한 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 생성하기 위한 절차를 도시하고 있다.
도 8을 참조하면 전자 장치는 801단계에서 동영상에서 m개의 이미지를 검출한다. 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격으로 m개의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 동영상에서 m개의 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다. 또한, m은 양수(positive number)를 의미한다.
이미지를 검출한 후, 전자 장치는 803단계로 진행하여 801단계에서 검출한 m개 이미지 각각의 색상 구성을 검출한다. 즉, 전자 장치는 801단계에서 검출된 이미지가 어떤 색상들로 구성되는지 분석한다.
이미지의 색상 구성을 검출한 후, 전자 장치는 805계로 진행하여 m개 이미지 각각의 평균 색상을 산출한다. 이때, 전자 장치는 이미지에 포함된 색상 값에 해당하는 픽셀의 수에 따라 가중치를 부여하여 평균 색상을 산출한다.
평균 색상을 산출한 후, 전자 장치는 807단계로 진행하여 m개 이미지 중에서 평균 색상이 특정 색상과 가장 가까운 이미지를 선택한다. 여기서, 특정 색상은 기 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다.
이미지를 선택한 후, 전자 장치는 809단계로 진행하여 807단계에서 선택된 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시한다. 예를 들어, 전자 장치는 도 10b에 도시된 바와 같이 이미지의 평균 색상이 특정 색상과 가장 유사한 이미지를 801단계에서 이미지를 검출한 대상 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
상술한 실시 예에서 전자 장치는 이미지의 평균 색상을 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 설정한다.
다른 실시 예에서 전자 장치는 도 9에 도시된 바와 같이 이미지의 특정 색상에 대한 구성 비율을 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 설정한다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치에서 이미지의 특정 색상에 대한 구성 비율이 가장 높은 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 생성하기 위한 절차를 도시하고 있다.
도 9를 참조하면 전자 장치는 901단계에서 동영상에서 m개의 이미지를 검출한다. 예를 들어, 전자 장치는 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격으로 m개의 이미지를 검출한다. 다른 예를 들어, 전자 장치는 동영상에서 m개의 이미지를 임의로(random) 검출할 수도 있다. 여기서, 기준 시점은 동영상의 처음 위치, 마지막 위치 및 처음 위치부터 일정 시간 뒤의 위치 등을 포함한다. 또한, m은 양수(positive number)를 의미한다.
이미지를 검출한 후, 전자 장치는 903단계로 진행하여 901단계에서 검출한 m개 이미지 각각의 색상 구성을 검출한다. 즉, 전자 장치는 901단계에서 검출된 이미지가 어떤 색상들로 구성되는지 분석한다.
이미지의 색상 구성을 검출한 후, 전자 장치는 905계로 진행하여 m개 이미지 각각의 특정 색상에 대한 구성 비율을 산출한다. 예를 들어, 특정 색상을 하늘색으로 설정한 경우, 전자 장치는 901단계에서 검출한 각각의 이미지에서 전체 색상에 대해 하늘색이 차지하는 비율을 산출한다. 여기서, 특정 색상은 기 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다.
특정 색상에 대한 구성 비율을 산출한 후, 전자 장치는 907단계로 진행하여 m개 이미지 중에서 특정 색상에 대한 구성 비율이 가장 높은 이미지를 선택한다.
이미지를 선택한 후, 전자 장치는 909단계로 진행하여 907단계에서 선택된 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 표시한다. 예를 들어, 전자 장치는 도 10b에 도시된 바와 같이 특정 색상에 대한 구성 비율이 가장 높은 이미지를 901단계에서 이미지를 검출한 대상 동영상의 섬네일 이미지(1003)로 표시부(170)에 표시한다.
이후, 전자 장치는 본 알고리즘을 종료한다.
상술한 실시 예에서 전자 장치는 동영상에서 검출한 다수 개의 이미지들 중 색의 속성을 이용하여 어느 하나의 이미지를 동영상의 섬네일 이미지를 설정한다. 이때, 전자 장치는 적어도 하나의 이미지를 동영상의 섬네일 이미지로 설정할 수도 있다.
다른 실시 예에서 전자 장치는 동영상에서 얼굴 인식 및 로고 인식 등의 영상 인식 기법을 이용하여 동영상의 섬네일 이미지를 설정할 수도 있다.
한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능하다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (26)

  1. 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하는 과정과,
    상기 다수 개의 이미지들의 색의 속성을 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 과정과,
    상기 적어도 하나의 이미지를 상기 동영상의 섬네일(thumbnail) 이미지로 표시(display)하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하는 과정은,
    상기 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격 다수 개의 이미지들을 검출하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하는 과정은,
    상기 동영상에서 임의로(random) 다수 개의 이미지들을 검출하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지를 선택하는 과정은,
    각각의 이미지의 명도에 대한 표준편차를 산출하는 과정과,
    상기 명도에 대한 표준편차를 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지를 선택하는 과정은,
    각각의 이미지의 색상에 대한 표준편차를 산출하는 과정과,
    상기 색상에 대한 표준편차를 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지를 선택하는 과정은,
    각각의 이미지에 대한 평균 색상을 산출하는 과정과,
    상기 각각의 이미지에 대한 평균 색상과 기준 색상의 유사도를 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지를 선택하는 과정은,
    각각의 이미지의 기준 색상에 대한 구성 비율을 산출하는 과정과,
    상기 각각의 이미지의 특정 색상에 대한 구성 비율을 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  8. 동영상에서 제 1 이미지를 검출하는 과정과,
    상기 제 1 이미지의 색의 속성을 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정과,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한 경우, 상기 제 1 이미지를 상기 동영상의 섬네일 이미지로 표시하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정은,
    상기 이미지의 명도에 대한 표준편차를 산출하는 과정과,
    상기 명도에 대한 표준편차와 기준 표준편차를 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정은,
    상기 이미지의 색상에 대한 표준편차를 산출하는 과정과,
    상기 색상에 대한 표준편차와 기준 표준편차를 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정은,
    상기 이미지에 대한 평균 색상을 산출하는 과정과,
    상기 평균 색상과 기준 색상의 유사도를 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정은,
    상기 이미지의 기준 색상에 대한 구성 비율을 산출하는 과정과,
    상기 이미지의 기준 색상에 대한 구성 비율을 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정을 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 부적합한 경우, 상기 동영상에서 제 2 이미지를 검출하는 과정과,
    상기 제 2 이미지의 색의 속성을 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 과정과,
    상기 제 2 이미지가 섬네일 이미지로 적합한 경우, 상기 제 2 이미지를 상기 동영상의 섬네일 이미지로 표시하는 과정을 더 포함하는 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법.
  14. 하나 이상의 프로세서,
    메모리, 및
    상기 메모리에 저장되며, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성되는 하나 이상의 프로그램(program)을 포함하며,
    상기 프로그램은,
    동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하고,
    상기 다수 개의 이미지들의 색의 속성을 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하고,
    상기 적어도 하나의 이미지를 상기 동영상의 섬네일(thumbnail) 이미지로 표시(display)하는 명령어를 포함하는 전자 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하는 명령어는,
    상기 동영상의 기준 시점부터 일정 시간 간격 다수 개의 이미지들을 검출하는 전자 장치.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 동영상에서 다수 개의 이미지들을 검출하는 명령어는,
    상기 동영상에서 임의로(random) 다수 개의 이미지들을 검출하는 전자 장치.
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 이미지를 선택하는 명령어는,
    각각의 이미지의 명도에 대한 표준편차를 산출하고,
    상기 명도에 대한 표준편차를 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 전자 장치.
  18. 제 14 항에 있어서,
    상기 이미지를 선택하는 명령어는,
    각각의 이미지의 색상에 대한 표준편차를 산출하고,
    상기 색상에 대한 표준편차를 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 전자 장치.
  19. 제 14 항에 있어서,
    상기 이미지를 선택하는 명령어는,
    각각의 이미지에 대한 평균 색상을 산출하고,
    상기 각각의 이미지에 대한 평균 색상과 기준 색상의 유사도를 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 전자 장치.
  20. 제 14 항에 있어서,
    상기 이미지를 선택하는 명령어는,
    각각의 이미지의 기준 색상에 대한 구성 비율을 산출하고,
    상기 각각의 이미지의 특정 색상에 대한 구성 비율을 고려하여 적어도 하나의 이미지를 선택하는 전자 장치.
  21. 하나 이상의 프로세서,
    메모리, 및
    상기 메모리에 저장되며, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성되는 하나 이상의 프로그램(program)을 포함하며,
    상기 프로그램은,
    동영상에서 제 1 이미지를 검출하고,
    상기 제 1 이미지의 색의 속성을 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하고,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한 경우, 상기 제 1 이미지를 상기 동영상의 섬네일 이미지로 표시하는 명령어를 포함하는 전자 장치.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 명령어는,
    상기 이미지의 명도에 대한 표준편차를 산출하고,
    상기 명도에 대한 표준편차와 기준 표준편차를 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 전자 장치.
  23. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 명령어는,
    상기 이미지의 색상에 대한 표준편차를 산출하고,
    상기 색상에 대한 표준편차와 기준 표준편차를 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 전자 장치.
  24. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 명령어는,
    상기 이미지에 대한 평균 색상을 산출하고,
    상기 평균 색상과 기준 색상의 유사도를 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 전자 장치.
  25. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 명령어는,
    상기 이미지의 기준 색상에 대한 구성 비율을 산출하고,
    상기 이미지의 기준 색상에 대한 구성 비율을 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하는 전자 장치.
  26. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지가 섬네일 이미지로 부적합한 경우, 상기 동영상에서 제 2 이미지를 검출하고,
    상기 제 2 이미지의 색의 속성을 고려하여 섬네일 이미지로 적합한지 결정하고,
    상기 제 2 이미지가 섬네일 이미지로 적합한 경우, 상기 제 2 이미지를 상기 동영상의 섬네일 이미지로 표시하는 명령어를 더 포함하는 전자 장치.
KR1020120058135A 2012-05-31 2012-05-31 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치 KR20130134546A (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120058135A KR20130134546A (ko) 2012-05-31 2012-05-31 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치
EP13169773.2A EP2669894A1 (en) 2012-05-31 2013-05-29 Method for creating thumbnail images of videos and an electronic device for display thereof
US13/907,591 US20130322748A1 (en) 2012-05-31 2013-05-31 Method for creating thumbnail images of videos and an electronic device for display thereof
CN2013102146963A CN103455544A (zh) 2012-05-31 2013-05-31 创建视频的缩略图像的方法以及显示该图像的电子装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120058135A KR20130134546A (ko) 2012-05-31 2012-05-31 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20130134546A true KR20130134546A (ko) 2013-12-10

Family

ID=48745617

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120058135A KR20130134546A (ko) 2012-05-31 2012-05-31 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20130322748A1 (ko)
EP (1) EP2669894A1 (ko)
KR (1) KR20130134546A (ko)
CN (1) CN103455544A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109844814A (zh) * 2016-10-07 2019-06-04 株式会社Dds 信息处理程序和信息处理装置

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104407727B (zh) * 2014-08-29 2017-11-07 小米科技有限责任公司 屏幕保护方法和装置
CN106331786B (zh) * 2016-08-22 2019-05-10 暴风集团股份有限公司 图文模式显示播放列表的方法及***
CN108600781B (zh) * 2018-05-21 2022-08-30 腾讯科技（深圳）有限公司 一种视频封面生成的方法以及服务器
CN110381368A (zh) * 2019-07-11 2019-10-25 北京字节跳动网络技术有限公司 视频封面生成方法、装置及电子设备

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6292575B1 (en) * 1998-07-20 2001-09-18 Lau Technologies Real-time facial recognition and verification system
CN101132528B (zh) * 2002-04-12 2011-08-03 三菱电机株式会社 元数据再生、分发、检索装置、元数据再生成条件设定装置
US7212666B2 (en) * 2003-04-01 2007-05-01 Microsoft Corporation Generating visually representative video thumbnails
US7805011B2 (en) * 2006-09-13 2010-09-28 Warner Bros. Entertainment Inc. Method and apparatus for providing lossless data compression and editing media content
US7853079B1 (en) * 2006-12-08 2010-12-14 Adobe Systems Incorporated Technique for automatic poster frame detection
US7925112B2 (en) * 2007-02-28 2011-04-12 Honeywell International Inc. Video data matching using clustering on covariance appearance
KR101023945B1 (ko) * 2007-08-08 2011-03-28 주식회사 코아로직 Ｊｐｅｇ 캡쳐 시간 단축을 위한 영상 처리 장치 및 그영상 처리 장치에서 ｊｐｅｇ 캡쳐 방법
EP2284800B1 (en) * 2009-07-23 2018-09-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for creating an image
US8379130B2 (en) * 2009-08-07 2013-02-19 Qualcomm Incorporated Apparatus and method of processing images based on an adjusted value of an image processing parameter
JP2011205217A (ja) * 2010-03-24 2011-10-13 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法、プログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109844814A (zh) * 2016-10-07 2019-06-04 株式会社Dds 信息处理程序和信息处理装置
CN109844814B (zh) * 2016-10-07 2022-12-06 株式会社Dds 信息处理方法和信息处理装置

Also Published As

Publication number Publication date
EP2669894A1 (en) 2013-12-04
CN103455544A (zh) 2013-12-18
US20130322748A1 (en) 2013-12-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102079091B1 (ko) 단말기 및 그것의 이미지 처리 방법
US9558591B2 (en) Method of providing augmented reality and terminal supporting the same
CN108924420B (zh) 图像拍摄方法、装置、介质、电子设备及模型训练方法
US10375314B1 (en) Using a display as a light source
US10181203B2 (en) Method for processing image data and apparatus for the same
KR101992306B1 (ko) 카메라를 실행하기 위한 방법 및 그 전자 장치
US10847073B2 (en) Image display optimization method and apparatus
US20210209404A1 (en) Method for Adjusting Thematic Color, Storage Medium, and Electronic Device
TW202032425A (zh) 圖像處理方法及裝置、電子設備和儲存介質
CN110070063B (zh) 目标对象的动作识别方法、装置和电子设备
CN109145970B (zh) 基于图像的问答处理方法和装置、电子设备及存储介质
CN108764003B (zh) 图片识别方法及装置
KR20130134546A (ko) 동영상의 섬네일 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치
US20230245441A9 (en) Image detection method and apparatus, and electronic device
US11354884B2 (en) Color extraction of a video stream
KR102082365B1 (ko) 이미지 처리 방법 및 그 전자 장치
CN108093177B (zh) 图像获取方法、装置、存储介质及电子设备
CN110263301B (zh) 用于确定文字的颜色的方法和装置
CN110286813B (zh) 图标位置确定方法和装置
US10438377B2 (en) Method and device for processing a page
CN107292901B (zh) 边缘检测方法及装置
KR102111148B1 (ko) 썸네일 이미지 생성 방법 및 그 전자 장치
US20200183497A1 (en) Operation method and apparatus for service object, and electronic device
KR20110092060A (ko) 텍스트를 포함하는 모자이크 이미지를 생성하기 위한 장치 및 방법
CN113852751B (zh) 图像处理方法、装置、终端和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
WITN Application deemed withdrawn, e.g. because no request for examination was filed or no examination fee was paid