KR20200036264A - 자동 초점 방법 및 이를 수행하는 전자 장치 - Google Patents

자동 초점 방법 및 이를 수행하는 전자 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자장치는, 하나 이상의 렌즈를 포함하는 렌즈 어셈블리 및 상기 렌즈 어셈블리의 적어도 일부 렌즈를 이동시켜 초점을 조정할 수 있는 구동부를 포함하는 카메라, 메모리, 및 상기 렌즈 어셈블리, 상기 카메라 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 카메라를 이용하여, 외부 객체에 대한 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 위치에 대응하는 제1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 외부 객체에 대한 콘트라스트 특성과 관련된 조건을 판단하고, 상기 조건이 지정된 제1 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 이동 방향 및 이동량을 결정하고, 및 상기 결정된 제1 이동 방향 및 상기 결정된 이동량에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하여 상기 외부 객체에 대한 초점을 조정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 조건이 지정된 제2 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지에 포함된 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 이동 방향을 결정하고, 및 상기 결정된 제2 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정할 수 있다. 또한, 다른 실시 예가 가능하다.

Description

자동 초점 방법 및 이를 수행하는 전자 장치 {METHOD AND ELECTRONIC DEVICE FOR AUTO FOCUSING}
본 발명의 다양한 실시 예는 카메라 렌즈의 초점을 제어하는 자동 초점(AF, auto focus) 방법 및 이를 수행하는 전자 장치에 관한 것이다.
스마트 폰과 같은 휴대용 전자 장치는 적어도 하나의 카메라를 구성 요소의 하나로 포함할 수 있으며, AF 방법에 기반하여, 상기 카메라를 통한 이미지 촬영을 수행할 수 있다. 카메라는 렌즈를 사용하여, 외부로부터 입사하는 빛을 집광할 수 있고, 이미지 센서를 기반으로 상기 집광된 빛을 전기적 신호로 변환할 수 있다. 상기 전기적 신호는 이미지 데이터로 구현될 수 있으며, 휴대용 전자 장치의 메모리에 저장되거나 또는 휴대용 전자 장치의 디스플레이를 통해 출력될 수 있다.
휴대용 전자 장치는 카메라를 사용하여, 선명한 화질의 이미지를 얻을 수 있으며, 이를 위한 초점 조절 방법은 중요한 요소일 수 있다. 과거에는 사용자가 수동으로 피사체에 대응하는 초점을 조절하였으나, 현재 카메라는 AF 기능을 활용하여 초점을 조절할 수 있다.
자동 초점(AF) 기능은 카메라에 포함된 렌즈를 앞뒤로 이동시켜 피사체에 대응하는 초점을 맞추는 기능일 수 있다. 피사체에 대한 초점을 맞춘다는 것은 피사체가 온 포커스(on-focus)되었다는 의미일 수 있다. 상기 카메라를 포함하는 전자 장치는 디스플레이를 구비하고, 상기 카메라를 통해 수신되는 이미지를 상기 디스플레이에 출력할 수 있다. 상기 카메라는 촬영하고자 하는 피사체에 대응하여, AF 기능이 계속하여 수행될 수 있다. 카메라의 AF 기능이 수행되는 중에 피사체의 변경으로 인해, 렌즈의 위치가 계속하여 변경될 수 있고, 전자 장치는 AF 기능을 빠르게 수행할 필요가 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 AF 기능을 빠르게 수행하기 위해, 콘트라스트(contrast) AF 방식과 DFD(depth from defocus) 방식을 병행하여 빠른 속도로 초점을 조절할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자장치는, 하나 이상의 렌즈를 포함하는 렌즈 어셈블리 및 상기 렌즈 어셈블리의 적어도 일부 렌즈를 이동시켜 초점을 조정할 수 있는 구동부를 포함하는 카메라, 메모리, 및 상기 렌즈 어셈블리, 상기 카메라 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 카메라를 이용하여, 외부 객체에 대한 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 위치에 대응하는 제1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 외부 객체에 대한 콘트라스트 특성과 관련된 조건을 판단하고, 상기 조건이 지정된 제1 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 이동 방향 및 이동량을 결정하고, 및 상기 결정된 제1 이동 방향 및 상기 결정된 이동량에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하여 상기 외부 객체에 대한 초점을 조정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 조건이 지정된 제2 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지에 포함된 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 이동 방향을 결정하고, 및 상기 결정된 제2 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 카메라 렌즈의 초점을 제어하는 방법은 하나 이상의 렌즈를 포함하는 카메라를 이용하여, 외부 객체에 대한 적어도 일부 렌즈의 제 1 위치에 대응하는 제1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 외부 객체에 대한 콘트라스트 특성과 관련된 조건을 판단하고, 상기 조건이 지정된 제1 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 이동 방향 및 이동량을 결정하고, 상기 결정된 제1 이동 방향 및 상기 결정된 이동량에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하여 상기 외부 객체에 대한 초점을 조정하고, 상기 조건이 지정된 제2 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지에 포함된 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 이동 방향을 결정하고, 상기 결정된 제2 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 콘트라스트 AF 방식 및 DFD 방식을 기반으로, 선명한 화질의 이미지를 촬영할 수 있도록 촬영 영상의 초점을 빠르게 맞출 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, DFD 방식에 기반하여, 촬영 영상에 대한 신뢰도를 측정할 수 있고, 상기 측정된 신뢰도를 기반으로 선명한 화질의 이미지를 획득하기 위한 렌즈의 이동 지점 및 이동 방향을 결정할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 상기 결정된 렌즈의 이동 지점 및 이동 방향에 대응하여, DFD 방식과 콘트라스트 AF 방식을 병행하여 렌즈를 이동시킴으로써, 촬영 영상의 초점을 빠르게 맞출 수 있다. 이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 다양한 실시예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 카메라 모듈을 예시하는 블록도이다.
도 3a 내지 도 3c는 다양한 실시예에 따른 자동 초점(AF) 방법에 대한 흐름도이다.
도 4a 내지 도 4b는 다양한 실시예에 따른 DFD 방식에 의한 DFD 결과 값을 그래프로 도시한 도면이다.
도 5a 내지 도 5c는 다양한 실시예에 따른 DFD 결과 값을 기반으로 코스트 값을 측정하여 그래프로 도시한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 신뢰도를 기반으로 AF 모드를 결정하는 방법을 그래프로 도시한 도면이다.
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. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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)는 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. 일 실시예에 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)(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등) 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)는, 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. 일 실시예에 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)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈를, 이미지 센서를, 이미지 시그널 프로세서를, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 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 이용하여 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 신호 또는 전력을 수신할 수 있다. 안테나 모듈은 서브 스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 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.
일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, 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.
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 항목들중 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.
일 실시예에 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 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. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 복수의 렌즈 어셈블리(210)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(180)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(210)들 중 일부는 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 어셈블리의 렌즈 속성들과 다른 하나 이상의 렌즈 속성들을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(210)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다.
플래쉬(220)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 플래쉬(220)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다.
이미지 센서(230)는 피사체로부터 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(210)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 센서(230)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(230)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(240)는 카메라 모듈(180) 또는 이를 포함하는 전자 장치(101)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(210)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(230)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(230)의 동작 특성을 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 이는 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향의 적어도 일부를 보상하게 해 준다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 메모리(250)는 메모리(130)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
이미지 시그널 프로세서(260)는 이미지 센서(230)를 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(250)에 저장된 이미지에 대하여 하나 이상의 이미지 처리들을 수행할 수 있다. 상기 하나 이상의 이미지 처리들은, 예를 들면, 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening)을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(260)는 카메라 모듈(180)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(230))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(260)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(250)에 다시 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. 일 실시예에 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.
일 실시예에 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 3a 내지 도 3c는 다양한 실시예에 따른 자동 초점(AF) 방법에 대한 흐름도이다. 도 3a는 렌즈의 제1 위치에 대응하는 제1 이미지 및 상기 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 이용하여, 외부 객체에 대한 콘트라스트 특성과 관련된 조건을 판단하고, 상기 조건에 대응하여 상기 렌즈의 위치를 이동하는 흐름도이다. 도 3b는 렌즈의 제1 위치 및 제2 위치에 대응하는 복수의 이미지(예: 제1 이미지, 제2 이미지)를 기반으로 신뢰도를 측정하고, 상기 측정된 신뢰도를 기반으로 상기 복수의 렌즈의 위치를 이동하는 흐름도이다. 도 3c는 복수의 이미지를 기반으로 DFD 방식을 적용하고, 상기 DFD 방식에 의해 측정된 코스트 값을 기반으로 복수의 렌즈의 위치를 조정하기 위한 AF 모드를 선택하는 흐름도이다.
도 3a를 참조하면, 동작 301에서 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는, 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))을 사용하여 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈를 포함하는 렌즈 어셈블리(예: 도 2의 렌즈 어셈블리(210)) 및 상기 렌즈 어셈블리(210)의 적어도 일부 렌즈를 이동시켜 초점을 조정할 수 있는 이미지 시그널 프로세서(예: 구동부, 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 적어도 일부 렌즈는 적어도 하나의 렌즈를 포함할 수 있으며, 하나의 렌즈 또는 복수개의 렌즈를 포함할 수 있다. 적어도 일부 렌즈는 렌즈 군을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 이용하여, 적어도 일부 렌즈의 제1 위치에 대응하는 제1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 이미지 및 제2 이미지는 외부 객체에 대한 촬영 영상일 수 있다.
동작 303에서 프로세서(120)는 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 외부 객체에 대한 콘트라스트 특성과 관련된 조건을 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 중 적어도 하나의 이미지에 대응하는 defocus 정보를 획득할 수 있고, 상기 획득된 defocus 정보를 기반으로 콘트라스트 특성과 관련된 조건(예: 제1 조건, 제2 조건, 제3 조건)을 결정할 수 있다.
동작 305에서 프로세서(120)는 상기 제1 조건을 만족하면, 상기 렌즈의 제1 이동 방향 및 이동량을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제1 조건은 상기 외부 객체에 대한 초점을 정확하게 맞추기 위한 타겟 위치를 결정할 수 있고, 상기 결정된 타겟 위치에 대한 신뢰도가 높은 조건일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 타겟 위치에 대응하는 상기 렌즈의 제1 이동 방향 및 이동량을 결정할 수 있다.
동작 306에서 프로세서(120)는 상기 결정된 제1 이동 방향 및 이동량을 기반으로 상기 렌즈의 위치를 이동할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 타겟 위치에 대응하는 이동 방향 및 이동량에 따라 상기 렌즈를 이동시킬 수 있다.
동작 307에서 프로세서(120)는 상기 제2 조건을 만족하면, 상기 렌즈의 제2 이동 방향을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제2 조건은 상기 외부 객체에 대한 초점을 정확하게 맞추기 위한 타겟 위치를 결정할 수 있으나, 상기 결정된 타겟 위치에 대한 신뢰도가 낮은 조건일 수 있다. 상기 제2 조건은 상기 타겟 위치에 대응하는 이동 방향을 신뢰할 수는 있으나, 이동량을 신뢰하기 어려운 조건일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 타겟 위치에 대응하는 상기 렌즈의 제2 이동 방향을 결정할 수 있다.
동작 308에서 프로세서(120)는 상기 결정된 제2 이동 방향을 기반으로 상기 렌즈의 위치를 이동할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 타겟 위치에 대응하는 이동 방향에 따라 상기 렌즈를 이동시킬 수 있다.
도 3b를 참조하면, 동작 311에서 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는, 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))을 사용하여 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)에 포함된 적어도 일부 렌즈의 제1 위치에 대응하는 제 1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈의 제 2 위치에 대응하는 제 2 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)에 포함된 이미지 시그널 프로세서(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))는 렌즈 어셈블리(예: 도 2의 렌즈 어셈블리(210))에 포함된 적어도 일부 렌즈의 위치(예: 제1 위치, 제2 위치)를 기반으로, 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 이미지 시그널 프로세서(260)는 상기 적어도 일부 렌즈가 제 1 위치에 위치하여 캡쳐된 제 1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈가 제 2 위치에 위치하여 캡쳐된 제 2 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 렌즈 어셈블리(210)는 외부 객체(예: 피사체)로부터 방출(반사)되는 빛을 수집할 수 있고, 상기 렌즈의 제 1 위치에 대응하는 제 1 이미지 및 상기 렌즈의 제 2 위치에 대응하는 제 2 이미지를 획득할 수 있다.
동작 313에서 프로세서(120)는 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를 기반으로 신뢰도(이하에서, 신뢰도는 신뢰도 값을 의미한다.)를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(260)는 렌즈 어셈블리(210)를 통해 획득한 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 기반으로, DFD(depth from defocus) 방식을 적용할 수 있고, DFD 결과 값을 측정할 수 있다. 예를 들어, DFD 방식은 렌즈의 위치(예: 제 1 위치, 제 2 위치)를 기반으로, 제 1 위치에 대응하는 제 1 이미지 및 제 2 위치에 대응하는 제 2 이미지에 대한 defocus 정보를 획득할 수 있다. DFD 방식은 상기 획득된 defocus 정보를 기반으로 onfocus(예: 피사체에 대한 초점이 맞은 상태)에 대응하는 렌즈의 위치(예: 타겟 위치)를 결정할 수 있다. DFD 방식은 미리 정의된 점 확산 함수(PSF, point spread function) 정보를 이용하여, 타겟 위치 및 상기 타겟 위치에 대응하는 렌즈의 이동 방향을 검색 및 결정할 수 있다. 예를 들어, PSF 정보는 DFD 방식을 적용하기 위해 미리 정의될 수 있고, 전자 장치(101)의 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장될 수 있다. 예를 들어, 타겟 위치는 onfocus에 대응하는 렌즈의 위치일 수 있고, 선명한 화질의 영상을 촬영하기 위한 적어도 하나의 렌즈가 이동해야 하는 렌즈의 위치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 메모리(130)에 PSF 정보가 미리 저장될 수 있고, 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 대응하는 defocus 정보가 획득되면, 상기 PSF 정보와 상기 defocus 정보를 기반으로, 코스트(cost) 값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제 1 위치와 제 2 위치 간의 이격된 거리를 기반으로, 제 1 이미지와 제 2 이미지에 대응하는 PSF 정보를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 PSF 정보를 기반으로, 제1 이미지 및 제 2 이미지에 대응하는 코스트 값을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 측정된 코스트 값을 기반으로, 타겟 위치에 대한 신뢰도를 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 DFD 방식을 적용하여 타겟 위치에 대한 신뢰도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 신뢰도가 높다는 것은 타겟 위치를 정확하게 예측할 수 있다는 의미일 수 있고, 신뢰도가 낮다는 것은 타겟 위치를 정확하게 예측하기 어렵다는 의미일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 신뢰도가 높을 경우 타겟 위치에 대응하는 렌즈의 이동 방향 및 이동량을 결정할 수 있고, 신뢰도가 낮을 경우 타겟 위치에 대응하는 렌즈의 이동 방향만을 결정할 수 있다.
동작 315에서 프로세서(120)는 상기 측정된 신뢰도를 기반으로 AF 모드를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, AF 모드는 제 1 모드, 제 2 모드, 및 제 3모드를 포함할 수 있다. 제 1 모드는 타겟 위치에 대한 정확도가 높아 적어도 하나의 렌즈의 위치를 상기 타겟 위치로 이동하고, 콘트라스트(contrast) AF 방식을 적용하여 촬영 영상의 초점을 조절하는 AF 모드일 수 있다. 제 2 모드는 타겟 위치를 신뢰할 수는 있으나, 상대적으로 제 1 모드 보다 타겟 위치에 대한 정확도가 낮은 AF 모드일 수 있다. 제 2 모드는 적어도 하나의 렌즈의 위치를 상기 타겟 위치의 방향으로 이동하면서, 콘트라스트 AF 방식을 적용하여 촬영 영상의 초점을 조절하는 AF 모드일 수 있다. 제 3 모드는 타겟 위치를 신뢰하기 어려울 정도로, 타겟 위치에 대한 정확도가 낮은 AF 모드일 수 있다. 제 3 모드는 렌즈의 현재 위치에서 콘트라스트 AF 방식을 적용하여 촬영 영상의 초점을 조절하는 AF 모드일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 측정된 신뢰도를 기반으로, 복수의 AF 모드 중에서 하나의 AF 모드를 선택할 수 있다.
동작 317에서 프로세서(120)는 상기 선택된 AF 모드에 대응하여 상기 렌즈의 위치를 이동할 수 있다. 예를 들어, 제 1 모드가 선택되면, 프로세서(120)는 타겟 위치에 대응하여, 1차적으로 상기 렌즈를 이동하고, 2차적으로 외부 객체에 대한 초점을 정확하게 조정하기 위해, 상기 렌즈를 이동시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 타겟 위치에 대응하여 적어도 일부 렌즈의 위치를 이동하고, 콘트라스트 AF 방식을 적용하여 촬영 영상의 초점을 조절할 수 있다. 예를 들어, 제 2 모드가 선택되면, 프로세서(120)는 타겟 위치에 대응하는 렌즈의 이동 방향을 결정하고, 상기 결정된 이동 방향을 기반으로, 렌즈의 위치를 조정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 결정된 이동 방향을 기반으로, 상기 렌즈를 이동하면서, 콘트라스트 AF 방식을 적용하여 촬영 영상의 초점을 조절할 수 있다. 예를 들어, 제 3 모드가 선택되면, 프로세서(120)는 렌즈의 현재 위치에서 콘트라스트 AF 방식을 적용하여 촬영 영상의 초점을 조절할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 DFD 방식에 따른 타겟 위치의 신뢰도를 측정할 수 있고, 상기 측정된 신뢰도를 기반으로 AF 모드를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 상기 선택된 AF 모드에 대응하여 콘트라스트 AF 방식을 적용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 DFD 방식과 콘트라스트 AF 방식을 혼합하여 적용함으로써, 촬영 영상의 초점을 보다 빠르게 맞출 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 DFD 방식의 적용을 위한 제 1 초점 제어부 및 콘트라스트 AF 방식의 적용을 위한 제 2 초점 제어부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 초점 제어부는 DFD 방식을 기반으로, 타겟 위치 및 타겟 위치에 대응하는 렌즈의 이동 방향을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 초점 제어부는 콘트라스트 AF 방식을 기반으로, 렌즈의 위치를 이동시켜 촬영 영상이 선명하게 표시되도록 초점을 조절할 수 있다.
도 3c는 도 3b의 동작 313 내지 동작 315에 대응하여, 구체적으로 수행되는 과정을 도시한 흐름도일 수 있다. 도 3c는 렌즈의 제1 위치 및 제2 위치에 대응하는 복수의 이미지를 기반으로 DFD 방식을 적용하고, 상기 DFD 방식에 의해 측정된 코스트 값을 기반으로 복수의 렌즈의 위치를 조정하기 위한 AF 모드를 선택하는 흐름도이다.
도 3c를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 동작 321에서 프로세서(120)는 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 기반으로 DFD 방식을 적용할 수 있다. 프로세서(120)는 DFD 방식에 따른 DFD 결과 값을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 323에서 프로세서(120)는 DFD 방식을 기반으로, 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 대응하는 코스트(cost) 값을 측정할 수 있다. DFD 방식은 미리 정의된 PSF 정보를 이용하여, 타겟 위치 및 상기 타겟 위치에 대응하는 렌즈의 이동 방향을 검색 및 결정할 수 있다. 예를 들어, PSF 정보는 DFD 방식의 적용을 위해 미리 정의되고, 메모리(130)에 저장될 수 있다. 타겟 위치는 onfocus에 대응하는 렌즈의 위치일 수 있고, 선명한 화질의 영상을 촬영하기 위한 적어도 하나의 렌즈가 이동해야 하는 렌즈의 위치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 대응하는 DFD 결과 값과 상기 메모리(130)에 저장된 PSF 정보를 기반으로 코스트 값을 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 PSF 정보에 대응하는 적어도 하나의 코스트 값을 측정할 수 있고, 상기 측정된 코스트 값의 최대값(예: Max(cost)) 및 상기 측정된 코스트 값의 최소값(예: Min(cost))을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 325에서 프로세서(120)는 코스트 값의 최대값과 코스트 값의 최소값과의 차이값이 제 1 임계값 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 코스트 값에 대한 최대값과 최소값과의 차이값은 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 대응하는 defocus 값의 차이를 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 차이값이 적다는 것은 defocus 값의 차이가 작다는 것을 의미하고, DFD 방식을 적용하기 어렵다는 의미일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 임계값은 개발자에 의해 미리 결정될 수 있고, 코스트 값에 대한 최대값과 최소값과의 차이값이 상기 제 1 임계값 이상인 경우 DFD 방식에 따른 타겟 위치를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 동작 325에서 코스트 값에 대한 최대값과 최소값과의 차이값이 상기 제 1 임계값 이상이면, 동작 327로 진행할 수 있고, 코스트 값에 대한 최대값과 최소값과의 차이값이 상기 제 1 임계값 보다 작으면, 동작 339로 진행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 327에서 프로세서(120)는 적어도 일부 렌즈의 제 1 위치에 대응하는 콘트라스트 값(con1)과 상기 적어도 일부 렌즈의 제 2 위치에 대응하는 콘트라스트 값(con2)을 비교할 수 있다. 일 실시예에 따르면, con1은 제 1 위치에서의 콘트라스트 값을 의미하고, con2는 제 2 위치에서의 콘트라스트 값을 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 위치와 제 2 위치는 동일하지 않을 수 있고, 적어도 하나의 렌즈의 위치가 상대적으로 외부 객체(예: 피사체)의 초점 위치에 보다 가까운 방향에 위치할 수 있다. 예를 들어, con2가 con1보다 크다는 것은 제 2 위치가 제 1 위치 보다 상대적으로 외부 객체의 초점 위치에 가까운 방향에 위치한다는 의미일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 동작 327에서 con2가 con1보다 크다면, 동작 329로 진행할 수 있고, 동작 327에서 con2가 con1보다 크지 않다면, 동작 337로 진행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 렌즈는 Far End 위치에서 Near End 위치로 이동할 수 있고, Far End 위치를 0으로 가정하고, Near End 위치가 양(+)의 방향일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 콘트라스트 값(con1, con2)을 기반으로, 렌즈의 제1 위치 및 제2 위치를 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 329에서 프로세서(120)는 DFD 방식에 따른 타겟 위치와 제 1 위치를 비교할 수 있다. 예를 들어, 동작 327에서 프로세서(120)는 제 1 위치와 제 2 위치에서의 콘트라스트 값을 비교하고, 제 1 위치가 제 2 위치 보다 상대적으로 외부 객체의 초점 위치로부터 멀리 떨어져 있음을 확인할 수 있다. (예: 제 1 위치(con1) < 제 2 위치(con2)) 동작 329에서 타켓 위치가 제 1 위치 보다 상대적으로 외부 객체의 초점 위치로부터 가깝다면,(예: 타겟 위치 > 제 1 위치) 동작 331로 진행할 수 있고, 타겟 위치가 제 1 위치 보다 상대적으로 외부 객체의 초점 위치로부터 멀다면,(예: 타겟 위치 < 제 1 위치) 동작 339로 진행할 수 있다. 예를 들어, 타겟 위치가 제 1 위치 보다 외부 객체의 초점 위치로부터 멀다는 것은 제 1 위치(con1) < 제 2 위치(con2) 인 상태에서, 타겟 위치가 제 1 위치 보다 렌즈의 Far End 위치에 가깝다는 의미일 수 있다. (예: 타겟 위치 < 제 1 위치(con1)) 예를 들어, 타겟 위치가 제 1 위치 보다 외부 객체의 초점 위치로부터 멀다는 것은 타겟 위치(예: DFD 방식에 따른 DFD 결과값)가 제 1 위치(con1)보다 콘트라스트 값이 더 작다는 것을 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 타겟 위치가 제 1 위치(con1)보다 콘트라스트 값이 더 낮은 방향으로 결정되면, 프로세서(120)는 동작 329에서 동작 331로 진행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 적어도 일부 렌즈에 대응하는 제 2 위치가 제 1 위치 보다 상대적으로 외부 객체의 초점 위치로부터 멀리 떨어진 상황(예: 제 2 위치 < 제 1 위치)일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 동작 337에서 프로세서(120)는 DFD 방식에 따른 타겟 위치와 제 2 위치를 비교할 수 있다. 예를 들어, 동작 327에서 프로세서(120)는 제 1 위치(con1)와 제 2 위치(con2)에서의 콘트라스트 값을 비교하고, 제 2 위치(con2)가 제 1 위치(con1) 보다 상대적으로 외부 객체의 초점 위치로부터 멀리 떨어져 있음을 확인(예: 제 2 위치(con2) < 제 1 위치(con1))할 수 있다. 동작 337에서 타켓 위치가 제 2 위치 보다 상대적으로 외부 객체의 초점 위치로부터 가깝다면,(예: 타겟 위치 < 제 2 위치) 동작 331로 진행할 수 있고, 타겟 위치가 제 2 위치 보다 상대적으로 외부 객체의 초점 위치로부터 멀다면,(예: 타겟 위치 > 제 2 위치) 동작 339로 진행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 331에서 프로세서(120)는 타겟 위치와 제 2 위치 간의 이격 거리와 제 2 임계값을 비교할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 임계값은 개발자에 의해 결정될 수 있으며, 타겟 위치에 대한 정확도를 측정하는 기준값일 수 있다. 예를 들어, 타겟 위치와 제 2 위치 간의 이격 거리가 제 2 임계값 이하이면, 타겟 위치에 대한 정확도가 높다는 의미일 수 있고, 프로세서(120)는 상기 타겟 위치에 대응하여 렌즈의 이동 방향 및 이동량을 결정하고, 상기 결정된 이동 방향 및 이동량에 대응하여 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정할 수 있다. 예를 들어, 타겟 위치와 제 2 위치 간의 이격 거리가 제 2 임계값을 초과하면, 타겟 위치에 대한 정확도가 상대적으로 낮다는 의미일 수 있고, 프로세서(120)는 상기 타겟 위치에 대응하는 렌즈의 이동 방향을 결정하고, 상기 결정된 이동 방향에 대응하여 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 타겟 위치와 제 2 렌즈 간의 이격 거리가 제 2 임계값 이하이면, 동작 333으로 진행할 수 있고, 타겟 위치와 제 2 렌즈 간의 이격 거리가 제 2 임계값을 초과하면, 동작 335로 진행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 333에서 프로세서(120)는 AF 모드 중 제 1 모드를 수행할 수 있다. 제 1 모드는 타겟 위치에 대응하여, 적어도 일부 렌즈의 위치를 이동하고, 콘트라스트 AF 방식을 적용하여 촬영 영상의 초점을 조절하는 AF 모드일 수 있다. 예를 들어, 제 1 모드는 타겟 위치에 대한 정확도가 높다고 판단하여, 적어도 일부 렌즈를 상기 타겟 위치로 이동하고, 콘트라스트 AF 방식을 적용하는 AF 모드일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 335에서 프로세서(120)는 AF 모드 중 제 2 모드를 수행할 수 있다. 제 2 모드는 타겟 위치의 방향에 대응하여, 적어도 일부 렌즈를 이동하면서, 콘트라스트 AF 방식을 적용하여 촬영 영상의 초점을 조절하는 AF 모드일 수 있다. 예를 들어, 제 2 모드는 타겟 위치에 대응하는 이동 방향을 신뢰할 수는 있으나, 상대적으로 제 1 모드 보다 타겟 위치에 대한 정확도가 낮다고 판단되는 모드일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 타겟 위치의 이동 방향에 대응하여 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서, 콘트라스트 AF 방식을 적용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 337에서 프로세서(120)는 AF 모드 중 제 3 모드를 수행할 수 있다. 제 3 모드는 렌즈의 현재 위치에서 콘트라스트 AF 방식을 적용하여 촬영 영상의 초점을 조절하는 AF 모드일 수 있다. 예를 들어, 제 3 모드는 타겟 위치를 신뢰하기 어려울 정도로, 타겟 위치에 대한 정확도가 상당히 낮다고 판단되는 모드일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 렌즈의 현재 위치를 기반으로 콘트라스트 AF 방식을 적용할 수 있다.
도 4a 내지 도 4b는 다양한 실시예에 따른 DFD 방식에 의한 DFD 결과 값을 그래프로 도시한 도면이다.
도 4a 내지 도 4b는 DFD 방식을 기반으로, 촬영하는 이미지에 대응하는 DFD 결과 값을 그래프로 도시한 도면이다.
도 4a를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180))를 사용하여 제 1 촬영 이미지(411)에 대한 자동 초점(AF, auto focus) 기능을 수행할 수 있다. 도 4a는 전체적으로 렌즈 이동에 따른 defocus 차이가 적절하게 발생하는 상황일 수 있다. 예를 들어, defocus 차이가 적절하게 발생하는 상황은 외부 객체에 대한 블러(blur) 현상이 발생한 상황일 수 있다. 도 4a는 제 1 촬영 이미지(411)에 대한 DFD 방식의 AF 기능을 수행할 때, 제 1 촬영 이미지(411)에 대응하는 DFD 결과 값이 도시된 제 1 그래프(413)를 포함한다.
일 실시예에 따르면, DFD 방식은 적어도 일부 렌즈를 이용하여 획득한 두 장의 이미지(예: 제 1 이미지, 제 2 이미지)를 분석하여 타겟 위치(예: 피사체가 onfocus 되는 렌즈의 이동 지점)를 예측하는 방식일 수 있다. DFD 방식은 상기 획득한 두 장의 이미지 간에 defocus 차이(예: 블러(blur)차이)가 일정량만큼 존재해야 타겟 위치에 대한 신뢰도가 높아질 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 카메라 모듈(180)에 포함된 렌즈의 제1 위치에 대응하는 제1 이미지를 획득할 수 있고, 상기 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 기반으로, 제 1 촬영 이미지(411)에 대응하는 DFD 결과 값을 산출할 수 있다. 도 4a에 도시된 제 1 그래프(413)는 상기 산출된 DFD 결과 값을 기반으로 구현된 그래프일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 그래프(413)는 렌즈의 적어도 하나의 위치에 대응하는 콘트라스트 값을 도시한 제 1 선그래프(415) 및 상기 렌즈의 적어도 하나의 위치에 대응하는 DFD 결과 값을 도시한 제 2 선그래프(416)를 포함할 수 있다. 제 1 그래프(413)는 타겟 위치에 대응하는 콘트라스트 피크(peak)(417) 및 이상적인 DFD 결과 값에 대응하는 제 3 선그래프(418)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 3 선그래프(418)는 콘트라스트 값의 이상적인 수치를 기반으로 도시된 그래프일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 그래프(413)에서 제 3 선그래프(418)에 대응하여, 제 2 선그래프(416)가 유사하게 도시될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 촬영 이미지(411)는 DFD 방식을 적용하기에 이상적인 이미지일 수 있다.
도 4b를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 카메라를 사용하여 제 2 촬영 이미지(421)에 대한 자동 초점(AF) 기능을 수행할 수 있다. 도 4b는 전체적으로 콘트라스트 값의 차이값이 거의 없어, 렌즈의 이동에 따라 defocus 차이가 거의 발생하지 않는 상황일 수 있다. 도 4b는 제 2 촬영 이미지(421)에 대한 DFD 방식의 AF 기능을 수행할 때, 제 2 촬영 이미지(421)에 대응하는 DFD 결과 값이 도시된 제 2 그래프(423)를 포함한다. 일 실시예에 따르면, 제 2 그래프(423)는 렌즈의 적어도 하나의 위치에 대응하는 콘트라스트 값을 도시한 제 1 선그래프(425) 및 상기 렌즈의 적어도 하나의 위치에 대응하는 DFD 결과 값을 도시한 제 2 선그래프(426)를 포함할 수 있다. 제 2 그래프(423)는 타겟 위치에 대응하는 콘트라스트 피크(peak)(427) 및 이상적인 DFD 결과 값에 대응하는 제 3 선그래프(428)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 그래프(423)에서 제 2 선그래프(426)는 제 3 선그래프(428)에 대응되지 않으며, 제 2 촬영 이미지(421)는 DFD 방식을 적용하기에 적절하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 촬영 이미지(421)는 두 장의 이미지(예: 제 1 이미지, 제 2 이미지) 간에 defocus 양이 일정량만큼 존재하지 않는 피사체일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 촬영 이미지(421)에 대응하는 DFD 결과 값을 산출할 수 있다. 도 4b에 도시된 제 2 그래프(423)는 상기 산출된 DFD 결과 값을 기반으로 구현된 그래프일 수 있다.
도 5a 내지 도 5c는 다양한 실시예에 따른 DFD 결과 값을 기반으로 코스트 값을 측정하여 그래프로 도시한 도면이다.
도 5a는 제 1 촬영 이미지(411)에 대응하는 DFD 결과 값을 기반으로, 코스트 값을 산출하고, 상기 코스트 값을 기반으로 구현된 제 1 코스트 그래프(511)를 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, DFD 결과 값을 기반으로, 코스트 값을 산출하는 계산식은 아래의 수학식 1과 같을 수 있다.
Figure pat00001
위의 수학식 1에서 d와 δ값은 미리 정의된 defocus 값일 수 있고, F1은 제1 이미지에 대응하는 DCT(discrete cosine transform) 값, F2는 제2 이미지에 대응하는 DCT 값일 수 있다. 예를 들어, d는 PSF(point spread function) 값을 설정할 때, 완벽하게 온 포커싱(ideal onfocus)되는 타겟 위치를 기반으로, 정의된 defocus에 대한 수치일 수 있다. δ값은 제 1 이미지와 제 2 이미지 간의 이격 거리에 대응하는 수치일 수 있다. K는 PSF(point spread function) 값으로 미리 정의된 값일 수 있다. △F는 제1 이미지와 제2 이미지 간의 defocus 차이값일 수 있고, △K는 PSF 값의 변화량일 수 있다.
위의 수학식 1에서 분자 식을 정리하면, 아래의 수학식 2와 같이 정리될 수 있다.
Figure pat00002
위의 수학식 2를 참조하면, △K는 기 정의된 PSF 값에 기반한 defocus 차이값으로, 고정된 값일 수 있다. defocus 값이 전체적으로 작을 경우, F1 값 및 △F 값이 작아져서 코스트 값의 레벨 차이는 작아질 수 있다. 즉, 코스트 값의 최대값(예: Max(cost))과 코스트 값의 최소값(예: Min(cost))이 전체적으로 작아질 수 있고, 최대값과 최소값의 차이값(예: 코스트 값의 레벨 차이)이 작을 수 있다. 촬영 이미지에 대응하여 신뢰도 값을 측정하는 식은 아래의 수학식 3과 같을 수 있다.
Figure pat00003
다양한 실시예에 따르면, 수학식 3과 같이, 촬영 이미지에 대응하여 신뢰도 값은 코스트 값의 최대값과 코스트 값의 최소값 간의 차이값을 기반으로 결정될 수 있다.
도 5a를 참조하면, 제 1 촬영 이미지(411)에 대응하여 코스트 값을 산출할 수 있고, 상기 코스트 값을 기반으로 제 1 코스트 그래프(511)가 구현될 수 있다.
도 5b는 제 2 촬영 이미지(421)에 대응하는 DFD 결과 값을 기반으로, 코스트 값을 산출하고, 상기 코스트 값을 기반으로 구현된 제 2 코스트 그래프(521)를 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 제 2 촬영 이미지(421)에 대응하는 DFD 결과 값을 기반으로, 전술된 수학식 1 내지 수학식 3을 적용할 수 있고, 제 2 촬영 이미지(421)에 대응하는 코스트 값을 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 산출된 코스트 값을 기반으로 제 1 코스트 그래프(521)가 구현될 수 있다.
도 5c는 제 1 코스트 그래프(511)와 제 2 코스트 그래프(521)를 하나의 그래프로 도시한 도면이다. 도 5를 참조하면, 제 1 촬영 이미지(411)와 제 2 촬영 이미지(421)에 대한 코스트 값을 비교할 수 있다. 예를 들어, 제 1 촬영 이미지(411)는 제 1 이미지와 제 2 이미지 간의 defocus 량(예: 블러량)이 일정량만큼 존재하며, 코스트 값의 레벨 차이(예: 코스트 값의 최대값과 최소값 간의 차이값)가 클 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 촬영 이미지(411)는 DFD 방식을 적용하여 렌즈의 위치를 조정할 수 있고, 제 1 모드 또는 제 2 모드 중 하나의 AF 모드를 기반으로 렌즈의 위치를 조정할 수 있다. 예를 들어, 제 2 촬영 이미지(421)는 제 1 이미지와 제 2 이미지 간의 defocus 량(예: 블러량)이 얼마 존재하지 않으며, 코스트 값의 레벨 차이(예: 코스트 값의 최대값과 최소값 간의 차이값)가 작을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 촬영 이미지(421)는 DFD 방식을 적용하기 어려울 수 있고, AF 모드 중 제 3 모드를 기반으로 렌즈의 위치를 조정할 수 있다. 도 5c를 기반으로, 제 1 촬영 이미지(411) 및 제 2 촬영 이미지(421)에 대응하는 코스트 값의 레벨 차이를 아래에 첨부합니다.
코스트 값의 레벨 차이
(Max(Cost)-Min(Cost))
제 1 촬영 이미지(411) 8.9101e+05
제 2 촬영 이미지(421) 3.6154e+03
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 1 이미지와 제 2 이미지를 기반으로, DFD 방식을 적용할 수 있으며, 제 1 이미지와 제 2 이미지 간의 defocus 량의 차이가 일정량(예: 제 1 임계값) 이하이면, DFD 방식을 적용하기 어려울 수 있다. DFD 방식을 적용하기 어렵다는 것은 DFD 방식을 적용하여, 타겟 위치를 결정하거나, 타겟 위치에 대응하는 렌즈의 이동 방향을 결정하기 어렵다는 의미일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 1 이미지와 제 2 이미지 간의 defocus 량의 차이가 일정량(예: 제 1 임계값) 이하인 경우 콘트라스트 AF 방식을 기반으로 촬영 영상의 초점을 조정할 수 있다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 신뢰도를 기반으로 AF 모드를 결정하는 방법을 그래프로 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 적어도 일부 렌즈의 제 1 위치에 대응하는 제1 콘트라스트 값(Con1)과 상기 적어도 일부 렌즈의 제 2 위치에 대응하는 제2 콘트라스트 값(Con2)을 도식화한 그래프이다. 일 실시예에 따르면, 렌즈의 위치에 대응하여, 콘트라스트 값이 결정될 수 있고, 이는 콘트라스트 값을 기반으로 렌즈의 위치(Lens position)를 확인할 수 있다. 도 6을 참조하면, 제 1 위치와 제 2 위치를 확인할 수 있다. 제 1 위치와 제 2 위치는 상대적인 위치일 수 있으며, 제 1 위치가 제 2 위치 보다 상대적으로 외부 객체의 초점 위치로부터 멀게 위치하였음을 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 위치는 제 2 위치보다 외부 객체의 초점 위치로부터 멀리 위치할 수 있고, 제 1 위치에 대응하는 제1 콘트라스트 값(Con1)은 제 2 위치에 대응하는 제2 콘트라스트 값(Con2)보다 작을 수 있다.
도 3c를 참조하면, 도 6에서의 제 1 위치 및 제 2 위치는 동작 327에서 동작 329로 진행하는 상황일 수 있다. 동작 327에서 프로세서(120)는 con1이 con2 보다 작다는 것을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, con1이 con2 보다 작다는 것은 제 1 위치가 제 2 위치 보다 외부 객체의 초점 위치로부터 멀리 위치하고 있음을 의미한다. 다양한 실시예에 따르면, 제 1 위치와 제 2 위치가 서로 교체될 수 있으며, 이는 도 3c에서 동작 327에서 동작 337로 진행하는 상황일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 적어도 일부 렌즈의 위치는 도 6에서의 제 1 위치 및 제 2 위치로 한정되지 않는다.
도 6을 참조하면, 타겟 위치(예: 제 1 타겟 위치(601), 제 2 타겟 위치(603), 제 3 타겟 위치(605), 제 4 타겟 위치(607))가 결정될 수 있고, 상기 결정된 타겟 위치에 대응하여 AF 모드(예: 도 3b의 제 1 모드, 제 2 모드, 제 3 모드)를 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제 1 위치에 대응하는 제 1 이미지 및 제 2 위치에 대응하는 제 2 이미지를 기반으로 DFD 방식을 적용할 수 있고, 타겟 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 위치가 제 1 타겟 위치(601)로 결정되면, 프로세서(120)는 AF 모드 중 제 3 모드를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 타겟 위치(601)는 DFD 방식에 따른 적어도 일부 렌즈의 이동 방향이 콘트라스트 값이 더 낮아지는 방향일 수 있다. 이는, 상기 제 1 타겟 위치(601)를 신뢰하기 어려우며, 프로세서(120)는 AF 모드 중 제 3 모드를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 타겟 위치가 제 1 타겟 위치(601)로 결정되면, 프로세서(120)는 제 3 모드에 대응하여, 콘트라스트 AF 방식에 따라 적어도 하나의 렌즈의 위치를 조정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 위치가 제 2 타겟 위치(603) 또는 제 3 타겟 위치(605)로 결정되면, 프로세서(120)는 AF 모드 중 제 1 모드를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 3c의 동작 329에서 타겟 위치가 제 1 위치 보다 외부 객체의 초점 위치에 가깝고, 동작 331에서 타겟 위치와 제 2 위치 간의 거리가 제 2 임계값(632) 보다 작은 경우 타겟 위치가 제 2 타겟 위치(603) 또는 제 3 타겟 위치(605)로 결정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 타겟 위치가 제 2 타겟 위치(603) 또는 제 3 타겟 위치(605)라는 것은 촬영 이미지에서 적절한 defocus 차이가 발생하는 상황이고, 타겟 위치에 대한 정확도가 높은 상황일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 타겟 위치가 제 2 타겟 위치(603) 또는 제 3 타겟 위치(605)로 결정되면, 프로세서(120)는 제 1 모드에 대응하여, DFD 방식에 따라 적어도 일부 렌즈의 위치를 타겟 위치로 이동하고, 콘트라스트 AF 방식에 따라 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 위치가 제 4 타겟 위치(607)로 결정되면, 프로세서(120)는 AF 모드 중 제 2 모드를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 3c의 동작 331에서 타겟 위치와 제 2 위치 간의 거리가 제 2 임계값(632) 보다 큰 경우 타겟 위치가 제 4 타겟 위치(607)로 결정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 타겟 위치가 제 4 타겟 위치(607)라는 것은 촬영 이미지에서 적절한 defocus 차이가 발생하는 상황이긴 하나, 타겟 위치에 대한 정확도가 높지 않은 상황일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 타겟 위치가 제 4 타겟 위치(607)로 결정되면, 프로세서(120)는 제 2 모드에 대응하여, DFD 방식에 따라 제 4 타겟 위치(607)에 대응하는 이동 방향으로 적어도 일부 렌즈의 위치를 이동하면서, 콘트라스트 AF 방식에 따라 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자장치는, 하나 이상의 렌즈를 포함하는 렌즈 어셈블리(예: 도 2의 렌즈 어셈블리(210)) 및 상기 렌즈 어셈블리(210)의 적어도 일부 렌즈를 이동시켜 초점을 조정할 수 있는 구동부(예: 도 2의 이미지 시그널 프로세서(260))를 포함하는 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 및 상기 렌즈 어셈블리(210), 상기 카메라(180) 및 상기 메모리(130)와 작동적으로 연결된 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 카메라(180)를 이용하여, 외부 객체에 대한 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 위치에 대응하는 제1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 외부 객체에 대한 콘트라스트 특성과 관련된 조건을 판단하고, 상기 조건이 지정된 제1 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 이동 방향 및 이동량을 결정하고, 및 상기 결정된 제1 이동 방향 및 상기 결정된 이동량에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하여 상기 외부 객체에 대한 초점을 조정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 조건이 지정된 제2 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지에 포함된 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 이동 방향을 결정하고, 및 상기 결정된 제2 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 조건이 지정된 제3 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 상기 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제3 이동 방향을 결정하고, 및 상기 결정된 제3 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 메모리(130)는 점 확산 함수(point spread function) 정보를 저장하고, 상기 프로세서(120)는 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 기반으로 DFD 결과값을 측정하고, 상기 측정된 DFD 결과값 및 상기 점 확산 함수 정보를 기반으로 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 대응하는 코스트 값을 측정하고, 상기 측정된 코스트 값을 기반으로 신뢰도를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 DFD 방식에 따른 타겟 위치를 결정하고, 상기 결정된 타겟 위치에 대응하여, 상기 적어도 일부 렌즈의 이동 방향 및 이동량을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 측정된 코스트 값의 최대값과 최소값 간의 차이값이 제1 임계값 이상인지 여부를 판단하고, 상기 차이값이 상기 제1 임계값 이상이면, 상기 결정된 타겟 위치를 기반으로 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정할 수 있고, 상기 차이값이 상기 제 1 임계값 보다 작으면, 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 차이값이 상기 제1 임계값 이상이면, 상기 제 1 위치와 상기 제 2 위치를 확인하고, 상기 결정된 타겟 위치와 상기 제 2 위치 간의 거리를 제2 임계값과 비교할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 거리가 상기 제2 임계값 이하이면, 상기 타겟 위치에 대응하여 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정하고, 상기 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 거리가 상기 제2 임계값을 초과하면, 상기 타겟 위치에 대응하는 상기 적어도 일부 렌즈의 이동 방향을 결정하고, 상기 결정된 이동 방향 및 상기 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여, 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 제 1 위치에 대응하는 제 1 콘트라스트 값과 상기 제2 위치에 대응하는 제 2 콘트라스트 값을 측정하고, 상기 제 1 콘트라스트 값과 상기 제 2 콘트라스트 값을 기반으로, 상기 제 1 위치 및 상기 제 2 위치를 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제 1 조건에 기반하여, 상기 적어도 일부 렌즈가 이동하는 제 1 이동 간격은 상기 제 2 조건에 기반하여, 상기 적어도 일부 렌즈가 이동하는 제 2 이동 간격 보다 작도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))에서 카메라 렌즈의 초점을 제어하는 방법은 하나 이상의 렌즈를 포함하는 카메라(180)를 이용하여, 외부 객체에 대한 적어도 일부 렌즈의 제 1 위치에 대응하는 제1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 외부 객체에 대한 콘트라스트 특성과 관련된 조건을 판단하고, 상기 조건이 지정된 제1 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 이동 방향 및 이동량을 결정하고, 상기 결정된 제1 이동 방향 및 상기 결정된 이동량에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하여 상기 외부 객체에 대한 초점을 조정하고, 상기 조건이 지정된 제2 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지에 포함된 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 이동 방향을 결정하고, 상기 결정된 제2 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정할 수 있다.
101 : 전자 장치 120 : 프로세서
180 : 카메라 모듈 210 : 렌즈 어셈블리
220 : 플래쉬 230 : 이미지 센서
240 : 이미지 스태빌라이저 250 : 메모리
260 : 이미지 시그널 프로세서

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    하나 이상의 렌즈를 포함하는 렌즈 어셈블리 및 상기 렌즈 어셈블리의 적어도 일부 렌즈를 이동시켜 초점을 조정할 수 있는 구동부를 포함하는 카메라;
    메모리; 및
    상기 렌즈 어셈블리, 상기 카메라 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라를 이용하여, 외부 객체에 대한 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 위치에 대응하는 제1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 획득하고,
    상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 외부 객체에 대한 콘트라스트 특성과 관련된 조건을 판단하고,
    상기 조건이 지정된 제1 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 이동 방향 및 이동량을 결정하고, 및 상기 결정된 제1 이동 방향 및 상기 결정된 이동량에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하여 상기 외부 객체에 대한 초점을 조정하고, 및
    상기 조건이 지정된 제2 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지에 포함된 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 이동 방향을 결정하고, 및 상기 결정된 제2 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 조건이 지정된 제3 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 상기 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제3 이동 방향을 결정하고, 및 상기 결정된 제3 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 메모리는 점 확산 함수(point spread function) 정보를 저장하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 기반으로 DFD 결과값을 측정하고,
    상기 측정된 DFD 결과값 및 상기 점 확산 함수 정보를 기반으로 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 대응하는 코스트 값을 측정하고,
    상기 측정된 코스트 값을 기반으로 신뢰도를 결정하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 DFD 방식에 따른 타겟 위치를 결정하고,
    상기 결정된 타겟 위치에 대응하여, 상기 적어도 일부 렌즈의 이동 방향 및 이동량을 결정하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 측정된 코스트 값의 최대값과 최소값 간의 차이값이 제1 임계값 이상인지 여부를 판단하고,
    상기 차이값이 상기 제1 임계값 이상이면, 상기 결정된 타겟 위치를 기반으로 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정하도록 하고,
    상기 차이값이 상기 제 1 임계값 보다 작으면, 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차이값이 상기 제1 임계값 이상이면, 상기 제 1 위치와 상기 제 2 위치를 확인하고,
    상기 결정된 타겟 위치와 상기 제 2 위치 간의 거리를 제2 임계값과 비교하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 거리가 상기 제2 임계값 이하이면, 상기 타겟 위치에 대응하여 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정하고,
    상기 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 거리가 상기 제2 임계값을 초과하면, 상기 타겟 위치에 대응하는 상기 적어도 일부 렌즈의 이동 방향을 결정하고,
    상기 결정된 이동 방향 및 상기 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여, 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정하도록 하는 전자 장치.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제 1 위치에 대응하는 제 1 콘트라스트 값과 상기 제2 위치에 대응하는 제 2 콘트라스트 값을 측정하고,
    상기 제 1 콘트라스트 값과 상기 제 2 콘트라스트 값을 기반으로, 상기 제 1 위치 및 상기 제 2 위치를 확인하도록 하는 전자 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 조건에 기반하여, 상기 적어도 일부 렌즈가 이동하는 제 1 이동 간격은 상기 제 2 조건에 기반하여, 상기 적어도 일부 렌즈가 이동하는 제 2 이동 간격 보다 작도록 설정된 전자 장치.
  11. 전자 장치에서 카메라 렌즈의 초점을 제어하는 방법에 있어서,
    하나 이상의 렌즈를 포함하는 카메라를 이용하여, 외부 객체에 대한 적어도 일부 렌즈의 제 1 위치에 대응하는 제1 이미지 및 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 위치에 대응하는 제2 이미지를 획득하는 동작;
    상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 외부 객체에 대한 콘트라스트 특성과 관련된 조건을 판단하는 동작;
    상기 조건이 지정된 제1 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제1 이동 방향 및 이동량을 결정하고, 상기 결정된 제1 이동 방향 및 상기 결정된 이동량에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하여 상기 외부 객체에 대한 초점을 조정하는 동작; 및
    상기 조건이 지정된 제2 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지에 포함된 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제2 이동 방향을 결정하고, 상기 결정된 제2 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정하는 동작; 을 포함하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 조건이 지정된 제3 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지, 및 상기 지정된 점 확산 함수(point spread function)를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 제3 이동 방향을 결정하고, 상기 결정된 제3 이동 방향에 따라 상기 적어도 일부 렌즈를 이동하면서 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 전자 장치의 메모리에 점 확산 함수(point spread function) 정보를 저장하는 동작;
    상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 기반으로 DFD 결과값을 측정하는 동작;
    상기 측정된 DFD 결과값 및 상기 점 확산 함수 정보를 기반으로 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 대응하는 코스트 값을 측정하는 동작;
    상기 측정된 코스트 값을 기반으로 신뢰도를 결정하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 적어도 일부 렌즈의 이동 방향 및 이동량을 결정하는 동작은,
    상기 DFD 방식에 따른 타겟 위치를 결정하는 동작; 및
    상기 결정된 타겟 위치에 대응하여, 상기 적어도 일부 렌즈의 이동 방향 및 이동량을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 외부 객체에 대한 초점을 조정하는 동작은,
    상기 측정된 코스트 값의 최대값과 최소값 간의 차이값이 제1 임계값 이상인지 여부를 판단하는 동작;
    상기 차이값이 상기 제1 임계값 이상이면, 상기 결정된 타겟 위치를 기반으로 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정하는 동작; 및
    상기 차이값이 상기 제 1 임계값 보다 작으면, 상기 외부 객체의 콘트라스트 차이를 이용하여 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정하는 동작을 포함하는 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 차이값이 상기 제1 임계값 이상이면, 상기 제 1 위치와 상기 제 2 위치를 확인하는 동작; 및
    상기 결정된 타겟 위치와 상기 제 2 위치 간의 거리를 제 2 임계값과 비교하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 거리가 상기 제2 임계값 이하이면, 상기 타겟 위치에 대응하여 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정하는 동작; 및
    상기 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여, 상기 외부 객체에 대한 상기 초점을 조정하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 거리가 상기 제2 임계값을 초과하면, 상기 타겟 위치에 대응하는 상기 적어도 일부 렌즈의 이동 방향을 결정하는 동작; 및
    상기 결정된 이동 방향 및 상기 획득된 하나 이상의 이미지들의 콘트라스트 변화에 적어도 기반하여, 상기 적어도 일부 렌즈의 위치를 조정하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 1 위치와 상기 제 2 위치를 확인하는 동작은,
    상기 제 1 위치에 대응하는 제 1 콘트라스트 값과 상기 제2 위치에 대응하는 제 2 콘트라스트 값을 측정하는 동작; 및
    상기 제 1 콘트라스트 값과 상기 제 2 콘트라스트 값을 기반으로, 상기 제 1 위치 및 상기 제 2 위치를 확인하는 동작; 을 포함하는 방법.
  20. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 조건에 기반하여, 상기 적어도 일부 렌즈가 이동하는 제 1 이동 간격은 상기 제 2 조건에 기반하여, 상기 적어도 일부 렌즈가 이동하는 제 2 이동 간격 보다 작은 것을 특징으로 하는 방법.
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