KR20220015000A

KR20220015000A - 프로젝터 및 그 제어 방법

Info

Publication number: KR20220015000A
Application number: KR1020200094952A
Authority: KR
Inventors: 채성호; 윤승일; 윤현규
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2020-07-30
Filing date: 2020-07-30
Publication date: 2022-02-08
Also published as: WO2022025435A1; US20230040505A1

Abstract

프로젝터가 개시된다. 본 프로젝터 장치는 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 투영하는 이미지 투영부, 카메라 및 이미지 투영부를 통해 투영된 가이드 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 획득하고 획득된 촬영 이미지에 포함된 복수의 제1 오브젝트 각각의 위치에 대응되는 제1 위치 정보를 식별하고 획득된 촬영 이미지에 기초하여 복수의 제1 오브젝트 각각과 관련된 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별하고 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득하는 프로세서를 포함한다.

Description

프로젝터 및 그 제어 방법{PROJECTOR APPARATUS AND CONTROLLING METHOD THEREOF}

본 개시는 프로젝터 및 그 제어방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 입력 이미지를 투영하는 프로젝터 및 그 제어방법에 대한 것이다.

프로젝터와 스크린 사이의 상대적인 위치 및 방향 등에 따라 스크린에 투영(투사)된 이미지는 왜곡되어 직사각형 형태를 이루지 못할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 키스톤 보정 동작이 필요할 수 있다. 키스톤 보정 동작은 프로젝터의 물리적인 위치 및 방향을 조정하거나 투영된 이미지를 조정하여 직사각형 형태의 이미지가 투영될 수 있도록 만드는 기술일 수 있다.

한편, 초단초점 프로젝터의 하드웨어적인 특성상 설치 위치의 작은 변화로도 심한 이미지 왜곡이 발생할 수 있어서 키스톤 보정 기술이 필수적일 수 있다.

키스톤 보정 방법은 크게 수동 키스톤 보정과 자동 키스톤 보정으로 구분될 수 있다. 수동 키스톤 보정은 사용자가 리모컨 또는 프로젝터 버튼 등을 활용하여 이미지를 조금씩 변경하여 왜곡이 사라질 때까지 조작하는 방식일 수 있으며, 자동 키스톤 보정은 사용자의 큰 개입 없이 자동으로 왜곡이 보정 되는 것일 수 있다. 자동 키스톤 보정은 일반적으로 거리 센서를 이용한 방식과 카메라를 이용한 방식이 있다. 대표적인 거리 센서 방식의 경우, 프로젝터와 스크린 사이의 거리를 여러 방향으로 측정하고 스크린과 프로젝터 사이의 상대적인 위치 및 방향을 예측하여 왜곡을 보정할 수 있다. 카메라를 이용하는 방식의 경우, 촬영된 영상 내에서 투영된 이미지의 가장자리 경계와 스크린의 테두리를 찾고 두 사각형 사이의 관계를 이용하여 보정하는 방식일 수 있다. 초단초점 프로젝터의 경우 하드웨어적인 한계로 인해 자동 키스톤 보정 기법이 적용되기 어렵다는 문제점이 있다.

거리 센서 기반의 방식은 프로젝터 설치 위치 및 방향의 물리적인 변화 장치가 필요한데 약간의 위치 수정으로도 심한 왜곡이 발생할 수 있는 초단초점 프로젝터에서는 높은 정확도로 구현하기 어려울 수 있다. 카메라 기반의 방식은 스크린과 프로젝터 사이의 거리가 매우 가까울 뿐만 아니라 투영 영상이 매우 크기 때문에 일반 카메라로는 투영 영상과 스크린을 촬영할 수 없기 때문에 160도 이상의 광각 카메라가 필요할 수 있다. 또한, 카메라 기반의 방식에서 정확하게 투영된 이미지의 가장자리 경계와 스크린 테두리를 찾기가 어렵고 스크린을 쓰지 않고 벽 등에 투영하는 경우에는 키스톤 보정이 불가능하다는 문제점이 있을 수 있다. 이러한 문제들로 인해 초단초점 프로젝터에는 수동 키스톤 보정을 이용할 수 있다. 리모컨 혹은 프로젝터의 버튼 등을 활용하여 수동으로 키스톤 보정을 하는 경우 한번의 입력으로 이미지의 일부분이 변경되기 때문에 전체적인 이미지의 보정을 수행하기까지 많은 시간이 소요된다. 또한, 이미지 일부분의 수정이 이미 수정을 마친 다른 영역에도 영향을 미칠 수 있어 보정 성능이 높은 투영 이미지를 획득하기 어렵다는 문제점이 있다.

본 개시는 상술한 문제를 개선하기 위해 고안된 것으로, 본 개시의 목적은 가이드 이미지에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득하고 이미지를 획득된 이미지 보정 정보에 기초하여 변환 후 투영하는 프로젝터 및 그의 제어 방법을 제공함에 있다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 실시 예에 따른 프로젝터는 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 투영하는 이미지 투영부, 카메라 및 상기 이미지 투영부를 통해 투영된 상기 가이드 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 획득하고 상기 획득된 촬영 이미지에 포함된 상기 복수의 제1 오브젝트 각각의 위치에 대응되는 제1 위치 정보를 식별하고 상기 획득된 촬영 이미지에 기초하여 상기 복수의 제1 오브젝트 각각과 관련된 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별하고 상기 제1 위치 정보 및 상기 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득하는 프로세서를 포함한다.

한편, 상기 촬영 이미지는 상기 복수의 제2 오브젝트를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는 상기 획득된 촬영 이미지에 포함된 상기 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 상기 제2 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 상기 프로세서는 상기 복수의 제1 오브젝트 각각의 상기 제1 위치 정보에 기초하여 상기 복수의 제2 오브젝트의 위치를 식별할 수 있고, 상기 식별된 위치에 기초하여 상기 제2 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 상기 가이드 이미지는 다각형 형상과 관련된 이미지이며, 상기 복수의 제1 오브젝트는 상기 다각형 형상과 관련된 이미지에 포함된 복수의 포인트 오브젝트일 수 있다.

한편, 상기 이미지 보정 정보는 입력 이미지를 출력 이미지로 변환하기 위한 변환 함수를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 변환 함수에 기초하여 입력 이미지를 출력 이미지로 변환할 수 있고, 상기 출력 이미지를 투영하도록 상기 이미지 투영부를 제어할 수 있다.

한편, 상기 프로세서는 상기 촬영 이미지의 왜곡 정도에 기초하여 상기 촬영 이미지를 보정할 수 있고, 상기 보정된 촬영 이미지에 기초하여 상기 제1 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 상기 복수의 제2 오브젝트는 사용자의 신체 일부에 대응되는 오브젝트이고, 상기 프로세서는 상기 획득된 촬영 이미지에서 상기 식별된 복수의 제2 오브젝트가 임계 시간 이상 동일한 위치에서 식별되는 경우, 상기 식별된 위치를 상기 제2 위치 정보로 식별할 수 있다.

한편, 상기 프로세서는 상기 촬영된 이미지에서 상기 제1 위치 정보 및 상기 제2 위치 정보가 기 설정된 개수만큼 식별되면, 상기 식별된 제1 위치 정보 및 상기 식별된 제2 위치 정보에 기초하여 상기 이미지 보정 정보를 획득할 수 있다.

한편, 상기 프로세서는 상기 촬영된 이미지에서 임계 시간 동안 기 설정된 개수의 제2 위치 정보 가 식별되지 않으면, 상기 기 설정된 개수의 제2 오브젝트가 상기 촬영 이미지에 포함되도록 가이드하는 정보를 투영하도록 상기 이미지 투영부를 제어할 수 있다.

한편, 상기 이미지 투영부는 상기 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지에 대응되는 신호를 출력하는 광원 램프 및 상기 광원 램프로부터 출력된 상기 신호에 기초하여 상기 가이드 이미지를 투영하는 렌즈를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따른 프로젝터의 제어 방법은 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 투영하는 단계, 상기 투영된 상기 가이드 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 획득하는 단계, 상기 획득된 촬영 이미지에 포함된 상기 복수의 제1 오브젝트 각각의 위치에 대응되는 제1 위치 정보를 식별하는 단계, 상기 획득된 촬영 이미지에 기초하여 상기 복수의 제1 오브젝트 각각과 관련된 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별하는 단계 및 상기 제1 위치 정보 및 상기 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

한편, 상기 촬영 이미지는 상기 복수의 제2 오브젝트를 포함할 수 있고, 상기 제2 위치 정보를 식별하는 단계는 상기 획득된 촬영 이미지에 포함된 상기 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 상기 제2 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 상기 제2 위치 정보를 식별하는 단계는 상기 복수의 제1 오브젝트 각각의 상기 제1 위치 정보에 기초하여 상기 복수의 제2 오브젝트의 위치를 식별할 수 있고, 상기 식별된 위치에 기초하여 상기 제2 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 상기 이미지 보정 정보는 입력 이미지를 출력 이미지로 변환하기 위한 변환 함수를 포함하며, 상기 제어 방법은 상기 변환 함수에 기초하여 입력 이미지를 출력 이미지로 변환할 수 있고, 상기 출력 이미지를 투영하는 단계를 더 포함할 수 있다.

한편, 상기 제어 방법은 상기 촬영 이미지의 왜곡 정도에 기초하여 상기 촬영 이미지를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 제1 위치 정보를 식별하는 단계는 상기 보정된 촬영 이미지에 기초하여 상기 제1 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 상기 복수의 제2 오브젝트는 사용자의 신체 일부에 대응되는 오브젝트이고, 상기 제2 위치 정보를 식별하는 단계는 상기 획득된 촬영 이미지에서 상기 식별된 복수의 제2 오브젝트가 임계 시간 이상 동일한 위치에서 식별되는 경우, 상기 식별된 위치를 상기 제2 위치 정보로 식별할 수 있다.

한편, 상기 제2 위치 정보를 식별하는 단계는 상기 촬영된 이미지에서 상기 제1 위치 정보 및 상기 제2 위치 정보가 기 설정된 개수만큼 식별되면, 상기 식별된 제1 위치 정보 및 상기 식별된 제2 위치 정보에 기초하여 상기 이미지 보정 정보를 획득할 수 있다.

한편, 상기 제어 방법은 상기 촬영된 이미지에서 임계 시간 동안 기 설정된 개수의 제2 위치 정보 가 식별되지 않으면, 상기 기 설정된 개수의 제2 오브젝트가 상기 촬영 이미지에 포함되도록 가이드하는 정보를 투영하는 단계를 더 포함할 수 있다.

한편, 상기 제어 방법은 광원 램프를 통해 상기 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지에 대응되는 신호를 출력하는 단계 및 렌즈를 통해 상기 광원 램프로부터 출력된 상기 신호에 기초하여 상기 가이드 이미지를 투영하는 단계를 더 포함할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 프로젝터를 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 프로젝터의 구체적인 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 프로젝터가 투영된 가이드 이미지를 촬상하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 촬영 이미지에 대한 왜곡 보정 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 평면 이동과 관련된 변환 함수를 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 제2 오브젝트를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 다른 실시 예에 따른 제2 오브젝트를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 가이드 이미지를 투영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따라 제2 오브젝트의 위치를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보 사이의 변환 함수를 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 촬상 이미지에 기초하여 제2 오브젝트의 위치를 식별하고, 식별된 위치에 제2 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 투영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 가이드 이미지에 포함된 제2 오브젝트의 위치가 변경되는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도13은 다른 실시 예에 따라 제2 오브젝트의 위치를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일반적인 이미지 투영 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 이미지를 키스톤 보정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 키스톤 보정된 이미지를 투영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 일 실시 예에 따른 프로젝터를 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 다른 실시 예에 따른 프로젝터를 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 촬영 이미지의 왜곡 보정 동작에 기초하여 키스톤 보정을 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 20은 키스톤 보정을 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 21은 사용자에게 가이드 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 22는 제2 오브젝트의 위치가 변경되는지 여부를 확인하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 23은 키스톤 보정을 위한 변환 함수를 획득하기 위한 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 24는 키스톤 보정을 수행하여 이미지를 투영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 25는 일 실시 예에 따른 프로젝터의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다.

본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

A 또는/및 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.

어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.

본 명세서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시 예를 보다 상세하게 설명한다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 프로젝터를 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 프로젝터(100)는 이미지 투영부(110), 카메라(120) 및 프로세서(130)로 구성될 수 있다.

프로젝터(100)는 이미지를 투영(또는 투사)하는 이미지 전자 장치를 의미할 수 있다. 구체적으로, 프로젝터(100)는 입력 이미지 데이터를 스크린(또는 벽면)에 확대 투영하는 광학 장치일 수 있다.

이미지 투영부(110)는 광원 램프(미도시) 및 렌즈(미도시)를 포함할 수 있다. 광원 램프는 빛을 출력하는 소자를 의미할 수 있다. 광원 램프에서 출력되는 빛은 렌즈를 거쳐 스크린(또는 벽면)에 투영될 수 있다.

카메라(120)는 피사체를 촬상하여 촬상 영상을 생성하기 위한 구성이며, 여기서 촬상 영상은 동영상과 정지 영상 모두를 포함하는 개념이다. 카메라(120)는 적어도 하나의 외부 기기에 대한 이미지를 획득할 수 있으며, 카메라, 렌즈, 적외선 센서 등으로 구현될 수 있다.

카메라(120)는 렌즈와 이미지 센서를 포함할 수 있다. 렌즈의 종류에는 일반적인 범용 렌즈, 광각 렌즈, 줌 렌즈 등이 있으며, 프로젝터(100)의 종류, 특성, 사용 환경 등에 따라 결정될 수 있다. 이미지 센서로는 상보성 금속 산화물 반도체(Complementary Metal Oxide Semiconductor: CMOS)와 전하결합소자(Charge Coupled Device: CCD) 등이 사용될 수 있다.

카메라(120)는 입사된 빛을 영상 신호로 출력한다. 구체적으로, 카메라(120)는 렌즈, 화소 및 AD 컨버터를 구비할 수 있다. 렌즈는 피사체의 빛을 모아서 촬상 영역에 광학상이 맺히게 하며, 화소는 렌즈를 통해 입상되는 빚을 아날로그 형태의 영상 신호로 출력할 수 있다. 그리고 AD 컨버터는 아날로그 형태의 영상 신호를 디지털 형태의 영상 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 특히, 카메라(120)는 프로젝터(100)의 전면 방향을 촬상하도록 배치되어, 프로젝터(100)의 전면에 존재하는 사용자를 촬상하여 촬상 영상을 생성할 수 있다.

한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 프로젝터(100)를 설명함에 있어 카메라(120)가 한 개인 것으로 설명하고 있지만, 실제 구현 시에는 복수 개의 카메라가 배치될 수 있다. 프로젝터(100)는 복수 개의 카메라를 구비할 수 있고, 복수 개의 카메라를 통해 수신되는 영상을 결합하여 사용자의 머리 자세를 식별할 수 있다. 한 개의 카메라를 이용하는 것보다 복수 개의 카메라를 이용하면 3차원적인 움직임을 더욱 정밀하게 분석할 수 있어 사용자의 머리 자세를 식별하는데 효과적일 수 있다.

프로세서(130)는 프로젝터(100)의 전반적인 제어 동작을 수행할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 프로젝터(100)의 전반적인 동작을 제어하는 기능을 한다.

프로세서(130)는 디지털 신호를 처리하는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), TCON(Time controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), GPU(graphics-processing unit) 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다. 또한, 프로세서(130)는 메모리에 저장된 컴퓨터 실행가능 명령어(computer executable instructions)를 실행함으로써 다양한 기능을 수행할 수 있다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 실시 예에 따른 프로젝터(100)는 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 투영하는 이미지 투영부(110), 카메라(120) 및 이미지 투영부(110)를 통해 투영된 가이드 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 획득하고 획득된 촬영 이미지에 포함된 복수의 제1 오브젝트 각각의 위치에 대응되는 제1 위치 정보를 식별하고 획득된 촬영 이미지에 기초하여 복수의 제1 오브젝트 각각과 관련된 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별하고 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득하는 프로세서(130)를 포함한다.

여기서, 제1 오브젝트는 제1 종류의 가이드 오브젝트를 의미할 수 있다. 가이드 오브젝트는 가이드 이미지에 포함되어 프로젝터(100)의 배치 위치, 배치 각도, 출력 설정 등이 적합한지 여부를 테스트하기 위한 오브젝트일 수 있다. 따라서, 가이드 이미지도 마찬가지로 사용자에게 적합한 이미지를 제공할 수 있는지 여부를 테스트하기 위한 이미지일 수 있다. 따라서, 가이드 오브젝트는 테스트 오브젝트로 기재될 수 있으며, 가이드 이미지는 테스트 이미지로 기재될 수 있다. 여기서, 제1 오브젝트는0 복수 개일 수 있다. 이미지 데이터 자체의 평면과 투영된 평면 사이의 관계를 분석하기 위하여 제1 오브젝트는 다각형 형태의 오브젝트(501) 이거나 적어도 4개 이상의 포인트 오브젝트(801-1 내지 801-4)일 수 있다.

한편, 프로세서(130)는 가이드 이미지를 이미지 투영부(110)를 통하여 타겟 영역에 투영할 수 있다. 여기서, 타겟 영역은 이미지 투영부(110)를 통해 출력되는 광이 투영되는 영역을 의미할 수 있다. 예를 들어, 타겟 영역은 스크린 또는 벽면일 수 있다.

타겟 영역에는 이미지 투영부(110)를 통해 출력되는 이미지가 표시될 수 있다. 여기서, 프로세서(130)는 카메라(120)를 통해 카메라(120)의 촬영 범위에 대한 공간을 촬상할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 촬상된 공간에 대한 촬영 이미지를 획득할 수 있다. 여기서, 촬영 이미지는 이미지 투영부(110)를 통해 투영된 가이드 이미지를 포함할 수 있다.

프로세서(130)는 획득된 촬영 이미지를 분석하여 제1 오브젝트 각각의 위치를 식별하고, 식별된 위치에 대응되는 제1 위치 정보를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 제1 오브젝트가 직사각형 형태(예를 들어, 도3의 301)이면, 프로세서(130)는 제1 오브젝트의 모서리에 해당하는 위치에 기초하여 제1 위치 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 직사각형 형태의 오브젝트에서 4개의 제1 위치 정보를 식별할 수 있다.

다른 실시 예에 따라, 제1 오브젝트가 다각형 형태이면, 프로세서(130)는 제1 오브젝트의 각 모서리에 해당하는 위치에 기초하여 제1 위치 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 n각형 형태의 오브젝트에서 n개의 제1 위치 정보를 식별할 수 있다.

또 다른 실시 예에 따라, 제1 오브젝트가 복수의 포인트(또는 포인트 오브젝트)(예를 들어, 도8의 811-1 내지 811-4)이면, 프로세서(130)는 각 포인트의 위치에 기초하여 제1 위치 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 4개의 포인트로 이루어진 가이드 오브젝트에서 4개의 제1 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 프로세서(130)는 촬영된 이미지에 기초하여 제2 오브젝트에 대응되는 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득할 수 있다.

여기서, 제2 오브젝트는 키스톤 보정을 위한 기준이 되는 오브젝트일 수 있다. 구체적으로, 제2 오브젝트는 제1 오브젝트와 함께 키스톤 보정에 적용되는 함수를 계산하기 위하여 이용되는 오브젝트일 수 있다.

키스톤 보정(또는 키스톤 조정)은 프로젝터(100) 자체를 물리적으로 움직이지 않아도 왜곡된 화면을 올바르게 보정(또는 조정)하는 동작을 의미할 수 있다.

제1 오브젝트는 도 8에서 후술하는 바와 같이 다양한 원인에 의해 왜곡이 발생할 수 있다. 따라서, 왜곡이 없는 오브젝트를 기준으로 하여 키스톤 보정을 수행할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 왜곡이 있는 오브젝트를 왜곡이 없는 오브젝트로 변환하기 위한 관계를 분석하여 투영된 이미지가 왜곡이 없도록 키스톤 보정을 수행할 수 있다.

키스톤 보정은 하드웨어를 조절하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 카메라(120)에 포함된 렌즈를 조절하여 배율 또는 투영 위치를 조절하거나 조리개를 통해 밝기를 조절할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따른 키스톤 보정은 입력 이미지 자체를 변환하여 수행될 수 있다. 입력 이미지 자체를 변화하기 위하여 프로세서(130)는 변환 함수(H2)를 이용할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 입력 이미지에 변환 함수(H2)를 적용하여 출력 이미지를 획득하고, 획득된 출력 이미지를 투영할 수 있다.

여기서, 변환 함수(H2)는 제1 오브젝트의 제1 위치 정보 및 제2 오브젝트의 제2 위치 정보에 관계 기초하여 획득될 수 있다.

한편, 상술한 설명에서는 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보가 카메라 평면에서 식별되는 것으로 기술하였다. 하지만, 구현 예에 따라. 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보는 프로젝터 평면에서 식별될 수 있다. 예를 들어, 프로젝터(100)는 촬영 이미지를 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)에 기초하여 변환 이미지로 변환할 수 있다. 여기서, 변환 이미지는 프로젝터 평면에 대응되는 이미지 일 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 변환 이미지에서 제1 오브젝트의 위치 정보 및 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 프로젝터 평면에서 획득된 제1 오브젝트의 위치 정보 및 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 비교할 수 있다. 이와 관련된 설명은 도 10에서 후술한다. 프로젝터(100)가 카메라 평면이 아니라 프로젝터 평면에서 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보의 관계를 획득하는 것은 카메라 평면에서 직접 관계를 구하는 것보다 프로젝터 평면에서 직접 관계를 획득하는 것이 키스톤 보정의 정확도를 높일 수 있기 때문이다. 원본 이미지는 카메라 평면이 아니라 프로젝터 평면에 해당하는 데이터이므로, 키스톤 보정을 위한 변환 함수(H2) 역시 프로젝터 평면에서 획득될 수 있다.

한편, 여기서 카메라 평면 및 프로젝터 평면으로 기재하였으나, 이는 설명의 편의를 위한 것이며, 카메라 평면을 제1 평면으로 기재하고 프로젝터 평면을 제2 평면으로 기재할 수 있다.

한편, 투영된 이미지에서 제1 오브젝트는 왜곡이 발생한 상태로 표시될 수 있다. 여기서, 제2 오브젝트는 왜곡이 발생하지 않은 상태일 수 있다.

일 실시 예에 따라, 제2 오브젝트는 기 설정된 오브젝트이고, 제2 오브젝트는 카메라(120)를 통해 촬상됨으로써 인식될 수 있다. 예를 들어, 투영된 이미지 위에 사용자가 직접 제2 오브젝트를 위치시킬 수 있다. 그리고, 카메라(120)는 제2 오브젝트를 촬상할 수 있으며, 촬영 이미지에 제2 오브젝트가 포함될 수 있다. 여기서, 프로세서(130)는 촬영 이미지에 기 설정된 제2 오브젝트가 포함되어 있는지 판단할 수 있다. 촬영 이미지에 제2 오브젝트가 포함되어 있으면, 프로세서(130)는 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 이와 관련된 구체적인 설명은 도 9 내지 도 13에서 후술한다.

다른 실시 예에 따라, 제2 오브젝트는 프로세서(130)가 직접 생성하는 가상의 오브젝트일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 촬영 이미지에서 식별한 제1 오브젝트의 제1 위치 정보에 기초하여 왜곡 정도를 판단할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 제1 위치 정보에 기초하여 왜곡이 없는 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 사용자의 별도 행동 없이 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 획득할 수 있다. 다만, 기 설정된 제2 오브젝트를 카메라(120)를 통해 식별하는 일 실시 예와 달리 프로젝터(100)의 투영 각도가 틀어져 있는 경우, 보정된 투영 이미지도 틀어지는 경우가 발생할 수 있다. 다만, 상하좌우에 대한 왜곡은 보정된 상태이므로 사용자가 물리적으로 프로젝터(100)의 투영 각도를 조절하면 적합한 투영 이미지가 표시될 수 있다.

한편, 촬영 이미지는 복수의 제2 오브젝트를 포함할 수 있고, 프로세서(130)는 획득된 촬영 이미지에 포함된 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별할 수 있다.

상술한 일 실시 예에 따라, 제2 오브젝트는 기 설정된 오브젝트이고, 제2 오브젝트는 카메라(120)를 통해 촬상됨으로써 인식될 수 있다. 촬영 이미지에 제2 오브젝트가 포함될 수 있으며, 프로세서(130)는 획득되는 촬영 이미지에 제2 오브젝트가 있는지 여부를 판단할 수 있다. 그리고, 촬영 이미지에 제2 오브젝트가 있는 경우, 제2 오브젝트의 위치 정보(제2 위치 정보)를 획득할 수 있다. 여기서, 제2 오브젝트는 복수 개일 수 있으며, 제2 위치 정보 역시 복수 개일 수 있다. 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 식별하는 동작은 도 9 내지 도 13에서 후술한다.

한편, 프로세서(130)는 복수의 제1 오브젝트 각각의 제1 위치 정보에 기초하여 복수의 제2 오브젝트의 위치를 식별할 수 있고, 식별된 위치에 기초하여 제2 위치 정보를 식별할 수 있다.

상술한 다른 실시 예에 따라, 제2 오브젝트는 프로세서(130)가 직접 생성하는 가상의 오브젝트일 수 있다. 따라서, 프로세서(130)는 카메라(120)를 통해 촬상된 촬영 이미지에서 제2 오브젝트를 직접 인식하지 않고 제1 위치 정보에 기초하여 제2 위치 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 왜곡된 투영 이미지에 포함된 제1 오브젝트의 제1 위치 정보에 기초하여 자동으로 왜곡되지 않은 제2 오브젝트의 위치를 식별할 수 있다. 만약, 제1 위치 정보가 4개이면 제2 위치 정보도 4개일 수 있다. 그리고, 4개의 제2 위치 정보를 연결하면 직사각형 형태일 수 있다.

한편, 가이드 이미지는 다각형 형상과 관련된 이미지이며, 복수의 제1 오브젝트는 다각형 형상과 관련된 이미지에 포함된 복수의 포인트 오브젝트일 수 있다.

가이드 이미지는 가이드 오브젝트를 포함할 수 있으며, 가이드 오브젝트는 다각형 형상과 관련된 오브젝트일 수 있다. 다각형 형상과 관련된 오브젝트란, 다각형 오브젝트 그 자체 또는 오브젝트의 형상이 다각형은 아니나 다각형으로 인식될 수 있는 형상의 오브젝트를 의미할 수 있다. 예를 들어, 도 13의 오브젝트(1305)(가이드 부재)는 사각형의 오브젝트 그 자체일 수 있다. 하지만, 도 10의 제2 오브젝트(912-1 내지 912-4)는 4개의 포인트 오프젝트인 동시에 사각형으로 인식될 수 있는 형상의 오브젝트일 수 있다.

한편, 이미지 보정 정보는 입력 이미지를 출력 이미지로 변환하기 위한 변환 함수(H2)를 포함하며, 프로세서(130)는 변환 함수(H2)에 기초하여 입력 이미지를 출력 이미지로 변환할 수 있고, 출력 이미지를 투영하도록 이미지 투영부(110)를 제어할 수 있다.

여기서, 변환 함수(H2)는 키스톤 보정에 이용되는 함수 일 수 있다. 즉, 입력 이미지를 그대로 투영하면 왜곡이 발생할 수 있지만, 변환 함수(H2)가 적용된 입력 이미지(출력 이미지)를 투영하면 왜곡이 발생하지 않을 수 있다. 변환 함수(H2)에 대한 설명은 도 10, 도 15, 도 23 및 도 24에서 후술한다.

한편, 프로세서(130)는 촬영 이미지의 왜곡 정도에 기초하여 촬영 이미지를 보정할 수 있고, 보정된 촬영 이미지에 기초하여 제1 위치 정보를 식별할 수 있다.

촬영 이미지의 왜곡은 2가지 원인에 의하여 발생할 수 있다. 첫번째는 카메라 렌즈 형태에 따라 왜곡이 발생할 수 있다. 예를 들어, 카메라 렌즈가 광각 렌즈인 경우 이미지에 포함된 객체가 굴곡진 왜곡으로 표시될 수 있다. 두번째는 프로젝터(100) 자체의 투영 각도, 카메라 초점, 카메라 배율에 따라 왜곡이 발생할 수 있다. 예를 들어, 프로젝터(100)가 설치된 방향과 각도에 따라 투영된 이미지에 왜곡이 발생할 수 있다.

첫번째 원인에 의한 왜곡을 해결하기 위하여, 프로세서(130)는 왜곡 정도에 기초하여 촬영 이미지를 보정할 수 있다. 여기서, 보정은 렌즈 왜곡 보정일 수 있다. 렌즈 왜곡 보정을 위하여 렌즈 보정 함수가 적용될 수 있다. 예를 들어, 촬영 이미지에 렌즈 보정 함수를 적용하여 보정된 이미지를 획득할 수 있다. 렌즈 왜곡 보정에 대한 설명은 도 4에서 후술한다.

두번째 원인에 의한 왜곡을 해결하기 위하여, 프로세서(130)는 키스톤 보정을 수행할 수 있다. 구체적으로, 본 개시의 일 실시 예에 따른 키스톤 보정은 입력 이미지에 변환 함수(H2)를 적용하여 출력 이미지를 획득하는 동작을 의미할 수 있다. 키스톤 보정에 대한 설명은 도 14 내지 도 16에서 후술한다.

한편, 평면 이동에 이용되는 변환 함수(H1)와 키스톤 보정에 이용되는 변환 함수(H2)를 구분하기 위하여, 평면 이동에 이용되는 변환 함수(H1)를 제1 변환 함수로 기재하고 키스톤 보정에 이용되는 변환 함수(H2)를 제2 변환 함수로 기재할 수 있다.

한편, 복수의 제2 오브젝트는 사용자의 신체 일부에 대응되는 오브젝트이고, 프로세서(130)는 획득된 촬영 이미지에서 식별된 복수의 제2 오브젝트가 임계 시간 이상 동일한 위치에서 식별되는 경우, 식별된 위치를 제2 위치 정보로 식별할 수 있다.

상술한 다른 실시 예에 따라, 제2 오브젝트는 프로세서(130)가 직접 생성하는 가상의 오브젝트일 수 있다. 사용자가 직접 제2 오브젝트를 위치시키고 카메라(120)가 위치된 제2 오브젝트를 촬상할 수 있다. 여기서, 제2 오브젝트는 기 설정된 오브젝트일 수 있으며, 사용자의 실체 일부에 해당할 수 있다. 예를 들어, 제2 오브젝트는 주먹 오브젝트일 수 있다. 따라서, 프로세서(130)는 촬영 이미지에서 주먹 오브젝트가 식별되면 주먹 오브젝트에 대응되는 위치를 제2 위치 정보로 식별할 수 있다. 다만, 촬영 이미지가 실시간으로 획득되는 경우, 프로세서(130)는 연속된 제2 오브젝트를 식별하므로 제2 위치 정보가 실시간으로 변경될 수 있다. 따라서, 프로세서(130)는 촬영 이미지를 실시간으로 분석하되 제2 오브젝트가 기 설정된 시간(임계 시간)동안 동일한 위치에서 식별되는 경우, 식별된 위치를 제2 위치 정보로 식별할 수 있다. 예를 들어, 주먹 오브젝트가 특정 위치에 3초 이상 식별되는 경우, 3초 이상 식별된 해당 위치를 제2 위치 정보로 식별할 수 있다. 마찬가지로, 프로세서(130)는 복수의 제2 위치 정보를 획득할 수 있다.

한편, 프로세서(130)는 촬영된 이미지에서 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보가 기 설정된 개수만큼 식별되면, 식별된 제1 위치 정보 및 식별된 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득할 수 있다.

프로세서(130)는 촬영 이미지에서 제1 오브젝트의 제1 위치 정보 및 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 여기서, 프로세서(130)는 언제까지 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보를 식별할 것인지 기준이 필요할 수 있다. 프로세서(130)는 기 설정된 개수만큼 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보가 촬영 이미지에서 식별되면 자동으로 위치 정보를 식별하는 동작을 중지할 수 있다. 그리고, 위치 정보 식별 동작이 중지된 후 프로세서(130)는 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 키스톤 보정 동작에 필요한 제2 변환 함수(이미지 보정 정보)를 획득할 수 있다.

여기서, 제1 오브젝트의 기 설정된 개수와 제2 오브젝트의 기 설정된 개수가 동일할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조하면, 제1 오브젝트의 기 설정된 개수가 4개이고 제2 오브젝트의 기 설정된 개수가 4개일 수 있다.

만약, 제1 오브젝트의 제1 위치 정보가 4개가 식별되지 않으면, 프로세서(130)는 제1 위치 정보를 추가적으로 식별하기 위한 가이드 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 제1 위치 정보가 모두 식별되지 않는 것은 프로젝터(100)의 배치 또는 타겟 영역이 적합하지 않다는 것을 의미할 수 있기 때문이다.

제1 오브젝트의 제1 위치 정보가 4개 식별되면, 프로세서(130)는 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 촬영된 이미지에서 제2 오브젝트가 포함되어 있는지 식별하고, 식별된 제2 오브젝트가 임계 시간 동안 특정 위치에 위치하면 특정 위치를 제2 위치 정보로 식별할 수 있다. 사용자는 투영된 제1 오브젝트를 참고하여 제2 오브젝트를 카메라(120)에 인식시킬 수 있다. 따라서, 프로세서(130)는 제2 위치 정보가 제1 위치 정보의 개수만큼 식별되는지 판단할 수 있다. 프로세서(130)는 제2 위치 정보가 4개(제1 위치 정보의 개수) 식별 되면, 제2 위치 정보를 식별하는 동작을 종료하고 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 키스톤 보정 동작에 필요한 제2 변환 함수(이미지 보정 정보)를 획득할 수 있다. 만약, 기 설정된 시간 동안 제2 오브젝트의 제2 위치 정보가 기 설정된 개수만큼 식별되지 않으면, 프로세서(130)는 제2 위치 정보를 추가적으로 식별하기 위한 가이드 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 이와 관련된 구체적인 동작은 도 21에서 후술한다.

한편, 프로세서(130)는 촬영된 이미지에서 임계 시간 동안 기 설정된 개수의 제2 위치 정보 가 식별되지 않으면, 기 설정된 개수의 제2 오브젝트가 촬영 이미지에 포함되도록 가이드하는 정보를 투영하도록 이미지 투영부(110)를 제어할 수 있다. 상술한 가이드 정보 제공 동작 중 일 실시 예에 따른 가이드 정보 제공 동작은 이미지 투영부(110)를 통해 가이드 이미지를 투영하는 것일 수 있다. 가이드 이미지를 투영하여 사용자에게 제2 오브젝트가 카메라(120)를 통해 촬상되도록 유도할 수 있다.

한편, 상술한 예시에서 오브젝트의 개수를 4개로 한정하였지만 이는 일 실시 예에 불과하고, 구현 예에 따라 다양한 개수가 설정될 수 있다.

한편, 이미지 투영부(110)는 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지에 대응되는 신호를 출력하는 광원 램프 및 광원 램프로부터 출력된 신호에 기초하여 가이드 이미지를 투영하는 렌즈를 포함할 수 있다.

한편, 상술한 실시 예에서 프로젝터(100)가 카메라(120)를 직접 포함하는 것으로 기술하였지만, 구현 예에 따라, 프로젝터(100)는 카메라(120)를 직접 포함하지 않을 수 있으며, 별도의 카메라를 이용하여 촬영 이미지가 획득될 수 있다.

한편, 상술한 실시 예에서는 프로젝터(100)가 직접 변환 함수(H2)를 획득하고 이미지를 변환하는 것으로 기술하였지만, 구현 예에 따라 외부 장치가 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 변환 함수(H2)를 획득하고 이미지를 변환할 수 있다. 따라서, 외부 장치는 카메라를 통해 획득된 촬영 이미지를 분석하여 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보를 식별할 수 있고, 외부 장치는 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 변환 함수(H2)를 획득할 수 있다. 또한, 외부 장치는 입력 이미지에 획득된 변환 함수(H2)를 적용하여 출력 이미지를 획득할 수 있다. 그리고, 외부 장치는 출력 이미지를 프로젝터(100)에 전송할 수 있다. 이외의 구체적인 동작은 상술한 설명과 중복되는 내용이므로 기재를 생략한다.

한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 프로젝터(100)는 왜곡된 이미지를 보정하기 위하여 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트에 기초하여 변환 함수(H2)를 획득할 수 있다. 이미 왜곡된 제1 오브젝트 자체가 아니라 새로운 제2 오브젝트(기준 오브젝트)에 기초하여 왜곡을 보정할 수 있기 때문에 키스톤 보정의 정확도가 향상될 수 있다. 한편, 복잡한 프로젝터(100)의 하드웨어를 직접 조절하지 않아도, 프로젝터(100)가 자체적으로 이미지를 변환하여 투영하기 때문에 사용자의 편의성이 증대될 수 있다.

한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 키스톤 보정 동작은 수동 키스톤 보정으로 해결할 수 없는 미세한 왜곡을 해결할 수 있으며, 수동 키스톤 동작에 비하여 높은 정확도를 가지면서 처리 시간을 단축할 수 있다.

한편, 이상에서는 프로젝터(100)를 구성하는 간단한 구성에 대해서만 도시하고 설명하였지만, 구현 시에는 다양한 구성이 추가로 구비될 수 있다. 이에 대해서는 도 2를 참조하여 이하에서 설명한다.

도 2는 도 1의 프로젝터의 구체적인 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 2를 참조하면, 프로젝터(100)는 이미지 투영부(110), 카메라(120), 프로세서(130), 메모리(140), 사용자 인터페이스(150) 및 입출력 인터페이스(160)로 구성될 수 있다.

한편, 이미지 투영부(110), 카메라(120) 및 프로세서(130)의 동작 중에서 앞서 설명한 것과 동일한 동작에 대해서는 중복 설명은 생략한다.

메모리(140)는 프로세서(130)에 포함된 롬(ROM)(예를 들어, EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory)), 램(RAM) 등의 내부 메모리로 구현되거나, 프로세서(130)와 별도의 메모리로 구현될 수도 있다. 이 경우, 메모리(140)는 데이터 저장 용도에 따라 프로젝터(100)에 임베디드된 메모리 형태로 구현되거나, 프로젝터(100)에 탈부착이 가능한 메모리 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 프로젝터(100)의 구동을 위한 데이터의 경우 프로젝터(100)에 임베디드된 메모리에 저장되고, 프로젝터(100)의 확장 기능을 위한 데이터의 경우 프로젝터(100)에 탈부착이 가능한 메모리에 저장될 수 있다.

한편, 프로젝터(100)에 임베디드된 메모리의 경우 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나로 구현되고, 프로젝터(100)에 탈부착이 가능한 메모리의 경우 메모리 카드(예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 등), USB 포트에 연결 가능한 외부 메모리(예를 들어, USB 메모리) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.

사용자 인터페이스(150)는 버튼, 터치 패드, 마우스 및 키보드와 같은 장치로 구현되거나, 상술한 디스플레이 기능 및 조작 입력 기능도 함께 수행 가능한 터치 스크린으로도 구현될 수 있다. 여기서, 버튼은 프로젝터(100)의 본체 외관의 전면부나 측면부, 배면부 등의 임의의 영역에 형성된 기계적 버튼, 터치 패드, 휠 등과 같은 다양한 유형의 버튼이 될 수 있다.

입출력 인터페이스(160)는 HDMI(High Definition Multimedia Interface), MHL (Mobile High-Definition Link), USB (Universal Serial Bus), DP(Display Port), 썬더볼트(Thunderbolt), VGA(Video Graphics Array)포트, RGB 포트, D-SUB(D-subminiature), DVI(Digital Visual Interface) 중 어느 하나의 인터페이스일 수 있다.

입출력 인터페이스(160)는 오디오 및 비디오 신호 중 적어도 하나를 입출력 할 수 있다.

구현 예에 따라, 입출력 인터페이스(160)는 오디오 신호만을 입출력하는 포트와 비디오 신호만을 입출력하는 포트를 별개의 포트로 포함하거나, 오디오 신호 및 비디오 신호를 모두 입출력하는 하나의 포트로 구현될 수 있다.

프로젝터(100)는 스피커(미도시)를 포함할 수 있다. 스피커(미도시)는 입출력 인터페이스에서 처리된 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지 등을 출력하는 구성요소일 수 있다.

도 3은 프로젝터가 투영된 가이드 이미지를 촬상하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 프로젝터(100)는 가이드 이미지를 저장하고 있을 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 저장된 가이드 이미지를 투영할 수 있다. 투영된 가이드 이미지(300)는 프로젝터(100)가 투영하고자 하는 타겟 영역에 투영될 수 있다. 여기서, 타겟 영역은 투영된 가이드 이미지(300)에 대응되는 상이 맺히는 영역을 의미할 수 있다. 따라서, 타겟 영역은 스크린 또는 벽을 의미할 수 있다. 타겟 영역은 흰색 배경 영역일 수 있다. 다만, 구현 예에 따라서, 타겟 영역은 검은색 배경 영역이 될 수 있다. 여기서, 투영된 가이드 이미지(300)는 가이드 오브젝트(301)를 포함하고 있을 수 있다.

프로젝터(100)는 타겟 영역에 투영된 가이드 이미지를 카메라(120)를 통해 촬상할 수 있다. 여기서, 촬상된 이미지를 촬영 이미지(310)로 기술하기로 한다. 촬영 이미지(310)는 가이드 오브젝트(311)를 포함하고 있을 수 있다. 여기서, 가이드 오브젝트(301)는 현실 공간에서 투영된 오브젝트이고, 가이드 오브젝트(311)는 이미지 데이터에 포함된 오브젝트일 수 있다.

도 4는 촬영 이미지에 대한 왜곡 보정 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 도3의 촬영 이미지(310)는 카메라(120)를 통해 촬상된 이미지이므로 왜곡이 발생할 수 있다. 투영된 가이드 이미지(300)의 가이드 오브젝트(301)는 직사각형 형태를 이루지만, 촬영 이미지(310)의 가이드 오브젝트(311)는 곡선 형태를 이룰 수 있다. 이는 카메라(120)의 렌즈 및 촬상 각도 때문일 수 있다. 카메라(120)가 광각 렌즈를 이용하는 경우 촬영 이미지(310)의 왜곡 현상이 발생할 수 있다.

따라서, 프로젝터(100)는 촬영 이미지(310)에 발생한 왜곡 현상을 줄이는 보정 동작을 수행할 수 있다. 보정 동작은 렌즈 왜곡 보정 동작으로 기재될 수 있다. 또한, 카메라(120)가 광각 렌즈를 포함하는 경우, 보정 동작은 광각 렌즈 왜곡 보정 동작으로 기재될 수 있다.

프로젝터(100)는 촬영 이미지(310)에 대하여 렌즈 왜곡 보정 동작을 수행하여 보정된 이미지(410) (또는 보정 이미지)를 획득할 수 있다. 그리고, 보정된 이미지(410)는 가이드 오브젝트(411)를 포함할 수 있다. 가이드 오브젝트(411)는 가이드 오브젝트(311)에 비하여 왜곡이 보정된 상태일 수 있다.

도 5는 평면 이동과 관련된 변환 함수를 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 프로젝터(100)에서 획득되는 좌표는 카메라 평면 및 프로젝터 평면 중 하나에 대응될 수 있다. 따라서, 이미지 좌표는 카메라 평면 또는 프로젝터 평면에 따라 상이할 수 있다. 하지만, 이미지를 구성하는 각 픽셀의 좌표는 동일하므로, 카메라 평면과 프로젝터 평면 사이의 일정한 관계식이 존재할 수 있다. 프로젝터(100)는 카메라 평면과 프로젝터 평면 사이의 관계에 대응되는 변환 함수(H1)를 획득할 수 있다.

프로젝터 평면에 대응되는 입력 가이드 이미지(500)는 가이드 오브젝트(501)를 포함할 수 있다. 입력 이미지(500)는 프로젝터(100)에 입력되는 이미지를 의미할 수 있다. 따라서, 프로젝터(100)는 입력 가이드 이미지(500)를 타겟 영역에 투영할 수 있으며, 투영된 이미지(또는 투영 이미지)는 도3의 투영된 가이드 이미지(300)일 수 있다. 즉, 프로젝터(100)가 입력 가이드 이미지(500)를 투영하여 투영된 가이드 이미지(300)를 타겟 영역에 표시할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 투영된 가이드 이미지(300)를 촬상하여 촬영 이미지(310)를 획득할 수 있고, 프로젝터(100)는 촬영 이미지(310)에 대하여 렌즈 왜곡 보정 동작을 수행하여 보정된 이미지(410)를 획득할 수 있다. 여기서, 보정된 이미지(410)는 카메라 평면에 대응되는 이미지일 수 있다.

프로젝터(100)는 프로젝터 평면에 대응되는 입력 이미지(500) 및 카메라 평면에 대응되는 보정된 이미지(410)에 기초하여 변환 함수(H1)를 획득할 수 있다. 여기서, 변환 함수(H1)은 평면 이동과 관련된 함수일 수 있다. 프로젝터 평면의 좌표가 변환 함수(H1)에 기초하여 카메라 평면의 좌표로 변경될 수 있다. 구체적으로, 프로젝터(100)는 입력 이미지(500)에서 보정된 이미지(410)로 변환하기 위한 변환 함수(H1)를 획득할 수 있다. 입력 이미지(500)는 프로젝터 평면 이미지일 수 있고, 보정된 이미지(410)는 카메라 평면 이미지일 수 있다. 여기서, 프로젝터 평면 이미지는 프로젝터(100)에 입력되는 이미지 데이터의 평면에 대응되는 이미지를 의미할 수 있다. 그리고, 카메라 평면 이미지는 카메라(120)에 의해 촬상된 이미지 데이터의 평면에 대응되는 이미지를 의미할 수 있다.

여기서, 변환 함수는 호모그래피(homography)와 관련된 함수 일 수 있다. 여기서, 호모그래피는 하나의 평면과 다른 평면의 변환 관계를 의미할 수 있다. 따라서, 프로젝터(100)는 입력 이미지(500) 및 보정된 이미지(410)의 평면 관계에 기초하여 입력 이미지(500)에서 보정된 이미지(410)로 변환할 수 있는 변환 함수(H1)를 획득할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)를 획득할 수 있다. 여기서, 입력 이미지(500)는 프로젝터 평면이고 보정된 이미지(410)는 카메라 평면일 수 있다. 따라서, 변환 함수(H1)는 프로젝터 평면에서 카메라 평면으로 변환하는 관계에 대응되는 함수일 수 있다. 그리고, 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)는 카메라 평면에서 프로젝터 평면으로 변환하는 관계에 대응되는 함수일 수 있다.

프로젝터(100)는 획득된 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)에 기초하여 카메라 평면의 보정된 이미지(410)를 프로젝터 평면 이미지로 변환할 수 있다. 여기서, 변환된 이미지(510) (또는 변환 이미지)는 가이드 오브젝트(511)를 포함할 수 있다. 여기서, 입력 이미지(500) 및 변환된 이미지(510)는 모두 프로젝터 평면 이미지에 해당할 수 있다. 다만, 입력 이미지(500)는 원본 이미지 데이터에 해당할 수 있으며, 변환된 이미지(510)는 카메라(120)를 통해 촬상된 이후 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)에 의하여 변환된 이미지 데이터일 수 있다. 따라서, 입력 이미지(500) 및 변환된 이미지(510)는 차이가 발생할 수 있다. 구체적으로, 입력 이미지(500)가 이미지 투영부(110)를 통해 투영되므로 프로젝터(100)에 포함된 렌즈 및 프로젝터(100)의 투영 각도 등에 따라 차이가 발생할 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 따른 제2 오브젝트를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 프로젝터(100)는 변환된 이미지에 기초하여 기 정의된 오브젝트를 식별할 수 있다. 여기서, 기 정의된 오브젝트는 사람의 신체 일부 일 수 있다. 예를 들어, 기 정의된 오브젝트는 사람의 주먹일 수 있다. 구현 예에 따라, 기 정의된 오브젝트는 다각형 오브젝트일 수 있다. 설명의 편의를 위해 상술한 기 정의된 오브젝트를 제2 오브젝트로 기술한다.

프로젝터(100)는 빈 이미지(605-1) 및 프로젝터 평면에 대응되는 변환된 이미지(610-1)에 기초하여 기준 이미지(615-1)를 획득할 수 있다. 여기서, 빈 이미지(605-1)는 아무런 이미지 정보가 없는 이미지를 의미할 수 있으며 변환된 이미지(610-1)는 도 5의 변환된 이미지(510)일 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 빈 이미지(605-1) 및 변환된 이미지(610-1)의 색상 차이값을 획득할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 획득된 색상 차이값이 기준이 되는 기준 이미지(615-1)를 생성할 수 있다. 기준 이미지(615-1)는 빈 이미지(605-1) 및 변환된 이미지(610-1)차이와 동일하면 일정한 색상(예를 들어, 회색)을 부여하는 이미지일 수 있다.

프로젝터(100)는 빈 이미지(605-2) 및 프로젝터 평면에 대응되는 변환된 이미지(610-2)에 기초하여 비교 대상 이미지(615-2)를 획득할 수 있다. 여기서, 빈 이미지(605-2)는 빈 이미지(605-1)와 동일할 수 있다. 그리고, 변환된 이미지(610-2)는 변환된 이미지(610-1)와 다르게 제2 오브젝트가 추가적으로 식별될 수 있다. 여기서, 프로젝터(100)는 빈 이미지(605-2), 변환된 이미지(610-2) 및 기준 이미지(615-1)에서 설정한 색상 차이값에 기초하여 비교 대상 이미지(615-2)를 획득할 수 있다. 비교 대상 이미지(615-2)는 기준 이미지(615-1)와 달리 제2 오브젝트가 추가로 식별될 수 있다. 빈 이미지(605-2) 및 변환된 이미지(610-2)의 색상 차이값이 빈 이미지(605-1)와 변환된 이미지(610-1)의 색상 차이값이 상이하므로, 프로젝터(100)는 색상 차이값에 기초하여 제2 오브젝트를 식별할 수 있다.

도 7은 다른 실시 예에 따른 제2 오브젝트를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 프로젝터(100)는 프로젝터 평면에 대응되는 변환된 이미지(705) 및 프로젝터 평면에 대응되는 변환된 이미지(710)에 기초하여 비교 대상 이미지(715)를 획득할 수 있다. 여기서, 변환된 이미지(705)는 도 6의 변환된 이미지(610-1)일 수 있으며, 변환된 이미지(710)는 도 6의 변환된 이미지(610-2)일 수 있다. 도 6의 실시 예와 다르게, 도 7의 실시 예에 따른 프로젝터(100)는 변환된 이미지(705)를 기준으로 하여 추가적으로 식별되는 오브젝트를 식별할 수 있다. 변환된 이미지(710)는 변환된 이미지(705)와 다르게 제2 오브젝트가 추가적으로 식별될 수 있다. 프로젝터(100)는 변환된 이미지(705) 및 변환된 이미지(710)의 색상 차이에 기초하여 비교 대상 이미지(715)를 획득할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 비교 대상 이미지(715)에서 제2 오브젝트의 포함 여부를 식별할 수 있다.

도 8은 가이드 이미지를 투영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 8을 참조하면, 프로젝터(100)는 입력 가이드 이미지(800)를 이미지 투영부(110)를 통해 투영할 수 있다. 입력 가이드 이미지(800)는 복수의 포인트 오브젝트(801-1, 801-2, 801-3, 801-4)를 포함할 수 있다. 도 5의 입력 가이드 이미지(500)는 직사각형 형태의 오브젝트를 포함하였지만, 구현 예에 따라 도 8과 같이 직사각형 형태와 관련된 복수의 포인트 오브젝트(801-1 내지 801-4)가 입력 가이드 이미지(800)에 포함될 수 있다. 프로젝터(100)는 입력 가이드 이미지(800)를 이미지 투영부(110)를 통해 타겟 영역에 투영할 수 있다.

여기서, 투영된 이미지(810)는 복수의 포인트 오브젝트(811-1, 811-2, 811-3, 811-4)를 포함할 수 있다. 다만, 투영된 이미지(810)의 포인트 오브젝트(811-1 내지 811-4)는 입력 가이드 이미지(800)의 포인트 오브젝트(801-1 내지 801-4)와 일부 상이할 수 있다. 프로젝터(100)의 렌즈 또는 프로젝터(100)의 투영 각도에 따라 투영된 이미지(810)와 입력 가이드 이미지(800)가 상이할 수 있기 때문이다.

따라서, 입력 가이드 이미지(800) 에서는 포인트 오브젝트(801-1 내지 801-4)가 직사각형 형태로 위치되어 있지만, 투영된 이미지(810)에서는 입력 가이드 이미지(800)와 같이 동일한 형태로 위치되지 않을 수 있다.

한편, 도 8에서 언급하는 복수의 포인트 오브젝트(801-1 내지 801-4, 811-1 내지 811-4)는 제1 오브젝트로 기재될 수 있다.

도 9는 일 실시 예에 따라 제2 오브젝트의 위치를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 9를 참조하면, 프로젝터(100)는 제1 오브젝트 이외에 기 정의된 오브젝트를 식별할 수 있다. 여기서, 기 정의된 오브젝트는 제2 오브젝트로 기재될 수 있다. 제2 오브젝트는 제1 오브젝트 이외에 키스톤 보정을 위한 가이드 오브젝트를 의미할 수 있다. 예를 들어, 제2 오브젝트가 사람 신체의 주먹 오브젝트일 수 있으며, 특정 위치에 주먹 오브젝트가 임계 시간 이상 위치하면, 프로젝터(100)는 주먹 오브젝트의 특정 위치에 대응되는 위치 정보를 식별할 수 있다.

여기서, 투영된 이미지(900)는 도 8의 투영된 이미지(800)일 수 있다. 프로젝터(100)는 투영된 이미지(900)를 카메라(120)를 통해 촬상할 수 있다. 촬상된 이미지는 촬영된 이미지(910)일 수 있다.

촬영된 이미지(910)에는 제1 오브젝트(911-1,911-2,911-3,911-4)가 포함될 수 있다. 따라서, 프로젝터(100)는 촬영된 이미지(910)에서 제1 오브젝트의 위치에 대응되는 제1 위치 정보를 식별할 수 있다. 도 9에서는 제1 오브젝트(911-1 내지 911-4)가 4개이므로, 제1 위치 정보 역시 4개일 수 있다.

촬영된 이미지(910)에서 제2 오브젝트(912-1,912-2,912-3,912-4)가 포함될 수 있다. 프로젝터(100)는 투영된 이미지(900)이외에 사용자(905)의 신체 일부에 대응되는 제2 오브젝트(902-1 내지 902-4)를 함께 촬상할 수 있다. 따라서, 촬영된 이미지(910)에는 제1 오브젝트(911-1 내지 911-4) 뿐만 아니라 제2 오브젝트(902-1 내지 902-4)도 함께 포함될 수 있다. 한편, 설명의 편의를 위하여 제2 오브젝트는 신체 일부가 아닌 기 정의된 포인트 오브젝트로 도시하였다. 예를 들어, 촬영된 이미지(910)는 촬상된 이미지 원본이 아니라 주먹 오브젝트가 포인트 오브젝트(912-1 내지 912-4)로 대체된 이미지일 수 있다. 프로젝터(100)는 촬영된 이미지(910)에서 제2 오브젝트(912-1 내지 912-4)의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 도 9에서는 제2 오브젝트(912-1 내지 912-4)가 4개이 이므로, 제2 위치 정보 역시 4개일 수 있다.

여기서, 촬영된 이미지(910)는 카메라 평면의 이미지일 수 있다. 프로젝터(100)는 카메라 평면의 이미지를 프로젝터 평면 이미지로 변환할 수 있다. 구체적으로, 프로젝터(100)는 촬영된 이미지(910)에 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)를 적용하여 변환된 이미지(920)를 획득할 수 있다. 여기서, 변환된 이미지(920)는 프로젝터 평면에 대응되는 이미지일 수 있다.

변환된 이미지(920)는 제1 오브젝트(921-1 내지 921-4) 및 제2 오브젝트(922-1 내지 922-4)를 포함할 수 있다. 카메라 평면에서 프로젝터 평면으로 변환되었기 때문에, 왜곡된 형태로 배열된 촬영된 이미지(910)의 제1 오브젝트(911-1 내지 911-4)와 달리 변환된 이미지(920)의 제1 오브젝트(921-1 내지 921-4)는 직사각형 형태일 수 있다. 한편, 직사각형 형태인 촬영된 이미지(910)의 제2 오브젝트(912-1 내지 912-4)는 변환된 이미지(920)의 제2 오브젝트(922-1 내지 922-4)와 같이 왜곡된 형태로 변환될 수 있다.

도 10은 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보 사이의 변환 함수를 획득하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 10을 참조하면, 프로젝터(100)는 프로젝터 평면에서 제1 오브젝트의 제1 위치 정보와 제2 오브젝트의 제2 위치 정보의 관계를 분석할 수 있다.

변환된 이미지(920)에서 제1 오브젝트(921-1 내지 921-4)와 제2 오브젝트(922-1 내지 922-4)를 분리할 수 있다. 프로젝터(100)는 변환된 이미지(920)에서 제1 오브젝트(921-1 내지 921-4)만 포함되어 있는 제1 이미지(1005)를 획득할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 변환된 이미지(920)에서 제2 오브젝트(922-1 내지 922-4)만 포함되어 있는 제2 이미지(1010)를 획득할 수 있다.

여기서, 프로젝터(100)는 제1 이미지(1005) 및 제2 이미지(1010)에 기초하여 변환 함수를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로젝터(100)는 제1 이미지(1005)에 포함된 제1 오브젝트(921-1 내지 921-4)의 제1 위치 정보 및 제2 이미지(1010)에 포함된 제2 오브젝트(922-1 내지 922-4)의 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 제1 위치 정보에서 제2 위치 정보로 변환되도록 하는 변환 함수(H2)를 획득할 수 있다. 여기서, 변환 함수(H2)는 키스톤 보정을 위한 변환 함수일 수 있다.

제2 오브젝트(922-1 내지 922-4)는 사용자(905)가 직접 주먹을 카메라에 인식시켜 획득된 4개의 위치에 대응될 수 있다. 따라서, 사용자(905)가 정확한 직사각형을 인식시키지 못할 가능성이 있다. 따라서, 이 경우, 프로젝터(100)는 제2 오브젝트(922-1 내지 922-4)의 위치 정보가 정확한 직사각형이 되도록 자동으로 변경할 수 있다.

도 11은 촬상 이미지에 기초하여 제2 오브젝트의 위치를 식별하고, 식별된 위치에 제2 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 투영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 11을 참조하면, 프로젝터(100)는 제2 오브젝트에 대응되는 이미지를 투영할 수 있다. 도 10에서 사용자(905)의 주먹 오브젝트가 식별되면, 프로젝터(100)는 사용자(905)의 주먹 오브젝트의 위치에 기초하여 제2 오브젝트(912-1 내지 912-4)의 위치 정보를 획득하는 과정을 설명하였다.

프로젝터(100)는 입력 가이드 이미지(800)를 타겟 영역에 투영할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 투영된 이미지(900)를 카메라(120)를 통해 촬상할 수 있다 (S1105). 그리고, 프로젝터(100)는 투영된 이미지(900)에 대응되는 촬영 이미지(910)를 획득할 수 있다 (S1110). 여기서, 프로젝터(100)는 제1 오브젝트에 대응되는 제1 위치 정보 및 제2 오브젝트(902-1 내지 902-4)에 대응되는 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 카메라 평면에 대응되는 촬영 이미지(910)에 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)를 적용하여 프로젝터 평면에 대응되는 변환 이미지(920)로 변환할 수 있다. 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보 각각은 카메라 평면인지 프로젝터 평면인지에 따라 달라질 수 있다.

그리고, 프로젝터(100)는 촬영 이미지(910)(구현 예에 따라, 제2 오브젝트가 다른 형태의 오브젝트로 일부 변형된 이미지)에 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)를 적용하여 변환 이미지(920)를 생성할 수 있다 (S1115). 변환 이미지(920)는 제1 오브젝트(921-1 내지 921-4) 및 제2 오브젝트(922-1 내지 922-4)를 포함할 수 있다. 변환 이미지(920)에 포함된 오브젝트는 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)에 의해 위치가 변경된 이미지일 수 있다.

프로젝터(100)는 변환 이미지(920)를 이미지 투영부(110)에 전달할 수 있다 (S1120). 그리고, 이미지 투영부(110)는 변환 이미지(920)를 타겟 영역에 투영할 수 있다 (S1125). 투영된 이미지(1110)는 제1 오브젝트(1111-1 내지 1111-4) 및 제2 오브젝트(1112-1 내지 1112-4)를 포함할 수 있다.

결과적으로, 제1 오브젝트(1111-1 내지 1111-4)는 입력 가이드 이미지와 달리 직사각형 형태가 아니지만, 제2 오브젝트(1112-1 내지 1112-4)는 입력 가이드 이미지와 유사하게 직사각형 형태일 수 있다. 따라서, 프로젝터(100)는 입력 이미지를 제2 오브젝트의 변환 관계에 기초하여 변환시킬 수 있다.

도 12는 가이드 이미지에 포함된 제2 오브젝트의 위치가 변경되는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 12를 참조하면, 사용자(905)는 제2 오브젝트의 위치를 변경 할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 이미 투영된 오브젝트 중 하나의 오브젝트를 선택하고 선택된 오브젝트의 위치를 변경할 수 있다. 여기서, 하나의 오브젝트를 선택하는 동작은 하나의 오브젝트가 표시되는 위치에 임계 시간 이상 기 정의된 오브젝트를 위치시키는 것일 수 있다. 예를 들어, 기 정의된 오브젝트가 주먹 오브젝트라면, 사용자(905)는 변경하고자 하는 하나의 제2 오브젝트가 투영된 위치에 주먹을 가져다 대고 임계 시간 동안 멈춰 있을 수 있다. 그리고, 사용자(905)는 하나의 제2 오브젝트가 선택되면 주먹의 위치를 변경할 수 있다. 그리고, 다시 사용자(905)는 변경된 위치에 주먹을 가져다 대고 임계 시간 이상 멈춰 있을 수 있다.

프로젝터(100)는 사용자(905)의 제2 오브젝트 변경 동작을 카메라를 통해 촬상할 수 있다 (S1205). 그리고, 주먹 오브젝트를 기 정의된 포인트 오브젝트로 변경하여 촬영 이미지(1200)를 생성할 수 있다 (S1210). 촬영 이미지(1200)는 변경 전 위치에 대응되는 제2 오브젝트(1201-2) 대신에 변경된 위치에 대응되는 제2 오브젝트(912-2)를 포함할 수 있다.

그리고, 프로젝터(100)는 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)에 기초하여 카메라 평면에 대응되는 촬영 이미지(1200)를 프로젝터 평면에 대응되는 변환 이미지(1210)로 변환할 수 있다 (S1215). 여기서, 변환 이미지(1210)는 변경 전 위치에 대응되는 제2 오브젝트(1212-2) 대신에 변경 후 위치에 대응되는 제2 오브젝트(922-2)를 포함할 수 있다.

그리고, 프로젝터(100)는 생성된 변환된 변환 이미지(1210)를 이미지 투영부(110)에 전달할 수 있다 (S1220). 그리고, 이미지 투영부(110)는 수신된 변환 이미지(1210)를 타겟 영역에 투영할 수 있다. 그리고, 투영된 이미지(1220)는 변경 전 위치에 대응되는 제2 오브젝트(1222-2) 대신에 변경 후 위치에 대응되는 제2 오브젝트(1112-2)를 포함할 수 있다.

도13은 다른 실시 예에 따라 제2 오브젝트의 위치를 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 13을 참조하면, 프로젝터(100)는 입력 가이드 이미지를 타겟 영역에 투영할 수 있다. 그리고, 투영된 이미지(1300)는 복수의 제1 오브젝트(811-1 내지 811-4)를 포함할 수 있다. 여기서, 사용자(905)가 가이드 부재(1305)를 들고 있다고 가정한다. 여기서 가이드 부재(1305)는 직사각형 형태일 수 있다. 또한, 가이드 부재(1305)는 기 설정된 색상일 수 있다.

프로젝터(100)는 카메라(120)를 통해 투영된 이미지(1300) 및 가이드 부재(1305)를 촬상할 수 있다. 여기서, 투영된 이미지(1300)는 도 9의 투영된 이미지(900)일 수 있다. 프로젝터(100)는 촬영 이미지(1310)에서 제1 오브젝트(811-1 내지 811-4)의 제1 위치 정보를 식별할 수 있으며, 프로젝터(100)는 촬영 이미지(1310)에서 기 정의된 오브젝트가 포함되어 있는지 여부를 식별할 수 있다. 여기서, 기 정의된 오브젝트는 직사각형 형태의 오브젝트 일 수 있다. 구현 예에 따라, 기 정의된 오보젝트는 특정 색상의 직사각형 오브젝트일 수 있다. 따라서, 프로젝터(100)는 촬영 이미지(1310)에서 직사각형 형태의 오브젝트를 식별할 수 있다. 그리고, 촬영 이미지(1310)에서 가이드 부재(1305)가 직사각형 형태의 오브젝트라고 식별할 수 있다. 촬영 이미지(1310)에서 직사각형 형태의 오브젝트가 식별되면, 프로젝터(100)는 식별된 직사각형 형태의 오브젝트 중 모서리 오브젝트(1312-1 내지 1312-4)를 식별할 수 있으며, 식별된 모서리 오브젝트의 위치 정보를 식별할 수 있다. 여기서, 위치 정보는 제2 오브젝트의 제2 위치 정보일 수 있다.

여기서, 촬영 이미지(1310)은 카메라 평면에 대응되는 이미지일 수 있다. 프로젝터(100)는 카메라 평면에 대응되는 촬영 이미지(1310)를 프로젝터 평면에 대응되는 변환 이미지(1320)로 변환할 수 있다. 구체적으로, 변환 동작은 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)를 적용하는 동작일 수 있다. 여기서, 변환 이미지(1320)는 제1 오브젝트(921-1 내지 921-4) 및 제2 오브젝트(1322-1 내지 1322-4)를 포함할 수 있다. 또한, 프로젝터(100)는 변환 이미지(1320)에 기초하여 제1 오브젝트(921-1 내지 921-4)의 제1 위치 정보 및 제2 오브젝트(1322-1 내지 1322-4)의 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보 각각은 카메라 평면인지 프로젝터 평면인지에 따라 달라질 수 있다.

도 9에서는 투영된 이미지(900) 및 신체 일부(주먹)를 촬상함으로써 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보를 식별하는 동작에 관하여 기술하였다.

한편, 도 13에서는 투영된 이미지(1300) 및 가이드 부재를 촬상함으로써 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보를 식별하는 동작에 관하여 기술하였다.

한편, 도 9 및 도 13에서는 사용자가 특정 행동을 취하는 실시 예를 기술하였다. 구현 예에 따라, 사용자가 직접 특정 행동을 통하여 촬영 이미지에서 기 정의된 오브젝트를 식별하는 것이 아니라 프로젝터(100)가 직접 촬영 이미지에 획득된 제1 위치 정보에 기초하여 제2 위치 정보를 식별할 수 있다.

도 14는 일반적인 이미지 투영 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 14를 참조하면, 프로젝터(100)는 입력 이미지(1400)를 타겟 영역에 투영할 수 있다. 여기서, 입력 이미지(1400)는 프로젝터(100)에 포함된 이미지 투영부(110)를 거쳐 타겟 영역에 투영될 수 있다.

투영된 이미지(1410)는 입력 이미지(14000)와 상이할 수 있다. 입력 이미지(1400)가 이미지 투영부(110)에 포함된 렌즈의 초점, 배율 그리고 프로젝터(100)의 투영 각도 등에 따라 입력 이미지(1400)가 다르게 표시될 수 있다.

따라서, 여기서, 프로젝터(100)는 사용자가 적합한 이미지를 시청할 수 있도록 키스톤 보정 동작을 수행할 수 있다.

도 15는 이미지를 키스톤 보정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 15를 참조하면, 프로젝터(100)는 입력 이미지(1400)를 투영하기 전에 입력 이미지(1400)에 변환 함수(H2)를 적용할 수 있다. 여기서, 변환 함수(H2)는 도 10에 기재한 실시 예에 따라 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로젝터(100)는 제1 오브젝트의 제1 위치 정보 및 제2 오브젝트의 제2 위치 정보에 기초하여 획득된 변환 함수(H2)를 입력 이미지(1400)에 적용할 수 있다.

여기서, 프로젝터(100)는 변환 함수(H2)를 입력 이미지(1400)에 적용하여 변환 이미지(1500)를 생성할 수 있다. 여기서, 변환 함수(H2)를 입력 이미지(1400)에 적용하는 동작은 키스톤 보정 동작일 수 있다.

도 16은 키스톤 보정된 이미지를 투영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 16을 참조하면, 프로젝터(100)는 키스톤 보정 동작이 수행된 변환 이미지(1500)를 이미지 투영부(110)를 통해 타겟 영역에 투영할 수 있다. 투영된 이미지(1600)는 키스톤 보정이 수행된 변환 이미지(1500)에 기초한 것이므로 사용자는 적합한 이미지를 시청할 수 있다.

도 14와 같이 키스톤 보정 동작 없이 바로 이미지가 투영되면 균형이 맞지 않는 이미지가 투영될 수 있다. 하지만, 도 16과 같이 키스톤 보정 동작이 수행된 이미지가 투영되면 균형이 맞는 이미지가 투영될 수 있다.

도 17은 일 실시 예에 따른 프로젝터를 설명하기 위한 도면이다.

도 17을 참조하면, 프로젝터(100)는 이미지 투영부(110) 및 카메라(120)를 포함할 수 있다.

프로젝터(100)는 본체에 이미지 투영부(110) 및 카메라(120)를 모두 포함하고 있을 수 있으며, 이미지 투영부(110) 및 카메라(120)가 동일 선상에 배치될 수 있다. 이미지 투영부(110)가 투영한 이미지를 카메라(120)가 촬상하기 때문이다. 따라서, 이미지 투영부(110) 및 카메라(120)는 임계 거리 이내에 배치될 수 있으며, 배치 높이가 동일할 수 있다.

도 18은 다른 실시 예에 따른 프로젝터를 설명하기 위한 도면이다.

도 18을 참조하면, 프로젝터(100)는 카메라 없이 이미지 투영부(110)만을 포함할 수 있다. 그리고, 카메라(200)가 별도로 존재할 수 있다. 도 17의 실시 예에서는 프로젝터(100)가 카메라와 이미지 투영부를 동시에 포함하는 것으로 기술하였지만, 도 18의 실시 예에서는 카메라와 이미지 투영부가 각각 별개의 장치에 배치될 수 있다. 따라서, 프로젝터(100)는 이미지를 투영하는 기능을 수행하고, 카메라(200)는 이미지를 촬상하는 기능을 수행할 수 있다.

키스톤 보정 동작은 프로젝터(100)에서 수행될 수 있다. 다만, 촬영 이미지는 카메라(200)를 통해 수신할 수 있다.

한편, 구현 예에 따라, 키스톤 보정 동작이 외부 장치에서 수행될 수 있다. 외부 장치는 카메라(200)를 통해 촬상된 촬영 이미지를 수신하고, 수신된 촬영 이미지에 기초하여 입력 이미지에 대하여 키스톤 보정 동작을 수행할 수 있다. 그리고, 키스톤 보정 동작이 수행된 출력 이미지를 프로젝터(100)로 전송할 수 있다.

도 19는 촬영 이미지의 왜곡 보정 동작에 기초하여 키스톤 보정을 수행하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 19를 참조하면, 프로젝터(100)는 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지(또는 입력 가이드 이미지)를 이미지 투영부(110)를 통해 타겟 영역에 투영할 수 있다 (S1905).

그리고, 프로젝터(100)는 카메라(120)를 통해 투영된 이미지(또는 투영된 가이드 이미지)가 포함된 촬영 이미지(또는 촬영된 이미지)를 획득할 수 있다 (S1910).

그리고, 프로젝터(100)는 촬영 이미지의 왜곡 정도에 기초하여 촬영 이미지를 보정할 수 있다 (S1915). 여기서, 보정 동작은 렌즈 왜곡 보정을 의미할 수 있다. 구체적으로, 프로젝터(100)는 가이드 이미지(입력 가이드 이미지)로부터 왜곡 보정된 촬영 이미지로 변환하기 위한 제1 변환 함수를 획득할 수 있다 (S1915-1). 그리고, 프로젝터(100)는 촬영 이미지에 제1 변환 함수의 역함수를 적용하여 보정을 수행할 수 있다 (S1915-2). 여기서, 제1 변환 함수 및 그의 역함수에 대한 설명은 도 5에서 기술하였다.

그리고, 프로젝터(100)는 키스톤 보정을 수행할 수 있다 (S1920).

도 20은 키스톤 보정을 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.

도 20을 참조하면, 프로젝터(100)는 카메라 평면에 대응되는 촬영 이미지에 포함된 제1 오브젝트의 제1 위치 정보를 식별할 수 있다 (S2005). 여기서, 제1 오브젝트는 복수 개일 수 있다.

그리고, 프로젝터(100)는 카메라 평면에 대응되는 촬영 이미지에 기초하여 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 식별할 수 있다 (S2010). 여기서, 제2 오브젝트는 복수 개일 수 있다. 그리고, 제2 오브젝트의 개수는 제1 오브젝트의 개수와 동일할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 제2 오브젝트는 사람의 신체 일부에 대응되는 오브젝트일 수 있다. 다른 실시 예에 따라, 제2 오브젝트는 가이드 부재에 대응되는 오브젝트일 수 있다. 또 다른 실시 예에 따라, 제2 위치 정보는 제1 위치 정보에 기초하여 자동으로 식별될 수 있다.

그리고, 프로젝터(100)는 제1 위치 정보에서 제2 위치 정보로 변환하기 위한 제2 변환 함수를 획득할 수 있다 (S2015). 여기서, 제2 변환 함수는 키스톤 보정을 위한 함수일 수 있다.

그리고, 프로젝터(100)는 입력 이미지에 제2 변환 함수를 적용하여 출력 이미지를 획득할 수 있다 (S2020). 여기서, 출력 이미지는 제2 변환 함수에 의하여 변환된 이미지를 의미할 수 있다.

그리고, 프로젝터(100)는 획득된 출력 이미지를 이미지 투영부(110)를 통해 타겟 영역에 투영할 수 있다 (S2025).

한편, 상술한 설명에서는 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보가 카메라 평면에서 식별되는 것으로 기술하였다. 하지만, 구현 예에 따라. 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보는 프로젝터 평면에서 식별될 수 있다. 예를 들어, 프로젝터(100)는 촬영 이미지를 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)에 기초하여 변환 이미지로 변환할 수 있다. 여기서, 변환 이미지는 프로젝터 평면에 대응되는 이미지 일 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 변환 이미지에서 제1 오브젝트의 위치 정보 및 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 식별할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 프로젝터 평면에서 획득된 제1 오브젝트의 위치 정보 및 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 비교할 수 있다.

도 21은 사용자에게 가이드 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 21을 참조하면, 프로젝터(100)는 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 이미지 투영부(110)를 통해 투영할 수 있다 (S2105). 그리고, 투영된 가이드 이미지가 포함된 촬영 이미지를 카메라(120)를 통해 획득할 수 있다 (S2110).

그리고, 프로젝터(100)는 촬영 이미지에 복수의 제1 오브젝트가 모두 포함되어 있는지 식별할 수 있다 (S2115). 제1 오브젝트는 복수 개일 수 있다. 여기서, 제1 오브젝트가 4개라고 가정한다. 프로젝터(100)는 촬영 이미지에 4개의 제1 오브젝트가 모두 식별되는지 판단할 수 있다. 4개의 제1 오브젝트가 모두 포함되지 않은 경우, 프로젝터(100)의 배치 위치가 잘못 되거나 출력 설정이 잘못 된 상태일 수 있다. 따라서, 프로젝터(100)는 자동으로 프로젝터(100)의 출력 설정을 조절하여 촬영 이미지에 4개의 제1 오브젝트가 포함되도록 제어할 수 있다. 여기서, 촬영 이미지에 4개의 제1 오브젝트가 식별되지 않으면, 프로젝터(100)는 프로젝터(100)의 위치 또는 프로젝터(100)의 출력 설정이 조정될 수 있도록 가이드하는 UI를 사용자에게 제공할 수 있다 (S2120). 그리고, 다시 S2105, S2110, S2115 단계를 수행할 수 있다.

한편, 촬영 이미지에 4개의 제1 오브젝트가 식별되면, 프로젝터(100)는 촬영 이미지의 왜곡 정도에 기초하여 촬영 이미지를 보정할 수 있다 (S2125). 그리고, 프로젝터(100)는 기 정의된 임계 시간 동안에 기 정의된 오브젝트가 식별되는지 판단할 수 있다 (S2130). 예를 들어, 프로젝터(100)는 4초(임계 시간)동안 주먹 오브젝트(기 정의된 오브젝트)가 촬영 이미지에서 식별되는지 판단할 수 있다.

한편, 촬영 이미지에서 기 정의된 오브젝트가 임계 시간 동안 식별되지 않으면, 프로젝터(100)는 기 정의된 오브젝트가 식별되도록 가이드하는 UI를 사용자에게 제공할 수 있다 (S2135). 그리고, 다시 S2105, S2110, S2115 단계를 수행할 수 있다.

그리고, 촬영 이미지에서 기 정의된 오브젝트가 임계 시간 동안 식별되면, 프로젝터(100)는 키스톤 보정을 수행할 수 있다 (S2140).

S2120 및 S2135 단계에서 기술한 UI 제공은 이미지 가이드 정보를 타겟 영역에 투영하는 것을 의미할 수 있다. 구현 예에 따라, 프로젝터(100)는 스피커를 추가적으로 포함할 수 있으며, UI 제공은 오디오 가이드 정보를 출력하는 동작으로 대체될 수 있다. 한편, 또 다른 구현 예에 따라, 프로젝터(100)는 디스플레이를 추가적으로 더 포함할 수 있으며, 프로젝터(100)는 가이드 UI(이미지 가이드 정보)를 디스플레이에 표시할 수 있다.

사용자는 오디오 가이드 정보 또는 이미지 가이드 정보를 통해 프로젝터(100)를 직접 조작해야 하거나 특정 동작을 취해야 하는 것을 알 수 있다.

도 22는 제2 오브젝트의 위치가 변경되는지 여부를 확인하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 22를 참조하면, 프로젝터(100)는 이미지 투영부(110)를 통해 복수의 제1 오브젝트를 투영할 수 있다 (S2205). 그리고, 프로젝터(100)는 투영된 이미지를 카메라(120)를 통해 촬상함으로써 촬영 이미지를 획득할 수 있다 (S2210). 그리고, 프로젝터(100)는 촬영 이미지에서 복수의 제1 오브젝트의 제1 위치 정보를 식별할 수 있다 (S2215). 그리고, 프로젝터(100)는 촬영 이미지에서 복수의 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 식별할 수 있다 (S2220). 그리고, 프로젝터(100)는 복수의 제2 오브젝트 각각을 연결하는 제2 연결선을 투영할 수 있다 (S2230). 제2 연결선을 투영하면, 사용자는 제2 연결선에 기초하여 제2 오브젝트가 직사각형이 되도록 위치를 조정할 수 있다. 여기서, 연결선의 도 12의 연결선(1222-5)일 수 있다.

한편, 프로젝터(100)는 임계 시간 이내에 제2 오브젝트의 제2 위치 정보가 변경되는지 여부를 식별할 수 있다 (S2235). 만약, 임계 시간 이내에 제2 오브젝트의 제2 위치 정보가 변경되면, S2230, S2235 단계를 수행할 수 있다. 한편, 만약, 임계 시간 이내에 제2 오브젝트의 제2 위치 정보가 변경되지 않으면, 프로젝터(100)는 복수의 제2 오브젝트의 제2 위치 정보를 결정할 수 있다 (S2240). 그리고, 프로젝터(100)는 제1 위치 정보 및 결정된 제2 위치 정보에 기초하여 키스톤 보정에 대응되는 변환 함수를 획득할 수 있다 (S2245).

도 23은 키스톤 보정을 위한 변환 함수를 획득하기 위한 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 23을 참조하면, 프로젝터(100)는 입력 가이드 이미지(800)를 이미지 투영부(110)를 통해 타겟 영역에 투영할 수 있다 (S2305). 투영된 이미지(810)는 이미지 투영부(110)의 속성에 따라 왜곡이 발생할 수 있다. 프로젝터(100)는 투영된 이미지(810)는 카메라(120)를 통해 촬상됨으로써 촬영 이미지를 획득할 수 있으며, 제1 오브젝트의 위치 정보 및 제2 오브젝트의 위치 정보를 식별할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 카메라 평면의 촬영 이미지를 프로젝트 평면의 이미지로 변환할 수 있다 (S2310). 구체적으로, 프로젝터(100)는 프로젝트 평면의 이미지(Ig)를 획득할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 제1 오브젝트의 위치 정보에서 제2 오브젝트의 위치 정보로 변환하기 위한 변환 함수(He)를 식별할 수 있다. 그리고, 프로젝터(100)는 프로젝트 평면의 이미지(Ig)에 He를 적용하여 보정을 수행할 수 있다 (S2315). 여기서, 보정된 이미지(Iu)에 변환 함수(H1)을 적용하면 입력 이미지(I)와 동일할 수 있다 (S2320). 여기서, 변환 함수(H1)는 평면 이동에 이용되는 함수이므로, Iu는 프로젝트 평면 이미지일 수 있고, I는 카메라 평면일 수 있다.

수학식(2301)은 입력 가이드 이미지(800)와 투영된 이미지(810)의 관계를 의미할 수 있다. Ip=Hd*I (2301)에서 Ip는 투영된 이미지를 의미할 수 있다. Hd는 입력 정보 평면의 이미지에서 투영 영역 평면의 이미지로 변환하는 함수를 의미할 수 있다. 또한, Hd는 이미지 투영부(110)를 통해 투영 과정에서 변환되는 함수를 의미할 수 있다. 따라서, 입력 이미지(I)에 Hd를 적용하면, 카메라 평면의 이미지(Ip)를 획득할 수 있다.

수학식(2302)은 투영된 이미지 Ip를 카메라 평면에서 프로젝터 평면으로 변환하는 수식일 수 있다. Ig는 카메라 평면의 가이드 이미지를 프로젝터 평면으로 변환한 이미지를 의미할 수 있다. 구체적으로, 프로젝터(100)는 Ip에 변환 함수(H1)의 역함수(H1^-1)를 적용하여 Ig를 획득할 수 있다.

수학식(2303)은 He와 Hd와의 관계를 설명하기 위한 식이다. 키스톤 보정이 수행된 이미지는 제2 오브젝트만 포함하는 이미지(1010)와 유사한 값을 가질 수 있다. 왜냐하면, 키스톤 보정을 수행하는 변환 함수(He)가 제2 오브젝트만 포함하는 이미지(1010)에 기초하여 획득되었기 때문이다.

여기서, 입력 이미지 I가 H1*Iu와 유사하다고 가정한다. Iu는 키스톤 보정이 수행된 이미지를 의미할 수 있으며, 제2 오브젝트만 포함하는 이미지(1010) 일 수 있다. Iu=He*Ig일 수 있다. 그리고, Ig는 (H1)^-1*Ip일 수 있다. 따라서, H1*Iu=H1*He*(H1)^-1*Ip=He*Ip일 수 있다. 여기서, Ip=Hd*I일 수 있다. 따라서 H1*Iu는 He*Hd*I로 표현될 수 있다. 그리고, I는 He*Hd*I와 유사할 수 있다. 결론적으로, He는 (Hd)^-1와 유사할 수 있다.

도 24는 키스톤 보정을 수행하여 이미지를 투영하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 24를 참조하면, 프로젝터(100)는 입력 이미지(1400, I)를 키스톤 보정을 수행함으로써 보정된 이미지(1500, Ic)를 획득할 수 있다 (S2405). 그리고, 프로젝터(100)는 획득된 보정된 이미지(1500)를 출력 이미지로서 이용할 수 있다 (S2410). 프로젝터(100)는 출력 이미지를 이미지 투영부(110)를 통해 투영할 수 있다 (S2415). 투영된 이미지(1600)는 입력 이미지와 동일하게 왜곡 없이 출력될 수 있다.

수학식(2401)을 참조하면, Ic=He*I일 수 있다. 여기서, Ic는 보정된 이미지(1500)를 의미하고, I는 입력 이미지(1400)를 의미하고, He는 키스톤 보정을 위한 변환 함수를 의미할 수 있다.

수학식(2402)을 참조하면, Ip=Hd*Ic일 수 있다. 여기서, Ip는 투영 이미지(1600)이고, Hd는 입력 정보 평면의 이미지에서 투영 영역 평면의 이미지로 변환하는 함수를 의미할 수 있다. 또한, Hd는 이미지 투영부(110)를 통해 투영 과정에서 변환되는 함수를 의미할 수 있다. 여기서, Ic=He*I일 수 있다. 따라서, Ip=Hd*He*I일 수 있다. 또한, 수학식(2303)에 기초하여 He는 (Hd^-1)일 수 있다. 따라서, Ip= Hd *(Hd) ^-1*I=I일 수 있다. 따라서, 결과적으로, Ip=I일 수 있다.

결과적으로, 본 개시의 일 실시 예에 따른 키스톤 보정 동적을 수행하는 경우 이미지 투영부(110)를 통해 투영되는 이미지(1600, Ip)는 입력 이미지(1400, I)와 유사할 수 있다.

도 25는 일 실시 예에 따른 프로젝터의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 25를 참조하면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 프로젝터(100)의 제어 방법은 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 투영할 수 있다.

그리고, 제어 방법은 투영된 가이드 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 획득할 수 있다 (S2510). 그리고, 제어 방법은 획득된 촬영 이미지에 포함된 복수의 제1 오브젝트 각각의 위치에 대응되는 제1 위치 정보를 식별할 수 있다 (S2515).

그리고, 제어 방법은 획득된 촬영 이미지에 기초하여 복수의 제1 오브젝트 각각과 관련된 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별할 수 있다 (S2520).

그리고, 제어 방법은 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득할 수 있다 (S2525).

한편, 촬영 이미지는 복수의 제2 오브젝트를 포함할 수 있고, 제2 위치 정보를 식별하는 단계 (S2520)는 획득된 촬영 이미지에 포함된 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 제2 위치 정보를 식별하는 단계 (S2520)는 복수의 제1 오브젝트 각각의 제1 위치 정보에 기초하여 복수의 제2 오브젝트의 위치를 식별할 수 있고, 식별된 위치에 기초하여 제2 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 이미지 보정 정보는 입력 이미지를 출력 이미지로 변환하기 위한 변환 함수를 포함하며, 제어 방법은 변환 함수에 기초하여 입력 이미지를 출력 이미지로 변환할 수 있고, 출력 이미지를 투영하는 단계를 더 포함할 수 있다.

한편, 제어 방법은 촬영 이미지의 왜곡 정도에 기초하여 촬영 이미지를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있고, 제1 위치 정보를 식별하는 단계 (S2515)는 보정된 촬영 이미지에 기초하여 제1 위치 정보를 식별할 수 있다.

한편, 복수의 제2 오브젝트는 사용자의 신체 일부에 대응되는 오브젝트이고, 제2 위치 정보를 식별하는 단계 (S2520)는 획득된 촬영 이미지에서 식별된 복수의 제2 오브젝트가 임계 시간 이상 동일한 위치에서 식별되는 경우, 식별된 위치를 제2 위치 정보로 식별할 수 있다.

한편, 제2 위치 정보를 식별하는 단계 (S2520)는 촬영된 이미지에서 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보가 기 설정된 개수만큼 식별되면, 식별된 제1 위치 정보 및 식별된 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득할 수 있다.

한편, 제어 방법은 촬영된 이미지에서 임계 시간 동안 기 설정된 개수의 제2 위치 정보 가 식별되지 않으면, 기 설정된 개수의 제2 오브젝트가 촬영 이미지에 포함되도록 가이드하는 정보를 투영하는 단계를 더 포함할 수 있다.

한편, 제어 방법은 광원 램프를 통해 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지에 대응되는 신호를 출력하는 단계 및 렌즈를 통해 광원 램프로부터 출력된 신호에 기초하여 가이드 이미지를 투영하는 단계를 더 포함할 수 있다.

한편, 도 25과 같은 프로젝터(100)의 제어 방법은 도 1 또는 도 2의 구성을 가지는 프로젝터(100) 상에서 실행될 수 있으며, 그 밖의 구성을 가지는 프로젝터(100) 상에서도 실행될 수 있다.

한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 설치 가능한 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다.

또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다.

또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 전자 장치 및 디스플레이 장치 중 적어도 하나의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.

한편, 본 개시의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 전자 장치를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.

또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

또한, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

100: 프로젝터 110: 이미지 투영부
120: 카메라 130: 프로세서

Claims

복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 투영하는 이미지 투영부;
카메라; 및
상기 이미지 투영부를 통해 투영된 상기 가이드 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 획득하고,
상기 획득된 촬영 이미지에 포함된 상기 복수의 제1 오브젝트 각각의 위치에 대응되는 제1 위치 정보를 식별하고,
상기 획득된 촬영 이미지에 기초하여 상기 복수의 제1 오브젝트 각각과 관련된 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별하고,
상기 제1 위치 정보 및 상기 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득하는 프로세서;를 포함하는, 프로젝터.
제1항에 있어서,
상기 촬영 이미지는
상기 복수의 제2 오브젝트를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 획득된 촬영 이미지에 포함된 상기 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 상기 제2 위치 정보를 식별하는, 프로젝터.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 복수의 제1 오브젝트 각각의 상기 제1 위치 정보에 기초하여 상기 복수의 제2 오브젝트의 위치를 식별하고, 상기 식별된 위치에 기초하여 상기 제2 위치 정보를 식별하는, 프로젝터.
제1항에 있어서,
상기 가이드 이미지는 다각형 형상과 관련된 이미지이며,
상기 복수의 제1 오브젝트는 상기 다각형 형상과 관련된 이미지에 포함된 복수의 포인트 오브젝트인, 프로젝터.
제1항에 있어서,
상기 이미지 보정 정보는, 입력 이미지를 출력 이미지로 변환하기 위한 변환 함수를 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 변환 함수에 기초하여 입력 이미지를 출력 이미지로 변환하고, 상기 출력 이미지를 투영하도록 상기 이미지 투영부를 제어하는, 프로젝터.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 촬영 이미지의 왜곡 정도에 기초하여 상기 촬영 이미지를 보정하고,
상기 보정된 촬영 이미지에 기초하여 상기 제1 위치 정보를 식별하는, 프로젝터.
제1항에 있어서,
상기 복수의 제2 오브젝트는,
사용자의 신체 일부에 대응되는 오브젝트이고,
상기 프로세서는,
상기 획득된 촬영 이미지에서 상기 식별된 복수의 제2 오브젝트가 임계 시간 이상 동일한 위치에서 식별되는 경우, 상기 식별된 위치를 상기 제2 위치 정보로 식별하는, 프로젝터.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 촬영된 이미지에서 상기 제1 위치 정보 및 상기 제2 위치 정보가 기 설정된 개수만큼 식별되면, 상기 식별된 제1 위치 정보 및 상기 식별된 제2 위치 정보에 기초하여 상기 이미지 보정 정보를 획득하는, 프로젝터.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 촬영된 이미지에서 임계 시간 동안 기 설정된 개수의 제2 위치 정보 가 식별되지 않으면, 상기 기 설정된 개수의 제2 오브젝트가 상기 촬영 이미지에 포함되도록 가이드하는 정보를 투영하도록 상기 이미지 투영부를 제어하는, 프로젝터.
제1항에 있어서,
상기 이미지 투영부는,
상기 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지에 대응되는 신호를 출력하는 광원 램프; 및
상기 광원 램프로부터 출력된 상기 신호에 기초하여 상기 가이드 이미지를 투영하는 렌즈;를 포함하는, 프로젝터.
복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지를 투영하는 단계;
상기 투영된 상기 가이드 이미지를 포함하는 촬영 이미지를 획득하는 단계;
상기 획득된 촬영 이미지에 포함된 상기 복수의 제1 오브젝트 각각의 위치에 대응되는 제1 위치 정보를 식별하는 단계;
상기 획득된 촬영 이미지에 기초하여 상기 복수의 제1 오브젝트 각각과 관련된 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 제2 위치 정보를 식별하는 단계; 및
상기 제1 위치 정보 및 상기 제2 위치 정보에 기초하여 이미지 보정 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 프로젝터의 제어방법.
제11항에 있어서,
상기 촬영 이미지는
상기 복수의 제2 오브젝트를 포함하고,
상기 제2 위치 정보를 식별하는 단계는,
상기 획득된 촬영 이미지에 포함된 상기 복수의 제2 오브젝트의 위치에 대응되는 상기 제2 위치 정보를 식별하는, 프로젝터의 제어방법.
제11항에 있어서,
상기 제2 위치 정보를 식별하는 단계는,
상기 복수의 제1 오브젝트 각각의 상기 제1 위치 정보에 기초하여 상기 복수의 제2 오브젝트의 위치를 식별하고, 상기 식별된 위치에 기초하여 상기 제2 위치 정보를 식별하는, 프로젝터의 제어방법.
제11항에 있어서,
상기 가이드 이미지는 다각형 형상과 관련된 이미지이며,
상기 복수의 제1 오브젝트는 상기 다각형 형상과 관련된 이미지에 포함된 복수의 포인트 오브젝트인, 프로젝터의 제어방법.
제11항에 있어서,
상기 이미지 보정 정보는, 입력 이미지를 출력 이미지로 변환하기 위한 변환 함수를 포함하며,
상기 제어 방법은,
상기 변환 함수에 기초하여 입력 이미지를 출력 이미지로 변환하고, 상기 출력 이미지를 투영하는 단계;를 더 포함하는, 프로젝터의 제어방법.
제11항에 있어서,
상기 제어 방법은,
상기 촬영 이미지의 왜곡 정도에 기초하여 상기 촬영 이미지를 보정하는 단계;를 더 포함하고,
상기 제1 위치 정보를 식별하는 단계는,
상기 보정된 촬영 이미지에 기초하여 상기 제1 위치 정보를 식별하는, 프로젝터의 제어방법.
제11항에 있어서,
상기 복수의 제2 오브젝트는,
사용자의 신체 일부에 대응되는 오브젝트이고,
상기 제2 위치 정보를 식별하는 단계는,
상기 획득된 촬영 이미지에서 상기 식별된 복수의 제2 오브젝트가 임계 시간 이상 동일한 위치에서 식별되는 경우, 상기 식별된 위치를 상기 제2 위치 정보로 식별하는, 프로젝터의 제어방법.
제11항에 있어서,
상기 제2 위치 정보를 식별하는 단계는,
상기 촬영된 이미지에서 상기 제1 위치 정보 및 상기 제2 위치 정보가 기 설정된 개수만큼 식별되면, 상기 식별된 제1 위치 정보 및 상기 식별된 제2 위치 정보에 기초하여 상기 이미지 보정 정보를 획득하는, 프로젝터의 제어방법.
제11항에 있어서,
상기 제어 방법은,
상기 촬영된 이미지에서 임계 시간 동안 기 설정된 개수의 제2 위치 정보 가 식별되지 않으면, 상기 기 설정된 개수의 제2 오브젝트가 상기 촬영 이미지에 포함되도록 가이드하는 정보를 투영하는 단계;를 더 포함하는, 프로젝터의 제어방법.
제11항에 있어서,
상기 제어 방법은,
광원 램프를 통해 상기 복수의 제1 오브젝트를 포함하는 가이드 이미지에 대응되는 신호를 출력하는 단계; 및
렌즈를 통해 상기 광원 램프로부터 출력된 상기 신호에 기초하여 상기 가이드 이미지를 투영하는 단계;를 더 포함하는, 프로젝터의 제어방법.