电子装置及其控制方法制造方法及图纸

提供了一种电子装置及其控制方法。电子装置包括：存储器，被配置为存储多个图像；以及处理器，被配置为：识别多个图像的质量，使用与所识别的质量相对应的至少一个人工智能模型来处理多个图像，并获得包括处理后的多个图像在内的图形图像，并且至少一个人工智能模型被训练以提高输入图像的质量。

【技术实现步骤摘要】
电子装置及其控制方法相关申请的交叉引用本申请基于并要求于2019年11月29日在韩国知识产权局递交的韩国专利申请No.10-2019-0157583的优先权，其全部公开内容通过引用合并于本文。
本公开涉及一种电子装置及其控制方法，并且更具体地涉及一种通过人工智能模型处理至少一个图像的电子装置及其控制方法。
技术介绍
显示装置可以生成包括各种图像的图形图像，并且可以通过提高图形图像的图像质量来进行显示。图形图像中包括的各种图像可以在质量上彼此不同，并且基于执行图像增强处理过程，可以产生诸如某一图像噪声被更大地放大或清晰度降低之类的缺点。例如，为了生成图1A的包括多个缩略图在内的图形图像，显示装置可以从多个内容提供商中的每一个接收图像，并将所接收的图像存储在存储器中，如图1B所示。此外，显示装置中设置的图形处理单元(GPU)可以生成包括多个图像的图形图像，并且再次将其存储在存储器中，然后可以缩放或压缩图形图像以对应于显示装置的分辨率，并且可以在执行图像质量校正后显示该图形图像。图像质量校正处理可以包括去除噪声的处理、提高清晰度以补偿在缩放操作之后可能发生的模糊现象的处理等。从多个内容提供商接收的多个图像可以在质量上不同，例如高质量的图像和低质量的图像。基于将图像增强算法应用于包括多个图像的图形图像，可能存在基于多个图像的质量不同而无法将图像质量增强到最佳的问题。例如，去除噪声的图像增强算法在低质量图像的图像增强中可以是有利的，但是在去除高质量图像的高频区域时可以是不利的。另外，提高清晰度的图像增强算法可以提高高质量图像的清晰度，但是会存在如下问题：进一步放大低质量图像的噪声。因此，需要开发一种在图形图像中包括的多个图像保持均匀质量的同时提高图形图像的图像质量的方法。
技术实现思路
示例实施例至少解决上述问题和/或缺点以及以上未描述的其他缺点。此外，示例实施例不需要克服上述缺点，并且可以不克服上述问题中的任一个。提供了一种用于将包括多个图像的图形图像的图像质量提高到均匀质量的电子装置及其控制方法。根据示例实施例的一方面，提供了一种电子装置，包括：存储器，被配置为存储多个图像；以及处理器，被配置为：识别多个图像的质量，使用与所识别的质量相对应的至少一个人工智能模型来处理多个图像，并获得包括处理后的多个图像在内的图形图像，其中，至少一个人工智能模型被训练以提高输入图像的质量。至少一个人工智能模型可以包括被训练以减少噪声的第一人工智能模型、和被训练以提高清晰度的第二人工智能模型，并且多个图像可以包括第一图像和第二图像，其中，处理器还可以被配置为：基于识别到第一图像中包括的噪声大于或等于阈值噪声，使用第一人工智能模型来处理第一图像，以及基于识别到第二图像的清晰度小于阈值清晰度，使用第二人工智能模型来处理第二图像。至少一个人工智能模型可以包括第三人工智能模型和第四人工智能模型，第三人工智能模型和第四人工智能模型被训练以减少不同强度的噪声，以及其中，处理器还可以被配置为：基于多个图像中的第三图像中包括的噪声强度，使用第三人工智能模型或第四人工智能模型来处理第三图像。电子装置还可以包括：通信接口，其中，处理器还可以被配置为：通过对经由通信接口输入的输入数据进行解码来获得多个图像，将多个图像存储在存储器中，以及基于输入数据中包括的元数据来识别多个图像的质量。电子装置还可以包括：显示器，其中，处理器还可以被配置为：通过缩放处理或图像增强处理中的至少一个，处理图形图像以与显示器的分辨率相对应，以及控制显示器显示处理后的图形图像。处理器可以包括：第一处理单元，被配置为识别多个图像的质量；第二处理单元，被配置为使用与所识别的质量相对应的至少一个人工智能模型来处理多个图像；第三处理单元，被配置为获得包括处理后的多个图像在内的图形图像；以及第四处理单元，被配置为处理图形图像。第一处理单元可以是中央处理单元(CPU)，并且第三处理单元可以是图形处理单元(GPU)。第二处理单元可以是神经处理单元(NPU)。存储器还可以被配置为存储视频内容，并且处理器还可以被配置为：通过对视频内容进行处理来获得视频图像，并且通过将视频图像和图形图像进行混合来获得输出图像。多个图像可以是由多个内容提供商提供的图像。根据示例实施例的一方面，提供了一种电子装置的控制方法，该控制方法包括：识别多个图像的质量；使用与所识别的质量相对应的至少一个人工智能模型来处理多个图像；以及获得包括处理后的多个图像在内的图形图像，其中，至少一个人工智能模型被训练以提高输入图像的质量。至少一个人工智能模型可以包括被训练以减少噪声的第一人工智能模型、和被训练以提高清晰度的第二人工智能模型，并且多个图像可以包括第一图像和第二图像，其中，处理可以包括：基于识别到第一图像中包括的噪声大于或等于阈值噪声，使用第一人工智能模型来处理第一图像，以及基于识别到第二图像的清晰度小于阈值清晰度，使用第二人工智能模型来处理第二图像。至少一个人工智能模型可以包括第三人工智能模型和第四人工智能模型，第三人工智能模型和第四人工智能模型被训练以减少不同强度的噪声。处理可以包括：基于多个图像中的第三图像中包括的噪声强度，使用第三人工智能模型或第四人工智能模型来处理第三图像。控制方法可以包括：接收输入数据；以及通过对输入数据进行解码来获得多个图像，其中，识别包括：基于输入数据中包括的元数据来识别多个图像的质量。控制方法可以包括：通过缩放处理或图像增强处理中的至少一个，处理图形图像以与在电子装置中设置的显示器的分辨率相对应；以及显示处理后的图形图像。识别可以包括由第一处理器识别多个图像的质量，其中，使用至少一个人工智能模型来处理多个图像可以包括由第二处理器使用与所识别的质量相对应的至少一个人工智能模型来处理多个图像，其中，获得图形图像可以包括由第三处理器获得图形图像，以及其中，控制方法还可以包括由第四处理器对图形图像进行处理以与电子装置中设置的显示器的分辨率相对应。使用至少一个人工智能模型来处理多个图像还可以包括：由第四处理器执行的第一处理；以及基于与所识别的质量相对应的至少一个人工智能模型对多个图像执行的第二处理。第二处理器可以是神经处理单元(NPU)。控制方法还可以包括：通过对视频内容进行处理来获得视频图像；以及通过将视频图像和图形图像进行混合来获得输出图像。多个图像可以是由多个内容提供商提供的图像。附图说明根据结合附图的以下详细描述，本公开的某些实施例的上述和其他方案、特征以及优点将更清楚，在附图中：图1A是用于描述常规技术的问题的图；图1B是用于描述常规技术的问题的图；图2是示出了根据本公开实施例的电子装置的配置的框图；图3是用于描述根据本公开实施例的处理器的操作的图；图4是用于描述根据本公开实施例的多个图像的处理方法的图；图5是用于描述根据本公开实施例的多个图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子装置，包括：/n存储器，被配置为存储多个图像；以及/n处理器，被配置为：/n识别所述多个图像的质量，/n使用与所识别的质量相对应的至少一个人工智能模型来处理所述多个图像，以及/n获得包括处理后的所述多个图像在内的图形图像，/n其中，所述至少一个人工智能模型被训练以提高输入图像的质量。/n

【技术特征摘要】
20191129 KR 10-2019-01575831.一种电子装置，包括：
存储器，被配置为存储多个图像；以及
处理器，被配置为：
识别所述多个图像的质量，
使用与所识别的质量相对应的至少一个人工智能模型来处理所述多个图像，以及
获得包括处理后的所述多个图像在内的图形图像，
其中，所述至少一个人工智能模型被训练以提高输入图像的质量。


2.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述至少一个人工智能模型包括被训练以减少噪声的第一人工智能模型、和被训练以提高清晰度的第二人工智能模型，并且所述多个图像包括第一图像和第二图像，
其中，所述处理器还被配置为：
基于所述第一图像中包括的噪声大于或等于阈值噪声，使用所述第一人工智能模型来处理所述第一图像，以及
基于所述第二图像的清晰度小于阈值清晰度，使用所述第二人工智能模型来处理所述第二图像。


3.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述至少一个人工智能模型包括第三人工智能模型和第四人工智能模型，所述第三人工智能模型和所述第四人工智能模型被训练以减少不同强度的噪声，以及
其中，所述处理器还被配置为：基于所述多个图像中的第三图像中包括的噪声强度，使用所述第三人工智能模型或所述第四人工智能模型来处理所述第三图像。


4.根据权利要求1所述的电子装置，还包括：
通信接口，
其中，所述处理器还被配置为：
通过对经由所述通信接口输入的输入数据进行解码来获得所述多个图像，
将所述多个图像存储在所述存储器中，以及
基于所述输入数据中包括的元数据来识别所述多个图像的质量。


5.根据权利要求1所述的电子装置，还包括：
显示器，
其中，所述处理器还被配置为：
通过缩放处理或图像增强处理中的至少一个，处理所述图形图像以与所述显示器的分辨率相对应，以及
控制所述显示器显示处理后的图形图像。


6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述处理器包括：
第一处理单元，被配置为识别所述多个图像的质量；
第二处理单元，被配置为使用与所识别的质量相对应的所述至少一个人工智能模型来处理所述多个图像；
第三处理单元，被配置为获得包括处理后的所述多个图像在内的所述图形图像；以及
第四处理单元，被配置为处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：白光璇，金起募，金斗炫，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR