TWI448976B - 超廣角影像處理方法與其系統 - Google Patents

Description

超廣角影像處理方法與其系統

本發明為一種超廣角影像處理方法與其具智慧型辨識功能之超廣角攝影機的系統，特別是能分割超廣角攝影機所拍攝的畫面並賦予各子畫面不同辨識功能的影像處理方法與系統。

一般監視錄影設備包括有攝影機與後端影像擷取與錄製的監視主機，而攝影機通常是拍攝一個特定位置或是某個角度的影像，擷取之影像經傳輸至監視主機，由警衛即時監控，或是儲存後以備日後回放之用。

由於監視錄影設備中的攝影機拍攝角度的限制，以致於產生無法拍攝的死角，這也形成不法之徒可以利用犯罪的地方，於是，特別有習知技術應用了能夠拍攝較廣角度的攝影機，以減少拍攝的死角。

而利用較廣角度攝影機拍攝的現場畫面，隨著角度欲廣，失真的情況會愈嚴重，特別是在影像的周圍。

為了達到利用攝影機監控特定場所沒有死角的目的，本發明提出應用超廣角攝影機的一種超廣角影像處理方法與所建立的系統，系統特別包括有具智慧型辨識功能之超廣角攝影機，其中透過影像處理亦解決了超廣角影像失真的問題，並且，可利用超廣角拍攝較廣範圍的好處，將影像分割為多個區域，各個區域可以各自定義一個影像辨識的功能。

根據本揭露書所描述的超廣角影像處理方法實施例之一，其中包括先透過一超廣角攝影機拍攝超廣角影像，產生之超廣角影像訊號暫存至一記憶單元中，接著校正超廣角影像訊號的像差，並將校正的影像訊號暫存至記憶單元。方法繼續將超廣角影像訊號呈現的畫面分割為多個子畫面，並設定各子畫面之辨識功能，對多個子畫面分別執行辨識步驟。

特別的是，每個子畫面可個別處理特定辨識功能，比如物件遺失判斷功能，步驟包括先設定多個子畫面之一為物件遺失判斷功能，設定一參考背景影像，並連續擷取同一子畫面之影像，透過比對連續多個子畫面影像得出影像差異，藉此判斷是否有一物件產生變動。

辨識功能亦可為一車牌辨識，其車牌辨識步驟包括先設定多個子畫面之一為車牌辨識功能，經擷取多個子畫面之一的影像來辨識其中車牌位置，再以影像辨識方法辨識車牌之字母。

辨識功能可包括一物件追蹤，步驟包括先設定多個子畫面之一為物件追蹤功能，設定一參考背景影像，並連續擷取同一子畫面之影像，透過連續影像之差異辨識出一移動物件，再描繪出移動物件之移動軌跡。

辨識功能可為一入侵判斷，入侵判斷步驟包括先設定多個子畫面之一為入侵判斷功能，設定一參考背景影像，再連續擷取同一子畫面之影像，最後經影像辨識出其中有人形物件，便判斷有一入侵行為。

根據揭露書中超廣角影像處理系統的實施例之一，系統主要元件有設置於特定空間的超廣角攝影機，攝影機具智慧型辨識功能，用以取得超廣角影像，攝影機內具有執行影像處理之相關電路與韌體，影像處理步驟包括透過校正模組校正失真像差、分割模組分割超廣角影像訊號為多個子畫面訊號、辨識處理模組執行上述各種辨識功能，再有一記憶模組儲存上述經校正、分割與辨識處理之影像訊號。超廣角攝影機更包括提供外部存取的伺服器模組與通訊模組。藉此，終端通訊裝置透過通訊網路直接接收自攝影機所傳送該校正、分割與辨識處理之影像訊號。

本揭露書描述一種超廣角影像處理方法與其系統，其中應用了具備影像處理能力與智慧型辨識功能的超廣角攝影機，透過超廣角的拍攝功能可以降低欲監控的場所因為拍攝不到特定角落產生保全事件的問題，其中提出的影像處理方法亦解決了超廣角影像失真的問題，值得一提的是，由於超廣角攝影機有拍攝較廣範圍的好處，因此影像經校正後可分割為多個區域(或有實施例是先分割後，在個別校正)，各個區域可以各自定義一個影像辨識的功能。

實施例可參考圖1所示為超廣角影像處理系統之設置示意圖。

其中在特定環境空間中設置有一超廣角攝影機10，此超廣角攝影機10可自身具有影像處理(如校正、分割、傳送等功能)的軟體或電路模組，但並不排除利用外部主機達成這些影像處理功能的實施例。這些影像內容由超廣角攝影機10直接經由網路14傳送出去。

圖中所示透過網路連接外部通訊裝置建立的超廣角影像處理系統可應用在一個監控系統中，利用超廣角拍攝的角度產生較無死角的監控環境，特別應用一種具備魚眼鏡頭的攝影機，或是其他可拍攝較廣範圍或是全景的鏡頭。經此類鏡頭可得到較遼闊的監視範圍，超廣角影像為一接近圓形的影像，但影像會產生像差，特別是中心以外的區域，需要透過校正的技術來取得正常的影像。比如接近圓形的影像經校正步驟後，會形成一方形影像。

圖中超廣角攝影機10具有執行影像處理的軟體或電路模組，如利用影像處理晶片，可自身執行影像擷取、像差校正、畫面分割與多種影像辨識與事件處理功能的影像處理程序。根據本發明實施例，利用攝影機10內部的軟體或硬體手段進行像差校正、分割與傳送。

在另一實施例中，如圖2A所示之本發明之系統實施例示意圖，其中提供一額外主機28負責儲存接收自多個攝影機21,22,23傳送影像，亦可再經由網路20傳送出去。此例中，超廣角攝影機21,22,23或是主機28皆可提供網頁內容或特定方式提供遠端使用網頁或特定軟體觀觀看所播送的即時影像或是歷史影像。

圖2A中所示由多部超廣角攝影機21,22,23(數量不限於圖中所示)建立的系統，各個超廣角攝影機自身即具有影像處理的功能，內部模組可參考圖4的描述，其中可包括校正經超廣角鏡頭拍攝的影像，此類影像通常具有像差，特別是接近鏡片周圍的部份；經校正的影像可以先行儲存於攝影機內的記憶體內，再根據需要執行其他程序，如畫面分割、影像辨識與特定事件的處理。

超廣角攝影機21,22,23各自更具有網路通訊功能，以無線或是有線手段連接網路20，連接網路20的各式終端通訊裝置(如圖中手持式裝置27、終端電腦25)可以進行遠端存取各超廣角攝影機(21,22,23)，直接取得經影像處理後的靜態或動態影像。

在此實施例中，多部超廣角攝影機21,22,23所產生的影像訊號可由另一外部主機28儲存，經整理可由圖中資料庫29所儲存，以便日後調閱，並可透過網路20提供遠端存取的服務。

由具智慧型辨識功能之超廣角攝影機所建立的系統可繼續參考圖2B所描繪之實施例示意圖。

此實施例以連接網路20的超廣角攝影機21為例，各式終端通訊裝置透過網路20連接超廣角攝影機21，如圖示的手持式裝置27與終端電腦25，手持式裝置27與終端電腦25分別經由網路20存取超廣角攝影機21所處理的影像。

超廣角攝影機21自身可處理所拍攝的超廣角影像，此例中，超廣角攝影機21中可包括以軟體(包括韌體)或是電路實現的校正模組231、分割模組232、辨識處理模組233、記憶模組234、伺服器模組235與通訊模組236，實施例可包括以上所述的全部模組或是其中部份的模組。

超廣角攝影機21先取得自身所拍攝的靜態或動態影像，經影像擷取後產生數位式的超廣角影像訊號，經校正模組231執行校正像差的影像、經分割模組232將影像畫面切割為多個子畫面、經辨識處理模組233設定各子畫面之辨識功能，並據以執行對應的影像辨識程序、記憶模組234則用以儲存各處理程序中的訊號，並可儲存最終獲得的影像訊號，並儲存執行各辨識步驟之程式碼。在進一步的實施例中，攝影機21可包括伺服器模組235與通訊模組236，以便對外通訊並提供存取服務。

上述之各種影像處理程序之描述如下，其中部份影像處理的演算方法可以應用已知的習知技術，比如，校正模組231將用於校正超廣角影像訊號之失真像差，其中影像處理方法可參考習知技術，如美國專利第7489335號或如美國專利公開第2010/0201833號所揭示的影像校正方法，其中利用矩陣等數學方式轉換影像中各項素，將影像校正為正常無失真的影像。

分割模組232則用於分割超廣角影像訊號為多個子畫面訊號，如圖3所示之實施例，將影像分割為四個子畫面，辨識處理模組233則可根據需要設定多個子畫面訊號分別執行一或多個辨識步驟，而其中影像訊號在執行影像處理時，可利用記憶模組234作為儲存經校正、分割與辨識處理之影像訊號。

根據本發明實施例，由於超廣角影像將涵蓋較廣的現場影像，而所拍攝的環境空間可能有不同的監控需求，比如接近門口的地方需要辨識是否有入侵行為；甚至針對特定物件進行追蹤的動作；場所中特定位置可能擺設物品，而需要進行物件遺失的偵測；或如拍攝停車場、車輛出入口，則可為車輛車牌辨識的功能。

超廣角影像處理系統提供外部存取影像的功能，可以讓使用者透過網頁或是特定軟體即時取得拍攝的影像，或是經處理校正後的影像。其中攝影機21內的伺服器模組235提供一網頁存取功能，實務上可為一網頁伺服器(WWW server)，用於提供遠端存取超廣角攝影機21內經校正、分割與辨識處理之影像訊號。超廣角攝影機21更可透過通訊模組236傳遞經校正、分割與辨識處理之影像訊號。通訊方式並不限制在特定方式，可包括無線網路、有線網路，或是行動通訊網路等。藉此，使用者可以使用終端通訊裝置透過通訊網路連接超廣角攝影機21，透過其中伺服器模組235建立之網頁介面觀看經校正、分割與辨識處理之影像訊號，包括靜態經處理的影像、動態的歷史或即時影像等，達到遠端即時監控的效果。

圖3接著顯示為超廣角影像之處理程序之實施例示意圖。

圖中顯示一超廣角鏡頭31，可為上述魚眼鏡頭、全景拍攝鏡頭，或特定可拍攝超廣角影像的鏡頭，藉此取得一超廣角影像33，實施例可為接近圓形的影像。超廣角影像33接著透過分割處理，經校正後產生分割畫面35，其中包括有多個子畫面，不以圖中數目為限。

由於超廣角影像33可能涵蓋不同多個不同需求的區域，因此可以利用軟體、韌體或硬體(晶片)手段分割為處理不同事件處理步驟的子畫面。特別的是，這些手段之實施例可於本發明之超廣角攝影機內完成，並非為外部處理。

此例中的分割畫面35同時可拍攝四種態樣的環境，如具有物件301的子畫面，此處可以執行物件遺失的辨識流程，透過此子畫面中各像素與穩定不便的背景影像間的差異，如連續拍攝同一定點畫面，每張影像與背景影像之像素值相減(可先灰階化)，藉此可以識別出物件301是否有變動，藉此達成物件遺失監控的目的。此類技術可參考美國專利公開第2008/0174425號所揭露的物件遺失偵測方法，其先定義好物件位置，與各物件之間(與環境)的關聯性，再偵測是否位置與關聯性改變，若超出一定範圍則判斷遺失。

另有一子畫面用於辨識車牌，如車牌302，可能是拍攝一個空間的車輛出入口，車牌辨識可根據車牌的特徵，如影像中具有一塊白色或特定顏色的長方形，其中記載有文字，可以據此判斷為車牌。此類技術如美國專利公開第2008/0212837號所揭露的車牌辨識技術，其中先確定車牌位置，接著經數位化為影像，再辨識其中字母。另如美國專利第6553131號所揭露的智慧型照相機，其中先偵測車牌位置，得出特定區域，偵測角度、位置、亮度等環境因素，即利用影像比對辨識出其中字母。

另有子畫面顯示有人303在出入口，此可為入侵偵測的用途，即攝影機持續拍攝一個出入口，當有變動或偵測的人形時，即可判斷為入侵行為。可參考美國專利第7260243號所揭露的入侵物件偵測裝置，透過拍攝影像與背景影像的比對，得出特定對應位置的改變，並判斷改變的幅度，若大於一個門檻，可以判斷為入侵行為。

再有子畫面可執行移動軌跡304的偵測，也就是透過連續影像中物件的位置改變，藉此描繪出移動的軌跡，同樣也是透過前後連續影像的變化，判斷物件位置與隨著時間的變化。

本揭露書所提出的超廣角影像處理系統所能夠執行的辨識功能主要是透過前後連續影像的變化來判斷各種變化的態樣，不以上述辨識功能為限。

圖4接著顯示本揭露書所提出的超廣角攝影機之實施例功能方塊圖。

裝置實施例為拍攝超廣角影像的超廣角攝影機40，設置於一環境空間，用以取得環境空間之現場影像，其中具備有超廣角鏡頭模組401，如魚眼鏡頭等可擷取超廣角影像的鏡頭，可包括靜態或是連續的動態影像；影像擷取模組402，電性連接超廣角鏡頭模組401，可為一種成像與產生超廣角影像訊號的光感測器，接收超廣角鏡頭模組401所拍攝之影像，並產生影像訊號。

經影像擷取模組402產生超廣角影像訊號後，由超廣角攝影機40內影像數據處理單元48接收，此影像數據處理單元48電性連接超影像擷取模組402，為執行影像處理的中央處理單元，用於接收影像訊號，並校正影像訊號之像差與分割影像訊號為多個子畫面訊號，同時負責裝置內各電路單元的訊號往來與溝通。

超廣角攝影機40包括一物件與行為辨識單元42，電性連接影像數據處理單元48，用以設定上述多個子畫面訊號之個別辨識功能，各個子畫面對應執行一或多個辨識步驟。記憶單元44電性連接影像數據處理單元48，為影像數據處理單元48執行影像處理之暫存記憶體，也就是處理中的影像訊號可暫存於此記憶單元44中，用於校正、影像比對等步驟的暫存區。

另有儲存單元43，電性連接於影像數據處理單元48，此可為非揮發性記憶體(non-volatile memory)的形式，用於儲存經拍攝之影像訊號，亦可儲存經校正、分割與事件處理後的影像訊號，提供外部裝置存取。

攝影機40則再包括通訊單元46，通訊單元46電性連接影像數據處理單元48，超廣角攝影機40即透過通訊單元46傳遞經校正與分割之影像訊號，特別是可透過網路50傳遞出去。通訊單元46可利用無線或有線方式與外部裝置連線，外部裝置則透過網路手段經此通訊單元46存取裝置內的影像資料。

根據上述本揭露書所描述的超廣角影像處理系統，其中主要是根據所取得的超廣角影像訊號進行校正處理、影像分割與特定辨識流程，以下圖5至圖9即揭示利用系統執行的各種事件處理程序。

如圖5所描述其中超廣角影像處理方法實施例流程。

步驟開始，如步驟S501，透過設置於特定環境空間的超廣角攝影機拍攝超廣角影像，影像可為單張靜態影像，或是多張靜態或連續的影像，經影像感測後產生影像訊號，如步驟S503，影像可經如CCD、CMOS等影像感測器產生訊號，取得的影像可暫存至記憶單元。

超廣角影像易於周圍部份產生嚴重的像差，因此需要進行校正步驟，如步驟S505，經影像失真校正後，可以獲得較佳可分辨的影像，經校正的影像訊號可暫存至記憶單元。校正方式可參考上述利用數學方法進行轉換以獲得一般視覺可接受的影像。

接著，如步驟S507，經校正的影像可能涵蓋較廣的範圍，因此可以分割為多個子畫面，多個子畫面之影像訊號可分別儲存至記憶單元中，各個子畫面將設定有不同的辨識功能，如步驟S509。也就是，超廣角影像可能涵蓋有不同辨識需求的區域，子畫面的切割可以依據實際需要進行切割為一或多個子畫面。每個子畫面所涵蓋的影像畫素將進行不同的影像處理，根據需求產生結果。值得一提的是，上述步驟S505的校正步驟可在切割子畫面的步驟S507之前或是之後，依據系統的設計而定。

再如步驟S511，各個子畫面將可分別執行相同(可能有相同辨識功能，但物件不同的步驟)或不同的辨識步驟，辨識步驟可參考揭露書中圖6至圖9的描述。

圖6描述為本發明超廣角影像辨識方法實施例之一流程。

開始步驟如圖5所示之影像處理步驟，包括步驟S601的拍攝超廣角影像、步驟S603產生影像訊號、步驟S605失真校正與步驟S607分割為多個子畫面。校正與分割步驟可交換。

特別的是，如步驟S609，設定子畫面之一為物件遺失判斷功能，其中包括如步驟S611，先設定一參考背景影像，也就是影像固定的背景畫面，暫存至記憶單元，以此為基礎，並可先行設定一物件位置，同樣作為參考背景。再如步驟S613，連續擷取同一分割子畫面之影像，連續影像先暫存至記憶單元，每張影像與參考背景影像比對，比對前後子畫面影像(步驟S615)，根據連續多個子畫面影像之差異得出其中之一物件之變動狀況，當差異表示所設定物件被移動時，或是大於一門檻時，則可判斷物件之變動狀況(步驟S617)，比如可藉此判斷該物件是否遺失。

圖7則描述為另一辨識方法實施例流程。

步驟S701至步驟S707如圖5,6一致，包括取得超廣角影像、產生影像訊號、失真校正與分割為多個子畫面。

接著如步驟S709，設定其中之一子畫面為車牌辨識功能，此功能包括擷取子畫面影像，並暫存至記憶單元(步驟S711)，此時，可先設定車牌可能位置，或是透過影像處理，根據車牌的特徵(如白底黑字、黃底紅字)進行辨識，再如步驟S713，辨識出車牌位置後，再辨識其中字母(步驟S715)。

圖8所描述之辨識方法實施例流程中步驟S801至S807與圖5,6,7一致，包括拍攝超廣角影像、產生影像訊號、失真校正與分割為多個子畫面。

其中差異在於步驟S809，設定一子畫面為物件追蹤功能，物件追蹤的步驟接著設定參考背景影像(步驟S811)，將參考背景影像暫存至記憶單元，再連續擷取同一子畫面之影像，同樣暫存至記憶單元(步驟S813)。記憶單元中儲存的連續影像將與參考背景影像比對，可透過影像間的差異，由連續影像辨識出一移動物件(步驟S815)，再描繪出物件移動軌跡(步驟S817)。

另一辨識步驟如圖9所述，其中步驟S901至S907如上述圖5,6,7,8一致，包括拍攝超廣角影像、產生影像訊號、失真校正與分割為多個子畫面。

此例中，如步驟S909，設定一子畫面為入侵判斷功能，再設定一參考背景影像，暫存至記憶單元(步驟S911)，接著連續擷取同一子畫面之影像，同樣暫存至記憶單元(步驟S913)，將記憶單元中的連續子畫面影像與參考背景影像比對，可在特定位置上得出差異，並可依據人的四肢特徵辨識出一人形物件(步驟S915)，即可判斷有一入侵行為。

綜上所述，本揭露書提出的超廣角影像處理方法與系統應用所擷取的超廣角影像，攝影機自身即能根據所拍攝的位置設定不同子畫面與對應的辨識功能，依此提供多功能且無死角的各種事件處理能力。

惟以上所述僅為本發明之較佳可行實施例，非因此即侷限本發明之專利範圍，故舉凡運用本發明說明書及圖示內容所為之等效結構變化，均同理包含於本發明之範圍內，合予陳明。

10．．．超廣角攝影機

14．．．網路

20．．．網路

21,22,23．．．超廣角攝影機

28．．．主機

29．．．資料庫

27．．．手持式裝置

25．．．終端電腦

231．．．校正模組

232．．．分割模組

233．．．辨識處理模組

234．．．記憶模組

235．．．伺服器模組

236．．．通訊模組

31．．．超廣角鏡頭

33．．．超廣角影像

35．．．分割畫面

301．．．物件

302．．．車牌

303．．．人

304．．．移動軌跡

40．．．超廣角攝影機

401．．．超廣角鏡頭模組

402．．．影像擷取模組

48．．．影像數據處理單元

42．．．物件與行為辨識單元

44．．．記憶單元

46．．．通訊單元

50．．．網路

43．．．儲存單元

步驟S501~S511　影像處理流程

步驟S601~S617　影像辨識流程之一

步驟S701~S715　影像辨識流程之二

步驟S801~S817　影像辨識流程之三

步驟S901~S915　影像辨識流程之四

圖1顯示為本發明超廣角影像處理系統之設置示意圖；

圖2A所示為本發明超廣角影像處理系統之實施例示意圖之一；

圖2B所示為本發明超廣角影像處理系統之實施例示意圖之二；

圖3顯示為超廣角影像之處理程序之實施例示意圖；

圖4所示為本發明超廣角攝影機之實施例功能方塊圖；

圖5描述為本發明超廣角影像處理方法實施例流程；

圖6描述為本發明超廣角影像辨識方法實施例之一流程；

圖7描述為本發明超廣角影像辨識方法實施例之二流程；

圖8描述為本發明超廣角影像辨識方法實施例之三流程；

圖9描述為本發明超廣角影像辨識方法實施例之四流程。

31．．．超廣角鏡頭

33．．．超廣角影像

35．．．分割畫面

301．．．物件

302．．．車牌

303．．．人

304．．．移動軌跡

Claims (10)

1. 一種超廣角影像處理方法，適用於一具智慧型辨識功能之超廣角攝影機，包括：利用該超廣角攝影機拍攝一或連續的超廣角影像；產生對應該影像的超廣角影像訊號，暫存至一記憶單元中；校正該超廣角影像訊號的像差，經校正的影像訊號暫存至該記憶單元；將該超廣角影像訊號呈現的畫面分割為多個子畫面，該多個子畫面之影像訊號分別儲存至該記憶單元中；設定各子畫面之辨識功能；以及對該多個子畫面之各子畫面所拍攝的影像訊號同時且分別執行不同的辨識步驟，或相同但物件不同的辨識步驟。
2. 如申請專利範圍第1項所述的超廣角影像處理方法，其中該超廣角攝影機為一具備魚眼鏡頭的攝影機，經該具備魚眼鏡頭的攝影機拍攝超廣角影像為一接近圓形的影像。
3. 如申請專利範圍第2項所述的超廣角影像處理方法，其中該接近圓形的影像經該校正步驟後，形成一方形影像。
4. 如申請專利範圍第1項所述的超廣角影像處理方法，其中各子畫面之辨識步驟包括一物件遺失判斷步驟，該物件遺失判斷步驟包括：設定該多個子畫面之一為物件遺失判斷功能； 設定一參考背景影像，暫存至該記憶單元；連續擷取同一子畫面之影像，暫存至該記憶單元；比對連續多個子畫面影像；以及根據該連續多個子畫面影像之差異得出其中之一物件之變動狀況。
5. 如申請專利範圍第1項所述的超廣角影像處理方法，其中各子畫面之辨識步驟包括一車牌辨識步驟，該車牌辨識步驟包括：設定該多個子畫面之一為車牌辨識功能；擷取該多個子畫面之一的影像，並暫存至該記憶單元；辨識該多個子畫面之一中之一車牌位置；以及辨識該車牌之字母。
6. 如申請專利範圍第1項所述的超廣角影像處理方法，其中各子畫面之辨識步驟包括一物件追蹤步驟，該物件追蹤步驟包括：設定該多個子畫面之一為物件追蹤功能；設定一參考背景影像，暫存至該記憶單元；連續擷取同一子畫面之影像，暫存至該記憶單元；由該連續影像之差異辨識出一移動物件；以及描繪出該移動物件之移動軌跡。
7. 如申請專利範圍第1項所述的超廣角影像處理方法，其中各子畫面之辨識步驟包括一入侵判斷步驟，該入侵判斷步驟包括：設定該多個子畫面之一為入侵判斷功能；設定一參考背景影像，暫存至該記憶單元； 連續擷取同一子畫面之影像，暫存至該記憶單元；以及由該連續影像辨識出一人形物件，即判斷有一入侵行為。
8. 一種超廣角影像處理系統，包括：設置於一環境空間之一具智慧型辨識功能的超廣角攝影機，用以取得該環境空間之超廣角影像，係透過一網路提供一或多個終端通訊裝置存取該超廣角攝影機所拍攝之一或連續的超廣角影像，該超廣角攝影機更包括：一校正模組，用於校正該超廣角影像訊號之失真像差；一分割模組，用於分割該超廣角影像訊號為多個子畫面訊號；一辨識處理模組，用於設定該多個子畫面訊號同時且分別執行不同的辨識步驟，或相同但物件不同的辨識步驟；一記憶模組，用於儲存該經校正、分割與辨識處理之影像訊號，並儲存執行該不同的辨識步驟，或相同但物件不同的辨識步驟之程式碼；一伺服器模組，用於提供遠端存取該超廣角攝影機內經校正、分割與辨識處理之影像訊號；以及一通訊模組，用於傳遞該經校正、分割與辨識處理之影像訊號。
9. 如申請專利範圍第8項所述的超廣角影像處理系統，其中該伺服器模組提供一網頁存取功能，由該終端通訊裝 置連接該超廣角攝影機，透過該伺服器模組建立之網頁介面觀看經校正、分割與辨識處理之影像。
10. 如申請專利範圍第8項所述的超廣角影像處理系統，其中該超廣角攝影機為一具備魚眼鏡頭的攝影機。