1、径向畸变
????????径向畸变：图像像素以即便点中心为中心点，沿着径向产生的位置偏差，从而导致图像中所形成的像发生形变。
2、径向畸变建模
????????图像放大率随距光轴距离的增加而减小。在投影矩阵前加上个畸变模型大小为3*3的Slamda，相当于在坐标映射前加了x-y方向的放缩系数。
????????lamda通过一个与中心点距离相关的多项式拟合。
????????将畸变的投影矩阵定义为Q，得到Q矩阵的映射关系：
????????像素与三维世界坐标系下坐标的关系变为：
????????整理得，Q矩阵中存在畸变参数是个未知的变量，所以表达式不是线性变换：
????????给定 n 对点对应，最终问题：
????????最小二乘解：
牛顿法与列文伯格-马夸尔特法（L-M方法）
????????1）从初始解开始迭代，若初始解与实际相距较远，可能会很慢（求解系统的线性部分以找到近似解，使用该解作为整个系统的初始条件）；
????????2）估计解可能是初始解的函数（由于局部最小值）；
????????3）牛顿法需计算一阶段到矩阵J（雅克比矩阵），二阶导矩阵H（海塞矩阵）；
????????4）L-M算法不用计算H。
????????实际中使用时，有现成的包可以调用，不用担心计算过程。
求解线性部分：
????????上面的式子，使用ui/vi可以消掉lamda这个非线性的因素：
????????写成线性方程组：
????????一旦估计出 m1 和 m2，m3，k1，k2，k3 是关于 m1，m2 的非线性函数。使用牛顿法与列文伯格-马夸尔特法（L-M方法）。14个参数有8个已知了，收敛会更快。