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在拍照、物理學跟工程學等多個範疇，畸變是一個常常被說起的不雅點。它描述了圖像或物體因遭到外部要素影響而產生的形變。控制打算畸變的方法對懂得圖像處理跟物體測量至關重要。 畸變重要分為兩品種型：徑向畸變跟切向畸變。徑向畸變是指圖像邊沿闊別核心時產生的拉伸或緊縮景象，而切向畸變則是因為鏡頭與成像平面不完全平行招致的形變。 打算畸變平日涉及以下步調：
- 斷定畸變模型：抉擇恰當的數學模型來描述所研究的畸變範例。罕見的模型有針孔模型、畸變參數模型等。
- 收集數據：經由過程實驗或測量獲取相幹數據。在圖像處理中，這平日意味著獲取未畸變跟畸變後的圖像。
- 參數估計：利用最小二乘法、優化演算法等方法，根據收集到的數據預算畸變模型的參數。
- 畸變打算：將預算掉掉落的參數代入畸變模型，打算每個像素點的畸變程度。
- 校訂畸變：根據打算出的畸變值，對圖像停止逆向處理，以改正畸變，恢復原始圖像。 打算畸變不只可能幫助我們在前期處理中校訂圖像，還可能在計劃跟製造過程中猜測跟避免畸變。比方，在相機鏡頭計劃時，經由過程打算畸變可能優化鏡頭構造，增加成像偏差。 總結來說，控制打算畸變的方法是懂得圖像跟物體形變的關鍵。無論是學術研究還是產業利用，對畸變的正確打算都存在重要價值。