k1、k2、mei's图像校正方法

k1和k2是相机透镜畸变校正参数。相机镜头在光线折射过程中往往会产生畸变，改变了实际场景中物体的形状和位置。k1和k2是用来纠正径向畸变的参数。

径向畸变可分为桶形畸变和枕形畸变两种。桶形畸变是指图像中心部分拉伸，而枕形畸变则是指图像中心部分收缩。k1和k2可以通过对图像中的特定点进行几何反变换来校正这些畸变。

具体来说，k1是径向畸变的一阶程度参数，而k2是二阶程度参数。这两个参数可以根据某个像素点的径向畸变程度来计算。校正过程中，对于图像中的每一个像素点，都会对其进行位置修正，以使得畸变程度降低或消除。

在图像校正方法中，MEI（Maximally normalised edge integral）是一种常用的校正方法。它通过选取图像中的直线特征，在图像中垂直于直线的方向上创建一个积分图像，并计算直线特征的垂直阶数。然后，通过将图像中的不同线段的阶数评估为可信度，来调整畸变参数，以最小化直线特征的不一致性。

MEI方法能够有效地校正径向畸变，但它需要在图像中存在一些明显的直线特征。对于没有直线特征的图像，可能需要其他校正方法。

总之，k1和k2参数是用来校正相机透镜径向畸变的，而MEI方法是一种常用的图像校正方法，通过利用直线特征来调整畸变参数，以消除或降低径向畸变。

相关问题

径向畸变系数k1 k2的解

### 回答1：

径向畸变系数k1和k2是摄像机成像模型中的参数，它们可以用来描述像素在成像过程中的畸变程度。它们可以通过多种方法来解出，比如给定两个图像点对应关系，运用最小二乘法可以拟合出最优的径向畸变系数k1和k2。

### 回答2：
径向畸变系数k1和k2是用来描述相机镜头的畸变现象的参数。在相机成像过程中，由于镜头的形状和光的折射等原因，会造成图像中心和边缘位置的像素比例不一致而产生畸变。

k1和k2分别描述了径向畸变的一阶和二阶畸变程度。k1反映了图像中心和边缘位置的像素比例不一致对于图像畸变的影响，k2则反映了该比例不一致的二阶效应。

当k1为正值时，图像中心区域的像素比例会大于边缘区域；当k1为负值时，图像中心区域的像素比例会小于边缘区域。而k2则进一步考虑了非线性的影响，其值越大，图像中心和边缘位置的像素比例不一致性越明显。

解析径向畸变系数k1和k2是相机校准的重要步骤之一。通过使用特定的标定板，在不同位置拍摄多张照片，并对标定板上的点进行测量和匹配，可以利用拍摄角度和像素坐标数据来估计径向畸变系数。一般的解析方法包括最小二乘法和非线性优化算法等。

得到k1和k2的解后，可以对图像进行畸变校正，使得图像中心和边缘位置的像素比例一致，更符合人眼的视觉感受。同时，在计算机视觉和机器视觉的领域中，解析和使用径向畸变系数也是进行图像识别、目标追踪等算法的重要步骤。

### 回答3：
径向畸变是相机透镜所引起的一种镜头畸变，即图像中心的点会比边缘的点更远离相机中心。这种畸变可以用径向畸变系数k1和k2来描述。

径向畸变系数k1和k2是非线性的参数，用于计算相机图像中的径向畸变程度。k1表示一阶径向畸变系数，k2表示二阶径向畸变系数。

当k1和k2的值为正时，图像中心的点会比边缘的点更远离相机中心，造成图像凹起的效果，即桶形畸变。当k1和k2的值为负时，图像中心的点会比边缘的点更靠近相机中心，造成图像凸起的效果，即垫状畸变。

解决径向畸变的方法之一是通过相机标定来获取k1和k2的值，一般使用棋盘格等特殊图案进行标定。标定时，通过拍摄不同位置的棋盘格图像，通过计算相机真实拍摄图像中棋盘格的畸变情况，得出k1和k2的值。根据这些参数，可以在后期图像处理中进行校正，使图像恢复到无畸变状态。

总之，径向畸变系数k1和k2是用来描述相机图像中径向畸变程度的参数，通过相机标定可以得到这些参数的值，从而进行后期图像校正。

相机k1 k2 k3 p1 p2什么意思

相机的 k1、k2、k3、p1、p2 是相机的径向畸变参数（Radial Distortion）和切向畸变参数（Tangential Distortion），用来描述相机成像过程中的畸变现象。

- k1、k2、k3 是径向畸变参数，用于描述相机镜头成像时由于镜头形状不完美导致的畸变。它们表示了光线在经过镜头时由于镜头形状引起的径向扭曲效应。一般来说，k1 表示主要的径向畸变，k2 和 k3 表示次要的径向畸变。
- p1、p2 是切向畸变参数，用于描述相机成像时由于镜头与图像平面不平行而引起的畸变。它们表示了光线在经过镜头时由于切向引起的图像平面的扭曲效应。

这些畸变参数通常是由相机制造商提供或通过相机标定过程获取的。在进行相机成像时，可以使用这些参数对图像进行校正，以消除畸变带来的影响。