相机畸变类型有哪些？
相机的畸变类型中，除了径向畸变和切向畸变外，还有别的畸变类型吗？比如离心畸变之类的
并且这些畸变容易发生在什么镜头？
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相机的畸变类型通常包括径向畸变（Radial Distortion）、切向畸变（Tangential Distortion）、透镜中心偏移畸变（Decentering Distortion）和透视畸变（Perspective Distortion）等。
径向畸变是指图像中心点到像素点的距离与该像素点与光心的距离之间的非线性关系，通常表现为图像中心附近的图像会被压缩，而边缘部分的图像则会被拉伸。径向畸变通常发生在广角镜头中。
切向畸变是指成像平面与透镜的平面不平行时产生的畸变，通常表现为图像中心附近的图像会发生倾斜，而边缘部分的图像则会产生形变。切向畸变通常发生在长焦镜头中。
透镜中心偏移畸变是指透镜的中心点不在成像平面的中心位置时产生的畸变，通常表现为图像中心附近的图像会发生平移。这种畸变通常发生在相机装配不当或者透镜磨损等情况下。
透视畸变是指由于成像平面与相机位置的不同而导致的图像形变，通常表现为远处的物体看起来比近处的物体更小。这种畸变通常发生在人眼观看远景时会产生的视觉效果中。
不同的镜头和相机制造商可能会使用不同的透镜设计和成像方式，导致不同类型的畸变。一般来说，广角镜头和鱼眼镜头更容易产生径向畸变，而长焦镜头更容易产生切向畸变。但是，具体的情况还需要根据具体的相机和镜头型号来判断。
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- 你也可以参考下这篇文章：基于多任务生成对抗网络的无参考图像质量评价
- 除此之外, 这篇博客: 基于图像语义的视觉同步定位和建图综述：面向应用的移动机器人自主导航解决方案中的 后端：状态估计 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
Lu等人和Gutmann等人将SLAM问题定义为一共最大后验估计问题，目标是从一组观测（Z={z1,⋯ ,zk}Z=\{z_1,\cdots,z_k\}Z={z1,⋯,zk}带有噪声）中估计一个变量XXX（包括机器人姿态和地标位置）。
X∗=arg maxXP(Z∣X)P(X)X^*= \underset {X}{\operatorname {arg\,max}} P(Z|X)P(X)X∗=XargmaxP(Z∣X)P(X) （1）
等式（1）遵循贝叶斯定理。P(Z∣X)P(Z|X)P(Z∣X)表示状态ZZZ（给定变量XXX）的可能性，P(X)P(X)P(X)表示变量XXX的先验概率，所以后验概率表示为P(Z∣X)P(X)P(Z|X)P(X)P(Z∣X)P(X)。这个问题一般化为确定一个分配变量X∗X^*X∗，使得P(X∣Z)P(X|Z)P(X∣Z)最小，并进一步确定变量XXX。SLAM问题最为重要的答案之一是由Davison等人提出的，他们首先使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行更新相机和地表点的状态信息。与之不同的是，基于集束优化的非线性优化方法，通过将具有约束变量的全局约束方程进行优化，而不是纯粹的迭代求解EKF，来求解最大后验概率估计问题。相比而言，基于EKF的SLAM方法在处理小范围场景应用的情况下比基于优化方案的SLAM方法具有更高的效率；但是，对于大范围场景应用下，基于过滤的SLAM方法由于需要计算较大的协方差矩阵而造成性能表现欠佳。
开源V-SLAM系统。一般的，V-SLAM系统可以通过相机类型进行分类，包括但不仅限于：单目，双目和RGB-D相机。作为详细的比较，作者坚信，对于一个V-SLAM框架评价的关键点，包括，是否能够稠密建图和回环检测，是否支持大量传感器，是否具备实时处理的性能。重要的是，为了简化目前语义SLAM的设计，许多研究之间参考了完善的V-SLAM框架。
表3进一步总结了它们的特性，包括前端，后端，重定位，回环检测等等相关描述。
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