使用多张静止图像校正 GoPro 的桶形失真？

Question

我有一个 2000 帧的大型夜空图像系列，取自 gopro hero3。 这本身就是愚蠢的，因为 GoPro 的低光性能很差。我已经对图像进行了一些光数学计算，并确定了 2 小时内的恒星位置“弧线”。

有没有办法使用星星运动来解决镜头失真和星星旋转的问题？也许使用 OpenCV 或桶形失真校正公式？

我觉得应该有一个通用的方法来解决像素偏移方程，而不管镜头畸变和恒星旋转之间的相互作用。有什么想法吗？我相信我有所有需要的信息，大约 30k 个数据点跨越 250 颗星：(star_id, time, x, y) 具有良好的覆盖率，请参阅快速图表图像下面。

Answer 1

要计算失真参数，您需要有一个特定的场景。仅仅有足够的积分并不意味着它们是有用的。在您的情况下，甚至需要额外的数学工作来计算时间校正的对象坐标。

另一方面，您实际上并不需要使用数据集来计算失真参数 (DP)。使用这款相机，您可能无法获得优于 ~ 1/20 像素的精度，因为它根本不适合测量。

我的建议是创建一个良好的校准场景并校准相机，您可以在其中从三次函数 A1、A2、A3 计算焦距、偏移 (x0,y0) 和至少三个桶形失真参数。之后，您可以将桶参数应用于您的图像。

请注意，校准场景会（始终）产生本地 DP 参数，该参数仅适用于当前场景，不适用于您的夜间场景。但是，由于凸轮/镜头组合不是为精确测量而设计的，因此当您从夜景中计算 DP 时，您不会真正获得更好的结果。

Answer 2

如果您只需要校正相机失真（并且不想使用其他困难的方法，因为“科学很美”），您可以使用camera calibration from openCV。