我有从 gopro hero3 拍摄的 2000 帧大型夜空图像系列。 这本身就是愚蠢的，因为 GoPro 的低光性能很差。 我对图像做了一些简单的数学运算，并在 2 小时内确定了恒星位置“弧线”。
有没有办法使用星星运动来解决镜头的失真和星星的旋转？也许使用 OpenCV 或桶形失真校正公式？
我觉得应该有一种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。有任何想法吗？ 我相信我拥有所需的所有信息，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，请参见下面的快速图表。
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，您可以在其中计算焦距、偏移 (x0,y0) 和三次函数 A1、A2、A3 中的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，校准场景会产生（始终）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。
如果您只需要相机失真校正（并且不想使用其他困难的方法，因为“科学很美”），您可以使用openCV 的相机校准。