重新标定全景影像的步骤如下：
1. 收集标定数据：采集一组具有已知位置和姿态的图像作为标定数据集。这些图像应涵盖全景影像拍摄时可能的不同角度和环境条件。
2. 特征点提取：使用特征点提取算法（如SIFT、SURF等）在标定数据集中的每个图像上提取一组特征点。这些特征点应具有稳定的位置和可重复性。
3. 特征匹配：使用特征点匹配算法（如RANSAC、Lowe's算法等）在标定数据集中的图像对之间进行特征匹配。这将产生一组匹配的特征点对。
4. 估算相机参数：使用特征点对和相应的图像坐标，以及相机的内参矩阵（如焦距、主点、畸变参数等），通过相机标定算法（如棋盘格标定法、直线标定法等）估算相机的外参矩阵（即旋转矩阵和平移矩阵）。
5. 更新模块参数：将估算得到的新相机参数应用于全景影像拍摄时使用的新模块。这些参数可能包括相机的内参矩阵和外参矩阵。
6. 投影校正：使用相机的内参矩阵和外参矩阵，以及全景影像的几何模型（如球面投影、柱面投影等），对全景影像进行投影校正。这将使得全景影像在不同的方向上保持几何一致性。
7. 验证标定结果：使用标定数据集外的一组测试图像，通过投影校正后的新全景影像，检查标定结果的准确性和稳定性。可以比较在校正前后的特征点位置，以及相应的图像坐标和预测的图像坐标之间的差异。
8. 修正标定参数：如果验证结果不理想，可以根据测试图像的反馈，进一步调整相机的内参矩阵和外参矩阵，重新进行标定，直到满意为止。