Temporale Phasenentfaltung mittels zirkulärer Statistik und lokalen Nachbarschaftsinformationen

Multi-Frequenz-Verfahren mit temporal codierten Mustersequenzen werden bei phasenmessenden Verfahren der optischen 3D-Messtechnik eingesetzt, um Phasenrauschen zu unterdrücken, führen aber zu Mehrdeutigkeiten, die erst durch eine Phasenentfaltung aufgelöst werden können. Klassische Verfahren nutzen jedoch nicht die gesamte Information, um alle Messungen gleichzeitig zu entfalten, und beachten nicht die Periodizität der Phase, was zu Fehlern führen kann.
Wir stellen einen Ansatz vor, bei dem die Phase pixelweise mithilfe einer probabilistischen Modellierung optimal rekonstruiert wird. Die individuellen Messungen werden mithilfe zirkulärer Wahrscheinlichkeitsdichten modelliert. Maximieren der Verbunddichte aller Messungen liefert die optimale Decodierung. Da hierbei die gesamte Information aller Phasenmessungen gleichzeitig verwendet wird und implizit die Faltung der Phase kompensiert wird, kann die Zuverlässigkeit stark erhöht werden. Zusätzlich kann durch modellieren der lokalen Pixel-Nachbarschaften die Phasenentfaltung noch weiter verbessert werden.
Dies führt zu einer höheren Robustheit gegenüber Rauschen als die herkömmlichen Verfahren und damit zu besseren Messergebnissen.