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 unterdrucken, fuhren aber zu Mehrdeutigkeiten, die erst durch eine Phasenentfaltung aufgelost werden konnen. Klassische Verfahren nutzen jedoch nicht die gesamte Information, um alle Messungen gleichzeitig zu entfalten, und beachten nicht die Periodizitat der Phase, was zu Fehlern fuhren kann. Wir stellen einen Ansatz vor, bei dem die Phase pixelweise mithilfe einer probabilistischen Modellierung optimal rekonstruiert wird. Die individuellen Messungen werden mithilfe zirkularer 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 Zuverlassigkeit stark erhoht werden. Zusatzlich kann durch modellieren der lokalen Pixel-Nachbarschaften die Phasenentfaltung noch weiter verbessert werden. Dies fuhrt zu einer hoheren Robustheit gegenuber Rauschen als die herkommlichen Verfahren und damit zu besseren Messergebnissen.