Алгоритм расшифровки фазовых изображений для измерения трёхмерной геометрии динамичных объектов

Алгоритм расшифровки фазовых изображений для измерения трёхмерной геометрии динамичных объектов

Двойнишников С. В., Куликов Д. В., Меледин В. Г., Рахманов В. В.
Сибирский журнал индустриальной математики, 26, 2(94), 53-59 (2023)
Скачать статью

УДК 681.786.4 
DOI: 10.33048/SIBJIM.2023.26.205

Аннотация:

Предложен алгоритм расшифровки фазовых изображений, обладающий алгоритмической сложностью О(NlogN). Метод основан на итерационном поиске минимального отклонения модельной функции от результатов измерения. Применение алгоритма интервального поиска позволило существенно снизить вычислительную сложность алгоритма. Погрешность предложенного метода сравнима с погрешностью метода расшифровки фазовых изображений на основе аналитического решения системы уравнений, описывающих интенсивность на фазовых изображениях.

Литература:
  1. Чугуй Ю.В. Фурье-оптика трёхмерных объектов постоянной толщины на основе дифракционных моделей // Автометрия. 2017. Т. 53, № 5. С. 90–105.
     
  2. Zhang S. Recent progresses on real-time 3-D shape measurement using digital fringe projection techniques // Optics and Lasers Engrg. 2010. V. 48, N 2. P. 149–158.
     
  3. Lohry W., Zhang S. High-speed absolute three-dimensional shape measurement using three binary dithered patterns // Optics Express. 2014. V. 22. P. 26752–26762.
     
  4. Armangue X., Salvi J., Battle J. A comparative review of camera calibrating methods with accuracy evaluation // Pattern Recognition. 2002. V. 35, N 7. P. 1617–1635.
     
  5. Двойнишников С.В., Куликов Д.В., Меледин В.Г. Оптоэлектронный метод бесконтактного восстановления профиля поверхности трёхмерных объектов сложной формы // Метрология. 2010. № 4. С. 15–27.
     
  6. Zuo C., Tao T., Feng S., Huang L., Asundi A., Chen Q. Micro Fourier transform profilometry (µFTP): 3D shape measurement at 10,000 frames per second // Optics and Lasers Engrg. 2018. V. 102. P. 70–91.
     
  7. Двойнишников С.В., Меледин В.Г., Павлов В.А. Высокоскоростная обработка фазовых изображений с использованием параллельных вычислений // Автометрия. 2017. Т. 53, № 2. С. 56–62.
С. В. Двойнишников
  1. Институт теплофизики им. С. С. Кутателадзе СО РАН, 
    просп. Акад. Лаврентьева, 1, г. Новосибирск 630090, Россия

E-mail: dv.s@mail.ru

Д. В. Куликов
  1. Институт теплофизики им. С. С. Кутателадзе СО РАН, 
    просп. Акад. Лаврентьева, 1, г. Новосибирск 630090, Россия

E-mail: t913@yandex.ru

В. Г. Меледин
  1. Институт теплофизики им. С. С. Кутателадзе СО РАН, 
    просп. Акад. Лаврентьева, 1, г. Новосибирск 630090, Россия

E-mail: meledin@itp.nsc.ru

В. В. Рахманов
  1. Институт теплофизики им. С. С. Кутателадзе СО РАН, 
    просп. Акад. Лаврентьева, 1, г. Новосибирск 630090, Россия

E-mail: rahmanov@inbox.ru

Статья поступила 31.08.2022 г.
После доработки — 31.08.2022 г.
Принята к публикации 29.09.2022 г.

Abstract:

The problem of decoding phase images is relevant for a wide range of problems in the field of optical diagnostics of three-dimensional geometry of objects in thermophysical and fluid dynamics applications. In systems based on triangulation and structured illumination or interferometric systems, a three-dimensional profile of the measured object is restored from phase images. When measuring complex-profile objects with varying surface geometry, it is important, on the one hand, to perform measurements as quickly as possible, and on the other hand, to decode the received data as quickly as possible. In this paper, we propose an algorithm for decoding phase images, which has an algorithmic complexity of O(NlogN). The method is based on an iterative search for the minimum deviation of the model function from the measurement results. The use of the interval search algorithm made it possible to significantly reduce the computational complexity of the algorithm. The error of the proposed method is comparable to the error of the phase image decoding method based on the analytical solution of the system of equations de-scribing the intensity in the phase images.

References:
  1. Chugui Y.V. Fourier optics of constant-thickness three-dimensional objects on the basis of diffraction models. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2017, Vol. 53, No. 5, pp. 494–507; DOI: 10.3103/S8756699017050090
     
  2. Zhang S. Recent progresses on real-time 3-D shape measurement using digital fringe projection techniques. Optics and Lasers Engrg., 2010, Vol. 48, N 2, pp. 149–158.
     
  3. Lohry W., Zhang S. High-speed absolute three-dimensional shape measurement using three binary dithered patterns. Optics Express, 2014, Vol. 22, pp. 26752–26762.
     
  4. Armangue X., Salvi J., Battle J. A comparative review of camera calibrating methods with accuracy evaluation. Pattern Recognition, 2002, Vol. 35, No. 7, pp. 1617–1635.
     
  5. Dvoynishnikov S.V., Kulikov D.V., Meledin V.G. Optoelectronic method of contactless reconstruction of the surface profile of complexly shaped three-dimensional objects. Measurement Techniques, 2010, Vol. 53, No. 6, pp. 648–656; DOI: 10.1007/s11018-010-9556-0
     
  6. Zuo C., Tao T., Feng S., Huang L., Asundi A., Chen Q. Micro Fourier transform profilometry (µFTP): 3D shape measurement at 10,000 frames per second. Optics and Lasers Engrg., 2018, Vol. 102, pp. 70–91.
     
  7. Dvoinishnikov S.V., Meledin V.G., Pavlov V.A. High-speed processing of phase images with parallel computations. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2017, Vol. 53, No. 2, p. 145–150; DOI: 10.3103/S8756699017020066.