Devido às limitações na resolução dos dados de franjas/fase na profilometria de projeção de franjas (Fringe Projection Profilometry, FPP) causadas pelo hardware de imagem, bem como a insuficiente recuperação de detalhes dos métodos existentes, foi desenvolvida uma metodologia de super-resolução de fase embalada por difusão (Phase Diffusion Super-Resolution, PhaseDiffSR) para melhorar a precisão da reconstrução 3D. Um quadro de super-resolução de fase foi construído com base no modelo de difusão residual de transferência ResShift, restaurando componentes de fase de alta resolução por meio de um processo inverso de remoção de ruído guiado por condições de baixa resolução. Considerando que o mapa de modulação reflete o contraste das franjas e a confiabilidade local da fase, o mapa de modulação de baixa resolução foi usado como condição adicional, orientando conjuntamente com os componentes de fase de baixa resolução o processo inverso de remoção de ruído. Os resultados experimentais mostram que o método proposto obteve o melhor efeito de reconstrução em tarefas com diferentes fatores de super-resolução: nas tarefas ×2 e ×4, o MAE da fase embalada do PhaseDiffSR foi de 0,0309 rad e 0,0429 rad, respectivamente, e o RMSE da distância euclidiana da nuvem de pontos 3D foi de 0,189 mm e 0,296 mm, ambos superiores a outros métodos comparativos. Estes resultados indicam que o PhaseDiffSR pode melhorar efetivamente a precisão da reconstrução por super-resolução de fase embalada e transferir a melhoria da precisão do nível de fase para os resultados subsequentes da reconstrução da nuvem de pontos 3D.

profilometria de projeção de franjas; fase embalada; super-resolução; modelo de difusão; reconstrução 3D