Analysis of image-based wavefront stitching algorithms for highly divergent optical wavefronts

Abstract

Die Qualität optischer Elemente spielt eine wichtige Rolle in vielen Disziplinen. Eine Möglichkeit diese zu bewerten stellen Wellenfront Sensoren dar. Während es möglich ist mit diesen Sensoren direkt die Leistung von diversen optischen Elementen zu messen, stellt der schmale Dynamikbereich dieser Sensoren eine Limitierung dar, insbesondere wenn es um stark gekrümmte Wellenfronten geht. Eine Strategie dieses Problem zu überwinden ist den Sensor entlang eines ebenfalls gekrümmten Pfades zu bewegen, einzelne Subaperturen der Wellenfront aufzunehmen und diese zu einem Ganzen zu vereinen. Dies bringt jedoch andere Probleme mit sich, da kleine Ausrichtungsfehler und Ungenauigkeiten bei der Ermittlung der Sensorposition Lücken zwischen den einzelnen Subaperturen entstehen lassen, was die Zusammenführung der gemessenen Daten erschwert. In dieser Arbeit werden diverse Methoden aus dem Feld Visual Computing, genauer gesagt aus der Disziplin Image Stitching, auf ihre Tauglichkeit als Lösungsansatz für dieses Problem getestet. Die theoretische Eignung ausgewählter Algorithmen wird hinterfragt und das Konzept eines Algorithmus basierend auf Farbangleichung und einer modifizerten Hausdorff-Distanz wird erstellt. Dieser Algorithmus wird dann implementiert, die einzelnen Schritte werden dokumentiert und die Resultate diskutiert, was auch zu einer weiteren Diskussion über die Metriken führt, welche genutzt werden um die Qualität von Wellenfrontmessungen festzustellen.

The assessment of the quality of optical parts is important for many fields. One method to accomplish this is with the help of wavefront sensors. While these sensors allow for the direct assessment of the performance of a given optical part, their narrow dynamic range is a strong limiting factor when considering wavefronts with a strong curvature.One strategy to overcome this is by moving the sensor along a guided path, capture subapertures of the entire wavefront and stitch them together to obtain a complete solution. This introduces other problems, as small alignment errors and inaccuracies when measuring the sensor position introduce gaps between the individual subapertures, complicating the perfect alignment of the measured data. In this thesis, various methods from the field of visual computing, specifically the discipline of image stitching, are examined for their viability as a solution to this problem. Candidate algorithms are examined for their theoretical suitability, and the concept of an algorithm based on color matching and a modified Hausdorff-distance is established. This algorithm is then implemented, the individual steps are presented and the results are discussed, also leading to further discussion about the metrics employed to assess the quality of wavefront measurments.