InSAR常用相位解缠算法

二维相位解缠是 InSAR 数据处理流程中重要步骤之一，也是主要误差来源，无论是获取数字高程模型还是获取地表形变信息，其精确程度都高度依赖于有效的相位解缠。

常用相位解缠算法概述

到目前为止，针对相位解缠问题已经提出很多解决方案。主要的解缠算法大致可以分为三类：

一类可以称之为路径跟踪解缠算法，他们的共同特点是采用路径积分来实现相位解缠，以1988年Goldstein提出的枝切法（Branch-Cut）为代表。枝切法通过探测残差点，用枝切线连接残差点，然后进行路径积分来实现解缠，在路径积分时以不穿越枝切线为原则。Wei Xu和Cumming提出的区域生长法（Region-Growing）不考虑残差点，不布置枝切线，而是依据额外信息将干涉图划分为高质量低质量区域，在各个区域内按照从高质量像元到低质量像元的方向进行路径积分。Flynn的掩模分割法（Mask- Cut）和最小不连续法（Minimum-discontinuity）等也属于该类算法。

另一类算法着眼于整体，采用最优化的思想，寻求最小二乘意义下的最优解缠结果，包括用FFT/DCT方法求解的无加权最小二乘算法，Pritt的多重网格迭代法求解加权最小二乘相位解缠法，Ghiglia的最小范数法[等。这类算法不探测残差点，不布置枝切线，通过建立一个离散型泊松目标函数，并用各种数学的方法求解它以实现相位解缠。

第三类方法为最小费用流方法，以Costantini的基于网络规划的解缠方法为代表，引入图论中的网络模型，将解缠问题转变为解一个网络最小费用流的问题，利用网络规划理论中成熟高效的算法求解。