基于最小网络流法的InSAR相位解缠绕MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供了一种基于最小网络流法的InSAR相位解缠绕算法MATLAB实现。通过构建网络流模型，将相位缠绕问题转化为最小化残差点的不连续，有效提升解缠精度和效率，适用于合成孔径雷达干涉测量数据处理。

详 情 说 明

基于最小网络流法的InSAR相位解缠绕算法实现

项目介绍

本项目实现了合成孔径雷达干涉测量（InSAR）数据处理中的相位解缠绕功能。相位解缠绕是InSAR技术中的关键步骤，旨在将缠绕在[-π,π]区间内的相对相位恢复为连续的绝对相位。本算法采用最小网络流法，通过构建网络流模型将相位解缠绕问题转化为最小化残差点间不连续性的优化问题，能够有效处理复杂地形和噪声环境下的相位解缠任务。

功能特性

• 精确的残差点检测：采用相位梯度积分方法准确识别正负残差点
• 智能解缠路径规划：基于质量图指导，优先通过高可靠性区域进行相位解缠
• 最小成本流优化：通过建立网络流模型，实现残差点极性平衡的最小成本匹配
• 稳健的噪声处理：能够处理中等噪声水平的干涉相位数据
• 完整的质量评估：提供残差点统计、处理时间和收敛状态等质量指标

使用方法

输入数据准备

1. 缠绕相位矩阵：M×N的双精度数组，包含[-π,π]范围内的缠绕相位值
2. 质量图矩阵：M×N的双精度数组，数值越高表示相位可靠性越好
3. 处理参数结构体：包含残差阈值、最大迭代次数等控制参数

执行解缠处理

运行主程序即可开始相位解缠处理： % 示例调用 [unwrapped_phase, residue_map, quality_report] = main(wrapped_phase, quality_map, parameters);

输出结果

1. 解缠相位矩阵：连续的绝对相位值（M×N双精度数组）
2. 残差点分布图：标识正负残差点的逻辑数组（M×N）
3. 解缠质量报告：包含残差点数量、处理时间、收敛状态等统计信息的结构体

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 推荐内存：≥8GB（处理大型干涉图时建议≥16GB）
• 磁盘空间：≥1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的相位解缠绕处理流程，包括相位残差点的检测与分类、网络流图的构建与优化求解、最小成本流路径规划等核心功能。该文件通过协调各算法模块的协同工作，完成从输入数据预处理到最终解缠结果输出的全过程，并生成相应的质量评估报告。