MATLAB实现Constantini相位解缠最小费用流算法

资 源 简 介

本项目提供Constantini相位解缠算法的MATLAB实现，将相位解缠建模为最小费用流问题，通过优化整数梯度约束实现高精度相位恢复。适用于干涉雷达、光学测量等领域的相位处理。

详 情 说 明

用于相位解缠的Constantini最小费用流算法MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了Constantini提出的基于最小费用流（Minimum Cost Flow）的相位解缠算法。该算法将相位解缠问题建模为网络流优化问题，通过寻找满足整数梯度约束的最小成本流场，有效解决因相位缠绕导致的2π跳跃问题。算法特别采用循环检测和流修正策略处理残差点，适用于干涉雷达（InSAR）、磁共振成像（MRI）等领域的相位解缠任务。

功能特性

• 核心算法: 基于最小费用流优化框架，将相位梯度与整数流场关联
• 残差点处理: 自动检测正负残差点，并通过流修正策略消除残差影响
• 权重支持: 可选可靠性权重矩阵，提升高信噪比区域解缠精度
• 参数可配置: 支持最大迭代次数、容差阈值等关键参数灵活调整
• 多维度输出: 提供解缠相位、残差点分布、流场矩阵及详细执行报告

使用方法

基本调用

% 输入缠绕相位矩阵（-π到π范围） wrapped_phase = your_wrapped_phase_data;

% 调用主函数 [unwrapped_phase, residue_map, flow_field, report] = main(wrapped_phase);

带权重矩阵调用

% 输入缠绕相位和可靠性权重矩阵 wrapped_phase = your_wrapped_phase_data; weight_matrix = your_reliability_weights;

% 带权重调用 [unwrapped_phase, residue_map, flow_field, report] = main(wrapped_phase, weight_matrix);

完整参数配置

% 设置算法参数 params.max_iterations = 1000; % 最大迭代次数 params.tolerance = 1e-6; % 收敛容差 params.verbose = true; % 显示迭代信息

% 带参数调用 [unwrapped_phase, residue_map, flow_field, report] = main(wrapped_phase, weight_matrix, params);

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必要工具箱: 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 内存建议: 至少8GB RAM（处理大型相位矩阵时推荐16GB以上）
• 操作系统: Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了完整的相位解缠流程，包含相位梯度计算、残差点检测与标记、最小费用流网络构建与优化求解、流场修正以及最终相位积分等核心功能。该文件整合了算法各关键模块，提供从缠绕相位输入到解缠结果输出的完整处理链路，并支持权重矩阵和参数配置的可选输入。