MATLAB实现的Constantini最小费用流InSAR相位解缠算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了Constantini最小费用流算法，将InSAR相位解缠问题转化为最小费用流模型，通过建立残差点之间的最优匹配路径高效恢复真实相位。适用于合成孔径雷达干涉测量数据处理。

详 情 说 明

基于Constantini最小费用流算法的InSAR相位解缠MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了Constantini提出的最小费用流相位解缠算法，专门用于处理干涉合成孔径雷达（InSAR）技术中的相位解缠问题。该算法将相位解缠问题转化为最小费用流问题，通过建立残差点之间的流网络，利用最小费用流算法寻找最优解缠路径，有效解决传统相位解缠方法中的路径依赖问题，提高相位解缠的准确性和可靠性。

功能特性

• 先进的解缠算法：基于Constantini最小费用流理论，将相位解缠转化为优化问题
• 残差点智能处理：自动检测正负残差点并构建最优连接网络
• 质量图引导：支持质量图输入，指导解缠路径优化
• 全面输出分析：提供解缠相位、残差点分布、质量评估和性能指标
• 参数可配置：支持最大迭代次数、收敛阈值、正则化参数等灵活设置

使用方法

基本调用

% 输入缠绕相位矩阵（值域[-π,π]） wrapped_phase = your_wrapped_phase_data;

% 调用主函数进行相位解缠 [unwrapped_phase, residual_map, quality_report, performance_metrics] = main(wrapped_phase);

使用质量图引导

% 输入缠绕相位和质量图 wrapped_phase = your_wrapped_phase_data; quality_map = your_quality_map_data;

% 带质量图的解缠 [unwrapped_phase, residual_map, quality_report, performance_metrics] = main(wrapped_phase, quality_map);

自定义参数设置

% 设置算法参数 params.max_iterations = 1000; % 最大迭代次数 params.convergence_threshold = 1e-6; % 收敛阈值 params.regularization_param = 0.1; % 正则化参数

% 带参数的解缠 [unwrapped_phase, residual_map, quality_report, performance_metrics] = main(wrapped_phase, quality_map, params);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：

- Optimization Toolbox - Image Processing Toolbox

• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的相位解缠流程，包括缠绕相位数据的预处理、残差点的自动检测与标记、最小费用流网络的构建与优化求解、基于相位梯度积分的解缠计算、解缠结果的验证与质量评估，以及各类输出结果的可视化生成与性能指标统计分析。