相位解缠是一种从缠绕的观测相位中恢复出能够直接反映目标物理特性的绝对相位（即消除2π模糊度）的技术，该技术是干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)以及光学干涉测量等应用中的核心技术之一，也是学术研究领域中最具挑战性的研究问题之一。InSAR可以根据两幅SAR图像对应像素点之间的绝对干涉相位来获得该目标点的高程信息，最终可用于绘制目标的数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）。但实际上InSAR系统测量得到的干涉相位是一个被限制在- 到 （或0到2 ）之间的缠绕干涉相位，并不能直接拿来反演目标的物理特性，因此必须进行相位解缠。

相位解缠技术可粗略地分为单基线相位解缠技术和多基线相位解缠技术两大类[1]。人们对单基线相位解缠技术的研究最早可以追溯到20世纪70年代，其理论基础为线积分，并且当时主要研究的是一维相位解缠。后来由于InSAR等二维图像处理的需要，人们逐渐将一维相位解缠扩展到二维相位解缠。单基线相位解缠技术主要可以分为三类：基于路径跟踪的方法、基于最优化理论的方法以及融合了滤波技术和解缠技术的方法。其中基于路径跟踪的方法根据残差点的分布特点或干涉相位的质量图来寻找最佳的积分路径，从而实现相位解缠，它包括基于残差理论的方法和基于质量图引导的方法；基于最优化理论的方法通过构造一个最小化解缠相位梯度与估计相位梯度之间差异的目标函数来实现相位解缠，包括LP范数法和基于统计的方法；融合滤波技术和解缠技术的方法则首先对估计出的绝对相位梯度进行滤波，然后再根据去噪后的相位梯度进行积分，最终实现相位解缠，它采用的滤波技术主要是卡尔曼滤波和粒子滤波。基于路径跟踪相位解缠算法最早由Goldstein等人于1988年提出，后来成为经典相位解缠算法-“枝切”法。该算法通过定义、识别“残差点”，并依据最邻近原则连接残差点形成“枝切”线来隔离噪声，以防止局部误差传播到整个图像中，然后对相邻像元的缠绕相位梯度进行积分，从而实现相位解缠。Goldstein枝切法中，对于残差点分布不太集中或噪声影响较小的干涉图，枝切法能很好的实现解缠效果，但是Goldstein方法生成的枝切线不一定是最短的，在残差点分布密集的区域所生成的枝切线，会形成很多个被枝切线包围而无法根据已知点进行解缠的区域，这会使解缠结果中出现一团未被解缠的黑点，大大影响精确度。因此，如何设置最佳的枝切线是枝切法性能得到改进的关键。后来研究者通过不断研究寻找更加优化的枝切线，最终使得枝切线总长度最短且不包含不能解缠的孤立区域，该方法对处理残差点较为密集的情况很有效，使得相位解缠的性能大大提升。InSAR中一个实际缠绕相位和解缠相位的示意图如图1所示。

(a)(b)

图1 InSAR中的相位解缠结果(a)缠绕相位；(b)解缠相位

多基线相位解缠技术则起源于上世纪90年代，是InSAR应用中一项令人兴奋的新兴技术。不同于单基线相位解缠，多基线相位解缠技术利用基线的多样性来大幅增加干涉相位的模糊间隔，从而完全克服了单基线相位解缠技术中关于相位连续性条件要求的限制。但多基线相位解缠技术也存在一个缺点，那就是对相位噪声比较敏感，一个小的相位噪声就有可能造成非常大的解缠误差。针对该问题，研究者们提出了各种各样的多基线相位解缠方法，以提高该技术的鲁棒性。根据是否使用了干涉相位的概率密度函数，可将多基线相位解缠方法分为两种类型：基于参数的方法和基于非参数的方法。基于参数的方法根据干涉相位的概率密度函数构建出一个统计框架，将地形的高程或高程差视为该统计框架中待估计的参数，并且通过最大似然准则（ML）或最大后验准则（MAP）对该参数进行估计，从而实现相位解缠。基于非参数的方法则利用非监督学习技术直接估计绝对干涉相位，而没有用到干涉相位的概率密度函数。其中最具代表性的算法是聚类分析法(Cluster Analysis, CA)和两阶段规划法(Two-Stage Programming Approach, TSPA)。聚类分析法将所有像素按截距的不同进行分组，其中每一组像素具有相同的模糊数矢量，然后逐组进行相位解缠。两阶段规划法则将单基线相位解缠技术的思想引入到多基线相位解缠中来，在第一阶段利用中国余数定理估计出相邻像素之间的相位梯度，然后在第二阶段利用传统的单基线相位解缠算法进行相位解缠，从而较好地结合了单基线相位解缠技术和多基线相位解缠技术的优点。但多基线相位解缠技术目前仍然存在一个较为关键的问题没有完全解决，那就是什么样的基线组合对于多基线相位解缠来说是最优的以及如何获得这样的最优基线组合。

随着InSAR技术的发展，干涉图的尺寸和规模也变得越来越大，而最新的InSAR技术对相位解缠的实时性和内存消耗均提出了更高的要求，因此大规模相位解缠技术应运而生。该技术可分为基于规则子干涉图的方法和基于非规则子干涉图的方法。这两种方法都采用了分而治之的框架。与中小规模相位解缠方法相比，两者都需要额外的计算来保证局部解和全局解的一致性。具体而言，第一种方法使用简单的划分策略，将输入的干涉图有规律地划分为固定矩形形状的子干涉图（每个子干涉图的大小由算法用户选择），并分别对每个子干涉图进行相位解缠。然后，由于每个子干涉图的解缠结果通常与整个干涉图的解缠结果不一致，因此使用复杂的拼接策略来识别和校正局部解和全局解之间不一致的区域，以合并所有子干涉图的解缠结果。该方法在划分那一步只消耗很少的计算量，但是在拼接那一步的计算负担则可能会非常高。第二种方法则把主要的计算负担放在了平铺划分这一步，该方法根据残差点的聚类特性或输入干涉图的质量图，利用聚类分析技术将干涉图划分为不固定、不规则的子干涉图，并保持局部和全局结果的一致性。包络稀疏定理从理论上解释了为什么这种大规模相位解缠方法能够保证局部解和全局解的一致性。由于基于聚类分析的拼接策略已经保证了每个子干涉图的解独立于其他子干涉图，因此我们可以安全地解缠每个子干涉图并采用简单的拼接策略将所有子干涉图的解缠结果合并在一起。

多基线相位解缠技术的数学理论基础是中国余数定理，该理论对测量偏差过于敏感，直接使用该技术的话，解缠精度与测量偏差之间没有单调性，这使得实用多基线相位解缠方法的设计变得非常困难。因此，如何进一步提高多基线相位解缠方法的鲁棒性将是未来的核心研究问题之一。至于大规模相位解缠方面，目前的研究成果主要是关于单基线相位解缠的，且遇到了两个棘手的问题：1）执行速度和准确性之间的两难选择，2）计算内存的限制。因此，在单基线相位解缠和多基线相位解缠中大幅降低算法的计算时间和内存消耗可能是未来的研究方向。此外，目前大多数单基线和多基线InSAR技术均是在一个规则的网格上进行相位解缠。然而，在永久散射体（PS）InSAR技术中，永久散射体之间的距离往往很大，它们的变形规律也不规则，这就要求相位解缠技术对任意间距的数据都能适用。因此，稀疏相位解缠在PS-InSAR技术中有着重要的应用。在稀疏相位解缠中，如何设计不规则稀疏像素网络、如何定义不规则稀疏网络上的残差点，以及如何设计新的残差平衡策略可能是未来的关键研究课题。

总之，相位解缠在InSAR技术中有着非常重要的地位。可以说，相位解缠算法的性能直接决定了InSAR产品的质量。因此，随着新的机载和星载InSAR系统的发展，相位解缠技术面临的挑战在未来一定会得到很好的解决。