(3) 被测表面的划痕、脏点、物体的遮挡等因素导致真实相位不连续，造成噪声数据。

通过某种算法，可以抑制噪声的干扰，解决相位图中的噪声问题。任意两相邻点之间相位的跃变方向可以用式(2。3)表示。

                                 (2。3)

其中，表示对存在其中的数据取整数，表示各点的包裹相位值。根据采样定理，一个周期内的采样点必须大于两个，所以数据点的相位差必然在的区间内，这样就可以看出，的取值就是0、-1、+1。

                         (2。4)

相邻的有效区域之间具有3种不同的关系，即自然跳变关系、连续关系和非自然跳变关系。自然跳变关系存在于不同干涉级次间，连续关系存在于同一干涉级次间，而非自然跃变关系就存在正常数据和噪声点之间，判断方法如下文所示。

如图(2。3)和(2。4)分别为四邻域噪声搜索示意图和三邻域噪声搜索示意图，取任意相邻的四个数据点，按照图中的路径，可计算出：

                              (2。5)

若，则表明这四个点中不存在噪声；若，则表明这四个点中有噪声点，然后对点2、3、4按图(2。4),计算出相应的，若，则点1就是噪声点，并记录下其位置信息，若，则按照上述方法继续寻找，直至噪声点出现。来;自]优Y尔E论L文W网www.youerw.com +QQ752018766-

              图2。3  四邻域噪声搜索示意图            图2。4  三邻域噪声搜索示意图

2。3。2  算法原理

 质量图导引算法是属于路径跟踪法的范畴，通常是用一个表示包裹相位数据质量好坏的质量图来导引路径，在质量图中，根据质量的数据将图像分成多个区域，噪声点和信噪低的区域质量通常比较低，解包操作时从质量最高的像素点开始解包，直至解包到质量最低的像素点结束。这样就可以避免噪声点的干扰，将其局限在较小的不可靠区域中，从而最终获得理想结果。

    Miguel在2002年提出了基于边界可靠度排序的相位解包算法[19]，可以有效抑制噪声点的影响，避免“拉线”现象。在质量导引路径解包算法中存在两个主要问题：可靠度函数的选择和解包路径的设计。