（1）路径跟踪算法

① 区域生长法[7]-[8]。2006年，何勇等人提出通过选择合适的种子点，对其周围8点邻域中的有效数据进行区域生长，从而进行相位展开操作，此算法不依赖于边界形状，可以自动绕过无效区域，区域生长的过程就是干涉级次扩展的过程。2012年，郭仁慧等人基于区域生长的相位解包算法提出通过结合离散余弦变换的最小二乘算法，可以快速、精确的实现分离区域的相位解包。 

② 抑制大噪声的解包算法[9]。2011年，由徐富超等人提出。针对解包过程中大块含有噪声的区域，将噪声点分成残差点和不连续点，对残差点采取三点邻域的方法进行判定，对不连续点进行两次标记，分别在解包前和解包后，之后根据解包后的邻域有效点的均值复原噪声。此算法能有效抑制噪声，解决大噪声或大块无效区域的情况。

③ 质量线导向的相位解包算法[10]。2012年，吴勇辉等人根据传统的枝切法，定义新的相位质量因子和方向因子，生成新的枝切线，其方法是利用双阈值和非极大值抑制的方式有方向的选择新的枝切线，之后对枝切线进行平衡处理，以处理后的枝切线为导向进行相位解包。

④ 基于局部多解包结果的相位质量图导引的二维解包算法[11]。2015年，Heping Zhong等人

在图形处理单元(GPU)的环境下，设计并实现一种新的相位质量图，即在局部包裹相位区域内，中心点被选作基准点，运用两种不同的积分方法得出两个解包结果，两者差值就是这个中心点的质量值。计算过程是先将包裹相位数据上传到设备的存储器中，然后调用内核函数通过并行线程来计算相位质量，大大加快了算法的解包过程，得到更加准确的解包结果。

（2）全局展开算法

① 基于最小二乘相位解包裹改进算法的研究[12]。2014年，郭媛、陈小天提出对相位包裹中k值进行求取，从而更快更准确的得出真实相位。其优点在于k值的结果都为整数，不具有很高的计算精度，加快迭代速度。真实相位的精确度有包裹相位决定，与k值无关，故计算k值能大大降低误差的影响。

② 基于横向剪切的四向最小二乘相位解包裹算法[13]。2015年，吴全等人提出将横向剪切干涉技术引入四向最小二乘相位解包算法中，针对包裹相位建立二维复光场，并对其进行剪切，可以解决相位变化过快引起的相位离散梯度不连续及欠采样的问题，去除相位截断的干扰，同时提高了解决严重包裹相位问题的能力。

③ 使用区域重构技术的路径无关相位解包方法[14]。2016年，李博等人把区域重构技术引入相位解包算法中，得到一种全新的路径无关类解包方法。对矩形区域内的数据，该方法省去迭代过程，直接运算得到相位的展开结果，其过程采用采样—重组的加速方法使运算量大幅度减小，计算速度优于同类解包方法；对于不规则孔径区域，使用Gerchberg式迭代方法，可在少量迭代后收敛，不需经历漫长的迭代过程。