本文主要是介绍二维相位解包理论算法和软件【全文翻译- 加权最小二乘相位解包裹-PCG（5.4）】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
5.4 加权最小二乘相位
与路径跟踪法不同，最小二乘法不直接处理残差问题，因为它们是通过对残差进行积分以最小化梯度差来求解的。另一方面，加权最小二乘法使用预先确定的权重（如质量图）来避免通过残差积分。选择权重的目的是以某种方式适应残差，隔离低信噪比区域，或对所需解决方案施加其他属性或偏好。然而，在大多数情况下，没有充分考虑残差问题的最小二乘法求解结果并不理想。在第 5.3.4 节中，我们发现未考虑残差问题的最小二乘法求解结果在任何地方都会低估相位梯度（幅度）。这一问题的严重程度取决于未补偿残差的密度和具体的相位解包问题。
我们在上一节末尾提到，加权最小二乘算法提供了减轻非加权算法某些不良行为的方法。当已知某些相位值受到区域变化噪声、测量误差、混叠或其他会产生残差的劣化影响时，这些值应进行零加权。此外，基于基本问题物理原理的先验信息可能会要求将解包相位的某些区域相互隔离。例如，包含区域剪切或无相位信息的孤立区域（如核磁共振成像膝关节示例的背景）的相位面应该加权，这样解包裹相位解法就不需要满足跨越这些边界的连续性约束。
在本节中，我们将介绍以下三种加权最小二乘相位解包问题的求解方法：
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