二维相位解包理论算法和软件【全文翻译- 非加权多网格算法解包裹(5.3.3)】

5.3.3 非加权多网格算法

在本节中,我们将介绍第四种非加权最小二乘相位解包算法。与前三种算法不同,这是一种迭代算法,是第 5.4 节介绍的加权最小二乘相位解包多网格技术的基础。本节开始将详细介绍多网格方法,包括典型多网格算法的伪代码。由于多网格算法是以递归方式自然表达的,因此伪代码将采用递归子程序。然后,我们将介绍一种求解非加权最小二乘相位解包问题的多网格算法。

在介绍多网格技术之前,我们先做一些说明,以激发其使用动机。多网格方法是一类在大网格上快速求解 PDE 的技术。这些方法基于在更粗更小的网格上应用高斯-赛德尔松弛方案的思想。多网格方法通常与基于傅立叶的直接方法一样快,只需 O(N² log N) 次运算即可求解在 N×N 网格点上离散的椭圆 PDE [22], [26]。然而,与直接方法不同的是,多网格方法可以解决更广泛的问题,包括非线性 PDEs。从实用角度来看,也许同样重要的是,多网格方法并不像大多数 FFT 和 DCT 方法那样,受限于 2 次幂网格大小。关于多网格方法的精彩介绍,读者可参阅[26]。

我们首先分析经典高斯-赛德尔弛豫方案(公式 5.38)在图 5.6 所示的无噪声非加权最小二乘相位解包问题上的收敛性。图 5.6(a)中的包裹相位数据定义在一个 200×200 像素的小网格上。在正确解包后,相位数据会产生图 5.6(b) 所示的曲面。图 5.7(a)为高斯-赛德尔法经过 10 次迭代后得到的解,图 5.7(b)为误差曲面。可以看出,高斯-赛德尔法提取了曲面的高频成分(即曲面细节),但没有提取低频成分(即曲面的平滑全局结构)。高斯-赛德尔松弛法传播曲面信息的速度非常缓慢,

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