相位中包含很多有用的信息,并被普遍应用于散斑干涉测量、磁共振成像、干涉合成孔径雷达、以及条纹投影等领域。然而,这些测量技术中提取的相位通常不是真实的连续相位,而是通过反正切等运算得到的位于某主值区间的缠绕相位。因此,相位解缠,即从获取的缠绕相位中恢复出真实相位在许多相位测量技术中具有非常重要的意义。从二十世纪六十年代起,诸多国内外学者进行了大量研究,并提出了多种不同的相位解缠算法。这些算法大体上分为两类:基于路径积分和基于最小范数的相位解缠。基于路径积分的解缠算法是通过某种策略选取合适的积分路径,并按照该路径进行积分来完成相位解缠。而基于最小范数的解缠算法是通过将相位解缠问题转化为目标函数最优化问题来求解真实相位。在实际应用中,通过反正切等运算得到的缠绕相位往往会受到噪声和不连续等因素的干扰,这加大了相位解缠的难度,导致至今仍没有一种算法能够完全解决相位解缠中遇到的所有问题,不同的算法仍有很大的改进空间。本文针对基于最小二乘的相位解缠算法进行了研究,论文的主要工作如下:（1）对相位解缠的研究背景及国内外研究现状进行了简要介绍,并对基于路径积分和基于最小范数的相位解缠中常用算法的原理及优缺点进行了介绍。（2）现有算法对于含有高噪声缠绕相位图的解缠精度普遍不高,目前存在的许多预滤波方法都是参数化和交互式的,计算复杂度较高。为此本文研究了一种同时解缠和滤波的相位解缠算法。该算法依赖于相位解缠的四向最小二乘离散余弦变换的解,通过对展开解的离散余弦变换系数添加阈值操作进行截断来降低图像中的噪声,然后对其进行离散余弦反变换得到解缠相位,从而实现同时解缠和滤波。为了进一步抑制噪声对解缠结果的影响,有效提高解缠精度,又添加了解缠误差迭代补偿操作。通过与常用解缠算法的对比实验验证了该算法的有效性与鲁棒性。（3）当相位梯度变化较大,即相邻像素点的相位差值不满足数值方法中连续性要求时,不连续区域解缠误差的传递使得解缠变得更加困难。针对这种不连续缠绕相位的解缠问题,本文研究了一种基于全局变分和自适应权重的相位解缠算法,分别在相位连续处与不连续处采用不同的权重参数,将相位不连续处限制在权重值很低的区域,使得相位梯度较大的地方也能满足数值方法中的连续性要求,从而提高了解缠的精确性。与常用解缠算法的对比实验验证了该算法的有效性。