作为微波遥感领域中的研究热点之一，干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar）已经被公认为是在恶劣气候条件下依然能够测算出地面高度信息和地表变化信息的强大工具。InSAR是在SAR的基础之上结合干涉理论，对地面上的同一区域进行多次观测，再根据轨道参数以及飞行器与观测点的位置关系提取地面高度信息和高度变化信息。InSAR数据处理作为InSAR成像的重要组成部分，包括图像配准、去除平地效应、滤波处理、相位解缠、地理编码等关键步骤。本文重点研究的是InSAR中的相位解缠技术。InSAR相位解缠算法按照是否考虑残差点的存在分为路径跟踪算法和最小二乘算法两大类。作为路径跟踪法的经典代表算法，枝切法运行时间短，解缠速度快，但如果缠绕相位数据存在一定数量的残差点，解缠精度就会变得相对较差。网络规划算法是近年来提出的一种新兴算法，由于这种算法在解缠的过程中同样考虑到残差点的存在性，所以该算法的本质仍然属于路径跟踪算法。利用网络规划算法进行相位解缠得到的数据精度高、连续性好，但也存在着占据大量内存、运行时间长等问题。最小二乘算法是一种全局最优类算法，该类算法没有考虑残差点的因素，而是以解缠相位与缠绕相位之间梯度差的平方和最小为基本准则。最小二乘算法计算时间短，相位数据的连续性较好，但是解缠精度没有路径跟踪算法中的网络规划算法好。为了能够充分利用路径跟踪算法以及最小二乘算法各自的优点，本文提出了一种新的综合类算法。该算法以质量图为基础，定义了区域平均相关系数的概念，对网络规划算法和基于FFT的最小二乘算法进行综合运用，并且应用一种新的图像分割、融合方式，进而实现相位解缠。