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在上一节中，我们了解到质量引导路径跟踪算法可以解决一些相位解包问题，而在这些问题上，戈尔茨坦算法会因为分支切割的错位而失败。这是因为质量引导方法采用了更多的信息（质量图）来引导解包路径。在本节中，我们将这一想法与戈尔茨坦算法相结合，产生了…4.4 掩膜切割算法
在上一节中，我们了解到质量引导路径跟踪算法可以解决一些相位解包问题，而在这些问题上，戈尔茨坦算法会因为分支切割的错位而失败。这是因为质量引导方法采用了更多的信息（质量图）来引导解包路径。在本节中，我们将这一想法与戈尔茨坦算法相结合，产生了一种 "混合 "算法，它使用质量图来引导分支切割的位置。由此产生的算法结合了两种算法的优点：除了残基数据外，还利用了额外的信息来指导解包过程，并采用了分支切割来确保不会因包围不平衡残基而引入解包错误。
Prati、Giani 和 Leuratti[15]建议使用质量图来指导分支切割的位置。这些研究人员将 IFSAR 数据中极性相反的残留物对用所谓的 "鬼线"（实际上是分支切割）连接起来，成本最低。他们将这些分支切割的成本定义为随着切割长度和 SAR 强度的变化而增加（也可能是相关系数--他们的描述并不清楚）。然而，这些研究人员实际上并没有公开他们寻找最小成本分支切割的方法。
Derau w [16]利用 IFSAR 数据，对 Gold-stein 算法进行了修改，只有当两个残基之间存在低相关性路径时，才将它们连接起来。该算法的关键细节，如如何追踪残留物之间的低相关路径，并未提供。不过，作者展示了使用相关系数指导分支切割位置的优势。
Flynn [17] 似乎是第一位发表详细描述以质量图为指导选择分支切口算法的研究
