我们已经指出，二维相位解包相当于在覆盖相关领域的路径上对相位梯度进行积分。在实践中，我们当然必须处理采样数据。然而，为了做到这一点，我们必须定义离散域中的二维相位解包问题，并明确本书中将会用到的相关术语。

从最一般、限制最少的意义上讲，二维相位解包是一个不可能解决的问题。例如，一个未知的相位函数 φ 被噪声干扰并包裹到区间 (-π,π] 中，是不可能明确恢复的。不过，如果对基本过程或所需解法的性质做出某些假设，相位解包问题即使不容易，也能变得简单。但更重要的是，可以通过相当简单的假设获得有用的解决方案。
最常见的假设是，所需的解包相位具有局部相位导数（差），且各处的量级均小于 π 弧度。我们假设知道离散网格点上的相位 φ，modul o 2π：

给定包裹后的相位值  ，我们希望确定相同网格位置上未包裹的相位值。我们假设