以下是一种可能的解决方案：

首先，定义一个变量answer用于存储缺失的最小正整数，初始化为1。

然后遍历矩阵中的每一个元素，对于每一个元素执行以下操作：

1. 如果当前元素等于answer，那么answer加1，即找到了连续的正整数。
2. 重复上述步骤，直到矩阵中没有等于answer的元素。
3. answer就是最终的结果。

下面是python实现这个算法的示例代码：
```python
def findMissingMinValue(matrix):
    # 初始化answer为1
    answer = 1
    
    # 获取矩阵的行数和列数
    N = len(matrix[0]) #[0] 代表获取的是 matrix列表的第一个元素 即第一行
    
    # 遍历矩阵中的每一个元素
    for i in range(N):
        for j in range(N):
            # 如果当前元素等于answer，那么answer加1，即找到了连续的正整数。
            if matrix[i][j] == answer:
                answer += 1
                # 重复上述步骤，直到矩阵中没有等于answer的元素。
                flag = True #[ i for i in range(N) for j in range(N) if matrix[i][j] == answer]
                while flag:
                    flag = False
                    for i in range(N):
                        for j in range(N):
                            # 如果当前元素等于answer，那么answer加1，即找到了连续的正整数。
                            if matrix[i][j] == answer:
                                answer += 1
                                flag = True
    # 返回结果
    return answer
```
这种解法的时间复杂度为O(N^4)，在N较小时可以使用，但如果N较大，时间复杂度会很高。

如果希望更快地解决这个问题，可以使用其他方法，比如将
设计一个算法来解决以下问题：给定一个NxN矩阵，找到其中缺失的最小正整数。