基于被动毫米波成像特性，提出了改进的稀疏表示——圆周中心差(ISR-CSCD)算法来解决被动毫米波图像中弱小目标与背景区分度较弱，目标可提取特征较少的问题。该算法通过改进稀疏表示方法完成背景抑制与目标增强。依据目标与周围背景特征先验，提出了圆周中心差背景抑制算法对检测图像进行背景抑制。 然后，融合改进稀疏表示方法和圆周中心差背景抑制算法的结果得到抑制了背景的目标增强图像。最后，基于恒虚警率的检测方法完成了弱小目标的检测。对不同场景下的毫米波图像进行了实验检测，结果表明，与主流算法图像稀疏表示(SR)法、鲁棒规则核回归牛顿算法(NRRKR)，空时联合分类稀疏表示算法(STCSR)和累积中心与周边差异测量算法(ACSDM)相比，ISR-CSCD算法具有更低的虚警率、更高的检测精度、更强的鲁棒性。对各种虚警率、信噪比之下的毫米波弱小目标检测结果显示，ISR-CSCD检测率相对于其它算法平均提高了约15%。

被动毫米波金属目标图像识别并自动统计出目标个数是**自动化技术的一个重要环节。给出了毫米波探测目标的简要原理，针对目前有关毫米波被动探测并自动计算出金属目标个数方法的欠缺，首次尝试并给出了被动毫米波金属目标图像处理方案及详细处理过程，在毫米波图像分辨率低的条件下，将图像二值化，用数学形态学对图像进行处理，用Canny算子进行边缘检测并提取图像的边缘轮廓，再用Visual C++6.0开发工具，实现二值图像连通域像素标记算法，搭建起金属目标个数的计数系统。给出系统的定量分析，并与面积法计算目标个数做了对比。经分析，系统具有准确性，且响应时间短。

提出了一种采用电光调制和光子学处理技术的被动毫米波扫描成像方法.该成像方法中辐射计通过电光调制将毫米波信号转换到光波频率，采用光子学滤波器和光电探测器进行信息获取和处理.阐述了毫米波辐射信号光子学处理的工作原理，研究了器件参数对信号转换的影响，分析了该处理方法中系统的噪声特性.依据上述原理设计了一个基于光子学技术的机械扫描式被动毫米波成像系统，获取了基于光子学技术的被动毫米波图像.研究结果表明，所提出的光子学被动毫米波成像方法可以获得类似传统毫米波辐射计成像的效果，并具有带宽高、抗电磁干扰等优点.

以安全检查为背景，研究了近距离被动毫米波焦面阵成像的关键技术.其中包括采用基模高斯波束法结合几何光学法分析系统准光路；设计多波束宽角扫描透镜天线；提出一种新型结构的介质棒天线，该天线易于排成紧密阵列且能够为透镜提供良好的照射；研制工作于Ka频段的高灵敏度、小型化直接检波式辐射计等.给出了20通道被动毫米波焦面阵成像系统的实验结果，表明该系统可用于室内近距离探测人体隐匿物品.

针对被动毫米波焦平面阵列中相邻馈源波束存在的重叠区域, 采用相关的方法对相邻馈源的输出进行相关 接收, 产生了新的像素信息, 提出了一种融合干涉测量的焦平面成像方法.该方法将相干和非相干技术进行有效融 合, 增加了被动毫米波多波束成像像素的数量, 提高了成像分辨率.理论分析和仿真实验都表明该方法是有效的.

在研究毫米波无源成像原理的基础上，设计出了简洁的3mm超外差迪克式毫米波辐射计，并进行了成像实验.为了解决毫米波被动成像中由于天线孔径尺寸和衍射受限所带来的固有空间分辨率低的问题，采用了一种改进的最大似然超分辨算法进行频谱外推.实验结果表明该算法有很好的频谱外推能力，对图像分辨率的提高和超分辨性能的改善有明显效果.3mm迪克式辐射计的主要参数如下：中心频率为91.5GHz，带宽为4GHz，温度灵敏度为0.55K，线性度为0.9999.