目前,我国面临的反恐形势日趋复杂,反恐任务日益艰巨,安检技术作为反恐力量的支撑,必须与时俱进。国内外研究表明,毫米波无源探测成像技术已成为安检技术的重要发展趋势,其中,隐匿目标检测算法是毫米波无源探测成像技术中的核心技术之一。隐匿目标检测算法在微波和红外图像领域已经有了许多成熟的研究和运用案例,而针对毫米波图像领域,还有大量的问题和技术方法有待深入研究与解决。本论文的研究内容依托于具体科研项目,主要内容包括:(1)基于毫米波无源成像技术理论基础,建立了目标在毫米波波段的热辐射功率与物体自身温度及亮温温度的数学模型,研究了几种与毫米波图像质量相关的评价方法。(2)分析了毫米波无源探测成像系统的成像结果中出现条带噪声的原因,提出了相应的通道失配模型。通过实际的毫米波无源探测成像实验,对通道两点定标算法进行了评估,并提出了通道两点定标算法的改进算法。(3)利用实际科研项目研制的系统所取得的成像样本数据,对传统多通道成像图像域均衡算法中的直方图匹配法、傅里叶变换法进行了相应的仿真实验,并从实验结果中分析归理了所使用均衡算法的性能,从而确定了在毫米波图像领域进行图像域通道均衡的研究方向。重点研究了矩匹配法,通过利用毫米波图像的统计信息,研究提出了一种基于改进矩匹配法的多通道成像图像域自适应均衡算法,并取得了优良的实验结果。(4)采用支持向量机理论,在分类器的回归模型条件下,从数学上分析并解决了二分类问题中经典的分类面构建问题。并在此基础上,通过对尺度不变特征变换(SIFT)算子及数字图像连通域的研究,研究提出了一种改进的基于支持向量机的隐匿目标检测算法。本论文中的所有仿真实验数据样本均来源于实际的科研实验,实验结果验证了相关研究内容的有效性。综上所述,本论文中所有的改进算法能够有效地提高毫米波无源成像中隐匿目标的检测性能,对毫米波无源探测成像技术有实际的理论参考和工程应用价值。