被动毫米波成像是通过接收物体毫米波频段的辐射能量差异来实现成像。与光学或X光成像技术相比,因其穿透性强、无辐射、隐蔽性高,在军事侦察、航空安检、反恐斗争等领域具有重要应用价值,也是国内外研究的热点。超分辨复原是被动毫米波成像信号处理的关键技术,能恢复由成像系统低通效应所丢失的带外的高频信息,提高成像分辨率。本文针对被动毫米波图像超分辨复原算法及DSP实现问题,主要研究内容如下：1.分析对比Richardson-Lucy算法、投影Landweber算法、图像空间重构ISRA算法等基于统计优化理论的超分辨复原算法,给出了各算法的计算复杂度,为超分辨算法DSP实现奠定基础。2.提出了基于PCA和小波分解的自适应正则化超分辨算法,能够有效利用毫米波图像局部灰度相关性,与传统超分辨算法相比,有更好复原效果。3.基于ADSP TS-201硬件平台,完成了实时信号处理单元方案设计,实现了数据传输通信,定标通道校正、图像数据重排、通道均衡去条带等图像预处理及超分辨算法函数库等功能。4.完成了被动毫米波成像系统的联调测试,以及针对多种目标和场景的单通道和多通道系统外场成像实验。最后通过仿真和实测数据验证了基于PCA和小波分解的自适应正则化超分辨复原算法的有效性和成像系统信号处理单元的功能性能。