毫米波无源探测成像系统利用毫米波探测天线,获得被检测场景的毫米波视在温度分布图,并采用图像处理技术,检测出隐匿在人体身上的刀、枪、炸弹等违禁物品。由于毫米波的众多优良特点,目前在人体隐匿物体检测领域,其已成为国内外研究的热点。然而目标检测与跟踪技术的精度,依然是目前毫米波无源探测成像系统走向实用的技术瓶颈。本文依托国家级科研项目,针对毫米波图像的目标检测与跟踪问题,开展了深入的研究。具体研究内容包括以下几个方面:(1)研究了毫米波无源探测理论,分析了室内外场景下,隐匿金属物品的毫米波辐射特性。(2)当成像系统的成像速率很慢时,由于环境温度的变化,在其所成毫米波图像上会出现基准灰度不一致问题,此问题对目标检测精度产生不利影响。本文针对此问题,研究提出了基于局部聚合聚类的目标检测算法。实验结果表明,该算法可有效解决毫米波图像灰度不一致现象,且检测效果良好。(3)针对最大类间方差法不能对小目标进行分割等缺点,研究提出了基于先验面积比的目标检测算法。实验结果表明,该算法对小目标的检测精度高,且能满足系统实时性的要求。(4)当成像系统的成像速率很快时,其所成毫米波图像的相邻两帧间具有强相关性。针对复杂的成像背景,在背景减除算法的框架下,研究提出了毫米波图像序列隐匿目标检测与跟踪算法。仿真结果表明,该算法对目标的检测和跟踪效果良好且稳定。以上工作,已通过成像实验或仿真实验的验证。实验结果表明,该算法组可有效解决系统处于各种成像速率时的目标检测问题,即实现了毫米波成像系统的目标多模式检测功能。