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针对毫米波(MMW)图像包含大量未知噪声、图像分辨率较低的问题,考虑模糊径向基函数神经网络(F-RBFNN)的非线性滤波特性和基于K-奇异值分解(K-SVD)稀疏表示(SR)的自适应消噪特性,提出了一种级联消噪的毫米波图像恢复方法。F-RBFNN将模糊逻辑的知识表达和推理能力与RBFNN的快速学习能力和泛化能力结合起来,可根据实际问题调整网络结构参数,对MMW图像达到非线性滤波的目的。进一步利用K-SVD稀疏表示具有人眼视觉特性,在保持目标特征的同时可有效消噪的优点,对FRBFNN的训练结果再次进行