极化信息作为物体的固有属性,能反映出物体更多的特性,因此对极化信息的处理是目前被动毫米波成像技术领域一个重要研究方向。本文基于目标的极化辐射特性,开展了极化被动毫米波图像融合方法研究。首先,论文介绍了极化的概念以及极化毫米波辐射计的系统结构,阐述了毫米波辐射能量的极化特征,研究了极化毫米波辐射温度模型。接着,针对被动毫米波图像中目标的极化特性,在分析多尺度变换和显著性模型的基础上,研究了基于NSCT的极化被动毫米波图像显著性融合算法,并进行了实验验证。实验结果表明该算法能在保留目标极化特性的同时,可有效融合极化被动毫米波图像最后,结合稀疏表示和多尺度变换的特点和不足,研究了基于稀疏表示和多尺度变换的极化被动毫米波图像融合算法,稀疏表示弥补图像低频融合的不足,而多尺度变换加强图像细节的融合,并且通过对比实验进行验证。实验结果说明该方法能更好地丰富极化被动毫米波图像的信息。