当前安检的需求对相应的技术提出了全新的要求,一方面需要快速、实时地检测出被检人员携带的隐匿危险物品;另一方面要求安检系统安全、无辐射,同时让被检人员感觉个人隐私不受到侵犯。毫米波无源探测成像技术因满足以上安检要求而受到广泛关注。但是毫米波无源探测成像系统的衍射受限情况严重,导致毫米波图像高频细节信息缺失,空间分辨率较低。因此需要在信号处理中对图像进行超分辨处理,以提高图像质量、改善系统分辨率。图像序列超分辨率处理算法的关键是如何准确地提取帧间相似又不相同的信息,从而实现低分辨率图像序列重建出一帧高分辨率图像。本文依托于实际的毫米波无源探测成像研究项目,针对无源毫米波图像序列超分辨率重建技术进行了研究,主要的研究内容和成果包括:1、基于毫米波无源探测成像技术的基础理论,分析了系统成像过程中的图像退化模型,研究并建立了基于凸集投影的毫米波无源探测图像序列超分辨重建的数学模型。2、研究了基于凸集投影(POCS)的图像序列超分辨重建算法的优化和改进,针对经典POCS算法中迭代终止条件的不完整性,并根据毫米波探测成像系统的扫描特性,在分析毫米波图像特性的基础上,研究了基于熵约束的自适应POCS算法。通过设置熵差阈值,来实现重建过程中对图像的整体约束。该改进算法能有效的恢复原始毫米波图像丢失的细节,提高了重建图像的质量。3、针对POCS算法中置信参数选择的随机性的问题,通过设置与熵差相关的递减步长因子,来对重建的速度和精度进行自适应调整。既提高了超分辨率图像的重建效果,又保证了算法的收敛速度和可靠性。分别利用光学图像及毫米波图像来进行的仿真实验表明,基于熵约束的自适应POCS算法在主观视觉效果和客观定量分析中都比经典POCS算法重建效果好,适用于无源毫米波成像。4、针对多帧POCS超分辨率算法,计算量随着分辨率放大倍数的增加而急剧上升的问题,根据一种递归多层处理思路,以此研究提出了基于POCS的高分辨率图像重建快速算法。利用各帧之间的位移关系将所有低分辨率图像进行重组,进而对每个组进行POCS超分辨率图像重建。理论及仿真实验结果表明,该快速算法能较大地提高运算速度。