建筑物布局全景图像的重构为敌情侦察、公安执法及抗灾救援等领域提供必要的先验信息。由超宽带穿墙雷达探测系统发射的电磁波信号经墙体反射,通过接收携带信息的墙体回波并对回波信号做相关成像算法处理来实现建筑物布局反演重构。由于电磁波在穿透墙体的过程中,会出现折射、反射以及高次折射和透射现象,使得后面的墙体出现位移、多径虚假像等问题。虽然现有的一些建筑物布局成像处理算法相对成熟,但都是以简单建筑物为探讨依据,对于建筑物场景内部存在多个目标这样的相对复杂场景恢复效果较差。本论文以建筑物内部存在多个目标的复杂场景为研究起点,针对室内目标对墙体成像的影响、恢复墙体成像存在虚假像以及多个视角融合方面的问题,做以下几个方面的研究:1、针对电磁波穿透墙体时发生速度的改变和传播方向上的反射、折射等现象,使得后墙偏离原来位置的问题,在回波模型的基础上给出近似墙体补偿方法。同时,针对建筑物内部目标、墙角及杂波对墙体回波产生的较大影响,导致形成的墙体轮廓模糊的问题,提出一种快速低秩稀疏分解方法。该方法通过快速迭代软阈值求解低秩稀疏分解,可以有效消除建筑物内部目标、墙角及杂波,提取墙体回波。2、低秩稀疏分解方法虽然能够有效地将内部目标及墙角与墙体分离,但重构出的墙体图像仍存在部分噪声和虚假像的问题,提出一种基于全变分约束的稀疏重构方法。该方法通过引入辅助变量,将梯度约束问题转变为求解增广极值问题,通过交替方向法将复杂的大规模问题分解成多个子问题求解,结合非单调线性搜索,以更大的步长使目标函数快速收敛,消除虚假像和残留的噪声,高效地重构出清晰的墙体图像。3、针对单视角探测下的墙体图像不能反映完整的建筑物内部信息的问题,提出多方位探测下的双层融合方法和字典训练的稀疏表示融合两种融合方法。双层融合方法首先将输入的单视角图像进行M-N-K滑动滤波,消除部分独立噪声,平滑墙体边缘。而后进行二次模糊推理融合,将M-N-K滤波后的图像进行模糊化、模糊融合和解模糊三个步骤完成双层融合。而在字典训练的稀疏表示融合算法中,首先使用K-SVD算法逐列更新冗余字典,然后用OMP算法恢复系数,最后通过加权平均规则来融合稀疏系数。在此基础上做进一步的优化处理,通过形态学开运算平滑图像,进而采用连通域检测获取墙体的轮廓,删除了冗余边界点,增强图像对比度。仿真及实验结果表明,两种方法均简单有效地实现了建筑物布局全景图像的重构。