被动式THz成像系统通过探测人体THz波段的信息并成像,可实现非接触探测隐藏在衣服下的金属、非金属材质的物体,所以可实现危险品的非接触式检测。但被动式THz成像的图像具有独特的噪声形式,用常规方法难以处理,因而研究算法识别THz人体图像中隐藏在衣服下的金属、非金属物体具有重要的应用价值。本文主要内容如下:THz原图像的灰度值范围在[0 3500]之间,对原始数据进行灰度映射到[0 255]范围内,在简化数据的同时提高了探测物的灰度对比度。由于THz图像中人体轮廓不明显,前景与背景灰度值相差不大,导致在图像处理过程中很容易受到背景信息的干扰。针对这种情况论文通过自定义模板滤波、连通域面积法滤波、形态学开闭运算、边缘平滑滤波对经过灰度映射后的THz图像进行处理,提取出人像并去除背景等无关信息的干扰,进而获得隐藏物的信息。去背景后的THz图像噪声复杂。先通过自适应中值滤波滤除THz图像中的椒盐噪声、平滑其他脉冲噪声,尽可能地保护图像中的细节信息,然后借助盲反卷积的理论实现THz图像的预处理。考虑到THz噪声具有某种周期性的特征,根据THz图像频谱图的特点,设计频域滤波器。与常规低通滤波器相比较,本文所设计的陷波带阻滤波器获得明显的去噪效果。研究非局部均值法、三维块匹配法对于THz图像的去噪效果,结合小波分析与三维块匹配算法做改进,实验结果表明改进的滤波算法具有一定的效果。结合主观和客观的去噪效果评价指标,设计本文的最优算法序列。首先对原始数据进行灰度映射;经去背景处理;然后进行自适应中值滤波;再通过盲反卷积运算对已经退化了的THz图像进行初步复原;频域上用陷波带阻滤波处理;最后使用三维块匹配法对THz图像做去噪处理。对通过最优算法处理后的THz图像加伪彩色,突出目标信息,得到探测物清晰的THz图像。经实测图像检测,证明本文算法是有效的。