作为一种恶性疾病,颅内肿瘤威胁着我国居民的身体健康。对其进行早期医学影像诊断,可以最大限度地挽救病人的生命。微波成像系统作为一种新兴的医学成像手段,具有无损伤检测、成本低廉、便携性好等优点。基于逆散射原理的微波成像技术通过发射微波信号进入人体并通过接收并处理散射信号,获得检测区域内的复相对介电常数分布来实现对肿瘤的检测。本文研究了基于逆散射的微波成像算法在头部成像的应用。研究了多种基于逆散射的定量微波成像算法,分别是波恩迭代法、迭代阈值收缩的波恩迭代法、变形的波恩迭代法、对比源法、一种基于线性采样法的定量算法以及回传算法,在此基础上提出了结合了回传算法和迭代阈值收缩的波恩迭代法,以及改进公式的对比源法,并编写了前述所有算法对应的计算机程序,之后通过初步的仿真实验确定了各个算法的相关参数对成像结果的影响并对其进行了优化。同时以仿真实验的形式验证了所提出的算法的成像效果。仿真实验采用的两个模型分别是简单两目标模型和复杂人脑剖面模型。对于简单模型,结合了回传算法和迭代阈值收缩的波恩迭代法的成像结果显示,与波恩迭代法相比,其整体计算时间更短而且背景的波纹更少,与迭代阈值收缩的波恩迭代法相比,其能避免出现发散的结果。改进公式后的对比源法的成像效果也要好于初始的对比源法,体现在介电常数的相对误差更小,而且图像的错误更少。对于人脑模型,结合了回传算法和迭代阈值收缩的波恩迭代法的介电常数的相对误差较大,相比之下改进公式后的对比源法和基于线性采样法的定量算法的相对误差较小。除此之外,为了进一步验证所研究的算法在实际条件下的成像效果,本文用本课题组测得的实验数据作为算法程序的输入进行计算,最终的成像结果能显示出目标物的形状和位置。