无源毫米波成像相比于红外和普通微波,具有更强的穿透性,适用探测隐匿危险品,且无源毫米波成像过程无辐射伤害满足安全检测需求。但是毫米波成像系统硬件限制导致成像系统衍射受限严重,获取的图像分辨率较低,直接成像结果无法满足实际应用需求。因此,必须研究无源毫米波图像序列超分辨技术,提高系统分辨率。如何准确的提取无源毫米波图像序列帧间信息,实现缺失图像信息的重建是超分辨技术的关键点,也是国内外研究的热点。本文针对无源毫米波图像序列超分辨重建技术进行研究,具体包括以下内容:1.分析无源毫米波成像技术的基本原理,通过引入亚像素位移量,给出了无源毫米波图像序列超分辨重建数学模型;2.针对成像系统随机抖动造成的图像运动模糊的问题,采用了图像运动模糊判决与复原算法实现图像模糊复原。并针对无源毫米波图像模糊角度估计畸变问题,提出了基于非均匀量化的模糊角度畸变校正算法,使角度估计绝对误差低于1°,保证运动模糊图像复原准确;3.本文研究了图像特征提取与特征配准算法,针对图像序列亚像素精度配准受噪声影响、精度难以提高的问题,通过引入分块配准和聚类处理方法提高算法的准确度和稳定性。仿真和实测数据结果表明,本文算法能够实现0.05个像素级的图像配准;4.针对基于最大后验概率(MAP)的图像序列超分辨重建算法迭代求解中正则项的不适定问题,研究了一种改进的自适应MAP图像序列重建算法,通过优化正则项来提升迭代求解过程中噪声滤除和边缘重建性能。并结合多重网格处理算法降低算法运算量,与传统MAP算法相比具有更好的边缘保持性和更快的运算速度;5.针对基于自适应维纳滤波的超分辨重建算法无法引入先验信息的问题,研究了一种改进的基于自适应维纳滤波的无源毫米波图像序列超分辨重建算法,通过引入无源毫米波成像系统点扩展函数模型,使得算法更能适应无源毫米波图像特性。并结合基于滑窗的连续处理方法优化超分辨处理过程,提高算法处理速度。