无源毫米波成像的原理是利用场景和不同目标自身的毫米波段辐射能量分布差异实现成像。此成像模式具有如下优点:相对于微波,成像的分辨率更高;相对于红外,成像不受天气等因素制约,适用范围更广。此外,无源毫米波成像利用其穿透性可以透过包裹层探测到非金属目标,具有良好的目标探测能力;体制上为无源探测系统,不易被发现,对人体也没有辐射伤害。因此近年来,随着毫米波器件和数字信号处理的发展,毫米波探测系统在军事目标侦查识别、反恐安检等领域的重要应用的研究开始得到重视。然而由于天线孔径与噪声干扰的影响,导致系统获取的图像存在质量不佳、辨识度不够的问题。因此,迫切需要对毫米波无源图像进行后期增强处理,提高图像的视觉效果以便识别目标。本论文利用压缩传感理论针对毫米波成像方式与其图像处理方面开展了以下工作:1.分析了毫米波无源成像理论以及压缩传感理论,分析了其数学模型。2.对毫米波图像中的噪声特点进行了研究;分析了点扩展函数带来图像低通特性的原因,并且结合压缩传感去噪原理,设计出幅度匹配变密度采样矩阵,通过仿真实验验证了其有效性。3.对毫米波图像点扩展函数的特点进行了研究,针对其特点设计出相应的图像增强算法,并进行了仿真实验证明其效果。4.在高噪声的情况下,引入轮廓波图像去噪算法,对轮廓波去噪原理进行了分析,说明了其去噪性能的优缺点。利用其对低信噪比图像进行预去噪,结合图像稀疏性的研究,设计出相应的图像增强算法。5.在压缩传感成像体制上改进出了针对毫米波成像的基本模型,分别对成像模块、测量矩阵设计以及重建算法流程进行分析。最后在理论上仿真其成像效果,验证了其有效性。综上所述,本文所作的图像算法与成像研究,不仅能够实现无源毫米波图像增强,而且对基于压缩传感的算法的研究设计和改进具有参考意义。