被动毫米波成像是指利用成像场景中不同物体的毫米波辐射能量差异来进行成像,具有穿透性高、反伪装性强,隐蔽性好等独特优点,能进行全天时全天候的实时监控,被广泛应用于机场安检、场景监控、交通导航等领域。由于成像系统的低通效应,获取的毫米波图像分辨率低。因此,研究超分辨重建来提高图像分辨率显得尤为重要。本论文在国家自然科学基金重点项目的支持下,对被动毫米波成像超分辨重建进行了深入研究,具体包括以下内容：1.采用Richardson-Lucy(R-L)算法和快速Richardson-Lucy(R-L)算法对毫米波图像进行了超分辨处理。为了进一步提高毫米波图像的分辨率,对快速R-L算法进行了改进,即用最小二乘法复原的低频分量代替原始算法复原的低频分量,结合原始算法复原的高频分量,提高图像的分辨率。2.针对凸集投影(POCS)算法中图像插值放大后有明显不连续性和噪声放大的问题,采用在插值后进行高斯滤波平滑图像的方法进行改进,减小图像的不连续性和噪声在迭代过程中放大。3.针对POCS算法中点扩展函数(PSF)无法对所有点进行有效地反投影修正的问题,采用改进的PSF进行迭代反投影,使所有点都能进行迭代修正,从而提高重建图像质量。4.针对POCS算法中重建图像的边缘振荡问题,采用边缘检测方法改进POCS算法,利用边缘检测算子在进行迭代修正之前检测出边缘,对边缘和非边缘进行不同的投影修正,减小边缘振荡,改善图像效果。以上提出的改进方法,都已通过对模拟和真实的毫米波图像进行仿真实验验证,在主观视觉效果和客观定量分析中均比原始算法重建效果好,提高了图像质量,适用于毫米波图像超分辨处理。