毫米波无源成像技术是利用目标与背景在毫米波段的辐射特征差异来实现成像的技术。相比于红外成像，由于毫米波段电磁波可以穿透云雾，尘埃和普通纺织物，毫米波成像系统不仅具有全天时，全天候工作能力还具有一定的反伪装特性。可广泛应用于反恐维稳、航空安检、地面监控和军事侦察等领域。但是由于毫米波图像分辨率低，致使图像在视觉上模糊，因此在目标检测与识别，毫米波图像与光学图像融合之前，需要对毫米波图像进行分辨率增强处理，获取清晰的边缘特征。本论文在国家自然科学基金重点项目的支持下，对无源毫米波图像分辨率增强技术进行了深入研究，具体包括以下内容：　　1．总结了毫米波无源成像技术的基本原理和毫米波辐射计接收原理，分析了毫米波无源成像的数学模型。　　2．采用基于统计优化的图像超分辨算法对毫米波图像进行增强处理。针对超分辨成像算法收敛速度慢，影响成像实时性这一问题，采用指数加速对乘性迭代算法进行了改进，有效的提高了算法的收敛速度。　　3．采用基于偏微分方程的图像处理技术对无源毫米波图像进行处理。分别对全变分图像复原技术、线性热扩散方程、反热扩散方程、冲击滤波器、P-M扩散过程、自适应双向扩散过程等进行了深入研究，并进行了相关仿真实验。实验证明自适应双向扩散可以有效去除噪声，锐化边缘，提高图像分辨率，其对毫米波图像的增强效果最佳。　　4．对偏微分方程数值解方法进行了研究。采用梯度下降流求解所建立的偏微分方程，使用通量限制技术来防止反向扩散和冲击滤波器产生过冲。