无源毫米波探测技术利用目标与背景的辐射特性差异实现成像,在军事侦察、反恐维稳、飞机着陆等领域具有重大应用价值。但是,现有无源毫米波成像系统分辨率难以满足需求。多帧超分辨处理技术在不改变成像系统硬件设计的前提下,有效地提高获取图像的分辨率,现已成为在军民用领域均具有重要应用前景的热门前沿技术。本论文在国家自然科学基金重点项目和面上项目的共同支持下,围绕无源毫米波图像多帧超分辨处理技术进行了深入研究,具体包括以下内容：1、分析无源毫米波成像系统的工作原理和图像降质过程,在亚像元处理技术基础上,给出了无源毫米波多帧成像系统的数学模型以及低分辨率图像映射在高分辨率网格上的非均匀采样形式。2、针对基于统计优化的乘性迭代超分辨复原算法仅适用于单帧图像的局限,在多维随机变量独立同分布假设下,采用“单像素”法推导联合条件概率密度函数,有效地对算法进行了多帧改进,在解频谱混叠的同时实现高频分量外推。3、针对噪声条件下传统扩展相位相关方法峰值点及其邻近脉冲易受干扰,运动参数计算出现偏差的问题,从无源毫米波图像的背景噪声统计特性出发,采用基于IDFT的相位相关局部重采样亚像素级微位移检测算法,有效地提高了不同噪声背景下亚像素级运动参数的检测精度。4、针对MBFR超分辨重建算法中,高分辨率图像尺度和小波系数计算的有效性依赖于正则参数这一问题,研究了迭代计算正则参数(ICRP-MBFR)的无源毫米波高分辨率图像小波系数求解算法。在一定帧数的低分辨率序列图像情况下,能够获得较好的重建结果。5、针对多帧超分辨重建过程中小波域优良的先验信息未能有效利用的问题,采用广义高斯先验模型,结合共轭梯度方法收敛速度的优势,研究了小波域共轭梯度多帧超分辨复原算法。通过有效地结合ICRP算法,解决了重建与复原过程的割裂,能够在提高图像分辨率的同时扩大频谱外推的范围。通过仿真实验和对实测图像数据的研究分析,验证了基于统计优化和小波变换的多帧超分辨复原算法能够有效地实现对序列图像亚像素信息的融合,完成高分辨率图像重建和频谱外推,提高了成像系统获取图像的分辨率。