毫米波是介于微波与红外光谱之间的电磁波。毫米波探测技术具有指向性好、抗干扰能力强、探测性能好、区别金属目标和周围环境的能力强等突出特点。在毫米波探测技术中,毫米波辐射成像由于能获取目标的直观形状特征或基本结构等丰富的目标信息,而成为研究热点。毫米波成像系统存在着分辨率不高以及灵敏度较低等不足。随着毫米波成像技术的应用越来越广泛,对毫米波图像质量的要求也不断提高。超分辨率算法可以在不改变现有成像系统的硬件条件下,恢复出光学衍射极限分辨率所决定的截止频率以外的信息,形成空间分辨率更高的清晰图像,因此近年来这一技术受到广泛重视。本文首先介绍了毫米波辐射成像技术的发展和应用前景,概述了图像超分辨率技术的研究现状。然后对毫米波成像系统的基本原理进行分析,讨论毫米波图像退化的原因,由此引入毫米波图像的超分辨率处理方法的研究。在众多的超分辨率处理方法中,空域方法具有很强的包含空域先验约束的能力,适用范围较广,因此本文重点研究目前主流的几种空域方法,分析不同方法所具有的不同的作用、优势及限制条件。针对毫米波辐射成像的观察模型,基于对不同的超分辨率算法的分析,本文提出先对低分辨率图像进行自适应滤波,去除观察模型中的加性噪声,提高低分辨率图像的质量,进而使用改进的小波双线性插值对其进行插值得到尺寸加倍的图像,然后以此图像作为POCS算法的初始图像进行凸集投影修正,修正过程基于点扩散函数和噪声的统计特性。在修正过程中,对于被多个低分辨率像素点对应的PSF影响的高分辨率像素点并不是立即修正,而是记录各次的修正值,最后求得均值作为最终的修正值,从而综合考虑了观察图像前后点PSF对预估图像对应像素点的共同作用,减小了后面的修正对前面修正的影响。对比实验结果表明,本文提出的算法比传统的插值算法、小波双线性插值法、改进的小波双线性插值法效果好,能够有效地提高超分辨率图像的峰值信噪比且所得的超分辨率图像主观质量较好,对于毫米波图像能取得较好的处理结果。