毫米波无源探测成像系统能够接收不同物体辐射的能量并利用能量之间的差异实现成像。因为毫米波无源探测成像系统具有无辐射、穿透性优良等优点,使得其在人体隐匿目标探测及其相关领域,已经成为了海内外研究的热点。但考虑到系统实际实现的难度及成本等方面的限制,毫米波无源成像结果的分辨率低、受噪声污染严重,影响了图像直接的视觉观感,并对检测跟踪、图像融合等操作带来不利的影响,因此,对毫米波无源成像结果进行诸如降噪、对比度拉伸、通道均衡等预处理操作是重要的并且必要的。本文依托于实际的研究项目,针对毫米波图像预处理中的图像增强与分割等方面的问题,展开了深入的研究。具体研究内容主要有以下几个方面:(1)基于毫米波无源探测成像系统的相关理论及工作原理,分析了毫米波成像机制对成像结果的影响。确立了本文的研究思路与路线。(2)研究了经典的基于偏微分方程(partial differential equation)的算法,分析和总结了经典算法的优缺点后提出了改进边缘度量的偏微分方程降噪算法。经实验结果验证,该算法能够处理受噪声污染严重的图像。(3)若毫米波成像系统采用单通道扫描机制,受机械抖动及机械回差等因素的影响,毫米波成像结果会出现行间错位现象。此问题使得传统的图像降噪算法不能的有效地处理毫米波成像结果。针对这一问题,本文提出了基于局部偏微分方程的图像降噪算法。经相关实验验证,该算法可以有效地去除具有行间错位现象的单通道毫米波成像结果中的噪声。(4)针对多通道毫米波成像结果存在多种类型的噪声这一问题,研究并提出了基于图像形态学与偏微分方程的混合降噪算法。经实验验证,该算法能有效地去除多通道毫米波成像结果中的噪声。(5)分析了常用的图像分割算法的适用性和优缺点。根据实际项目需要,选取了基于阈值处理的方法对无源毫米波成像结果进行分割。针对传统阈值处理无法有效地受强噪声污染的图像这一问题,研究了基于边缘改进全局阈值处理的图像分割算法,并根据项目实际所得的成像结果,提出相应的改进。经实验结果验证,本论文的算法能够有效地满足项目需求。