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无源毫米波成像是通过探测自然场景和物体在毫米波段自身辐射能量的差异来实现成像的先进技术，具有全天候工作、可穿透衣物、可反军事伪装等优良特点。毫米波图像的灰度直接对应物体辐射温度，不符合常规可见光的视觉观察习惯；而且因为硬件实现上的一些限制，致使其通常情况下，图像分辨率较低，噪声大。多源图像融合技术能够将可见光图像轮廓清晰直观的优势与毫米波图像对隐匿武器的探测能力相结合，实现信息互补，提高综合探测的成像质量，是当前国内外研究的热门前沿技术。图像融合技术的一个重要方面是图像预处理和融合准则的选取。本论文主要研究基于频域相位的毫米波图像错位校正算法，以及基于小波理论的可见光与毫米波图像融合算法，主要的研究内容及研究结论如下：1.针对由扫描伺服系统的机械误差引起的毫米波图像的行间错位现象，采用频域相位校正算法对错位进行校正，并提出了平滑延拓的处理方案，可以达到扩展拟合区间的效果。2.针对个别错位量估计不准确，导致整体错位校正不连贯的现象，分别利用自适应卡尔曼滤波算法和最小二乘估计理论，有效地平滑了错位量并剔除坏值。3.改进了区域能量匹配算法，并将其用于可见光图像与毫米波图像的低频信息融合中。融合结果较经典区域能量匹配算法更适合视觉观测，图像的纹理更清晰。4.利用三阶样条小波，提取可见光与毫米波图像边缘，并将其运用在高频信息的选择融合算法中，以克服实际应用中图像噪声大、无效高频信息过多的缺点。针对以上工作的理论研究，已进行了可见光与毫米波图像融合仿真实验分析和验证。其结果表明：基于频域相位的估计优化算法能够对毫米波成像的行间错位现象进行有效的校正；基于改进区域能量匹配的低频信息融合算法更加符合视觉观察习惯；基于小波边缘定位的高频信息融合算法可有效解决融合图像边缘模糊问题。