国际和国内严峻的公共安全形势,对机场、火车站、地铁等人员密集的公共安全场所的人体安检提出了更高的要求。金属探测器、X光安检机等传统的安检方法由于各自的局限性,不能安全高效地用于人体安检,因此发展现代人体安检技术是必要且紧迫的。毫米波安检技术具有穿透能力强、对人体辐射小且分辨率高等先天优势,成为现代人体安检的重要的可替代手段。在毫米波安检成像的基础上,结合异物检测技术实现对人体隐藏物品的检测,是一种新的有效的人体安检方案,且具有广阔的应用前景。人体成像及检测的实时性和精确性是毫米波人体安检系统在实际应用中关注的重点,针对不同的成像机制,相应的实时成像和检测算法是当前研究的热点。本文结合目前应用广泛的圆柱扫描毫米波三维成像人体安检系统,研究三维场景重建算法,毫米波人体三维实时成像、毫米波图像目标检测算法,主要内容包括:(1)针对圆柱扫描毫米波人体三维成像系统的特点,给出了当前比较成熟的三维波数域成像算法及目前常用的高精度SAR聚焦算法的数学模型。在波数域算法和后向投影算法的基础上,结合ωK算法复杂度低和BP算法聚焦精确的特点,推导了融合ωK算法和BP算法的人体三维成像算法(ωK-BP算法)。(2)在毫米波人体三维成像算法理论推导的基础上,通过仿真数据验证三维人体成像算法理论推导的正确性,并分析和验证了不同成像算法的性能。然后通过成像聚焦效果和运算复杂度对比,分析几种常用的毫米波三维成像算法的优缺点,并通过对实际的圆柱扫描毫米波三维成像系统采集的回波数据成像,验证了三维成像算法在工程上的适用性。(3)针对ωK-BP算法的人体三维成像算法的实现过程,结合后向投影算法易于并行化设计的特点,研究了基于CUDA并行编程技术的人体三维成像实时实现。给出了ωK-BP三维成像算法在GPU通用并行计算平台上的实现方案,实现了算法的工程实现设计并达到了人体三维实时成像的目的。(4)在毫米波人体三维成像的基础上,研究人体隐藏物品的检测。将目前研究比较集中的深度学习神经网络光学图像识别算法,如RCNN类的算法运用于人体毫米波图像识别检测。在此基础上,针对主动式圆柱扫描毫米波人体安检图像的特点,改进待检区域选取的思路,给出一种新的人体携带隐藏目标的检测方法和实现途径。