毫米波成像能穿透雨、雾、烟、尘等,红外成像具有相对较高的图像分辨率,毫米波与红外复合成像可有效地应用于战场侦测等恶劣环境。本文围绕毫米波与红外复合成像图像获取、处理以及融合展开研究,主要内容包括：基于辐射度学原理,结合实验室的w波段被动毫米波成像系统及非制冷红外成像系统,分析并建立了被动毫米波成像以及红外成像模型。针对实际成像系统,采用维纳滤波法对获取的原始数据进行图像恢复；分析了毫米波、红外图像降质的原因,采用软阈值小波变换实现图像去噪；针对毫米波成像系统锥扫带来的图像畸变,采用非线性失真校正方法对图像进行校正；采用基于Otsu图像分割理论的特征提取办法对图像进行配准。在比较分析拉普拉斯金字塔、比率低通金字塔、梯度金字塔等传统多尺度分解融合算法性能基础上,针对以上方法对图像配准精度要求很高的问题,采用基于窗口的离散小波变换方法对经过图像预处理和配准的毫米波和红外图像进行融合；为进一步保留和突出毫米波、红外图像的原有特征信息,本文还采用基于区域特征的二次融合方法,结合实际成像系统获取的原始数据特征,确定了融合系数的选择标准。编程实现了图像恢复、图像预处理、图像配准以及图像融合的仿真程序,通过设计实验利用实验室毫米波、红外成像系统获取了原始数据,并确定了对图像融合结果主观和客观评价指标。对原始数据进行仿真得到的结果表明了本文研究方法的有效性。