由于太赫兹无源探测技术利用材料特性不同造成的太赫兹频段辐射亮温差异进行成像,探测系统自身不主动辐射电磁波,其具有无辐射、可透视成像、非接触探检等优点。该技术能够提供高分辨率的成像以实现对隐蔽小目标的检测,所以在安检及监控领域有重要的应用价值。目标的检测识别技术作为其中的关键技术之一,对太赫兹无源探测系统综合性能的好坏具有重要作用。本论文依托实际科研项目,针对太赫兹图像隐蔽目标检测识别算法开展了研究。首先,进行了太赫兹图像的预处理研究,主要包括太赫兹图像的温漂校正和去噪处理,为后续的检测识别任务提供良好的图像基础;进而,针对安检及监控应用中对目标检测识别技术高实时性和高准确率的需求,研究提出了相应的检测识别方法。论文主要内容如下:（1）介绍了普朗克黑体辐射基本理论,在此基础上分析讨论了太赫兹无源探测辐射测量理论和成像原理。（2）分析了太赫兹无源探测成像系统的一般结构组成;结合成像系统工作方式,分析讨论了太赫兹成像中温漂和条纹噪声产生的原因,并据此开展了太赫兹图像的相关预处理方法研究。提出了改进的基于两点定标温漂校正算法,有效解决了单通道扫描成像时间过长所引起的温漂现象。针对太赫兹图像中存在条纹噪声的问题,比较分析了几种传统去条纹算法,并在此基础上提出了基于混合域的去条纹噪声算法,并验证了该算法在去条纹噪声上具有较好的效果。（3）针对太赫兹安检及监控领域中对目标检测识别的高实时性,高准确度需求,提出了一种基于注意力机制的目标检测算法（AM-RSSD-Single Shot Multi Box Detector with Res Net based on Attention Mechanism）。该算法以“单级多框检测算法”（SSD-Single Shot Multi Box Detector）为基础进行改进,针对太赫兹图像的特点,进行了轻量化其特征提取网络、引入注意力机制、改进损失函数和先验边界框生成策略等适应性的调整;最后,通过迁移学习解决了小样本集训练的难题。实验验证了该算法在较低算力的配置条件下,依然能够满足对太赫兹图像中目标快速检测识别的需求,并且拥有较高的准确率和较低的虚警率。