场源边界检测是地球物理勘探中十分必要的工作，对矿体范围的圈定以及为一些反演方法提供约束条件。以往的边界检测方法大多是利用位场数据不同阶次的方向导数以及它们间的组合来确定异常体的投影边界，但位场数据的高阶导数运算往往存在较大的不稳定性，会影响边界的准确识别。本文以小波理论为基础，提出一种新的位场边界检测方法—多尺度小波模极大值法。从而脱离对位场数据进行导数的运算，避免了求位场数据高阶导数带来的不稳定性，使边界检测结果更准确。小波技术在位场信号的去噪和场分离中应用比较广泛，但小波技术在位场边界检测中的应用几乎少见。为了验证多尺度小波模极大值法在位场边界检测中的实用性，将该方法用于模型数据和实际铁矿数据的处理中，都能较好地定位出异常体模型边界和铁矿的投影边界。为了较快捷地获得模型正演数据，作者编制了基于Matlab的GUI用户程序界面，该GUI可模拟任意多个多边形棱柱体叠加正演重力异常。使用者只需在GUI用户界面中填入相应的参数就可以获得所模拟的正演重力异常，并可以选择相应的绘图函数对异常加以展示。本文分别对三种不同的从简单到复杂的模型正演重力异常运用多尺度小波模极大值法进行边界检测。首先，应用Matlab小波工具箱中自带的SWT2函数对模型重力异常进行多尺度分解，并运用多尺度小波模极大值法对模型异常体进行边界检测，但基于SWT2函数多尺度小波模极大值法的边界检测结果总是带有偏移，且分解尺度越大偏移越严重。作者放弃对原有Matlab小波工具箱中SWT2函数的应用，在综合考虑DWT2和SWT2函数特点的基础上，编制了名为Advanced_Wavelet的多尺度小波分解函数，将基于Advanced_Wavelet函数的多尺度小波模极大值法应用于模型数据及实际数据的边界检测，检测结果都吻合很好，无偏移现象发生。并通过与前人对梅山铁矿数据边界检测结果的对比，体现了多尺度小波模极大值法的实用性和优越性。多尺度小波模极大值法在位场信号边界检测中的成功应用得益于小波技术的很多优良特性。多分辨特性允许信号进行多尺度分解，使各个尺度下的边界检测结果形成相互对比与验证，令边界检测结果更有说服力；经典的阈值选择原则为消除伪极大值点及虚假边界提供了有效的工具；由于小波函数本身的滤波特性，使多尺度小波模极大值法在边界检测中具有抗噪性，抗噪性让该方法在边界识别中更加稳定。