月球表面探测中，基于月球车的月面探测技术可以代替人类在月面进行近距离观测和执行科学探测任务，是目前公认的月面探测技术中最为有效的技术途径。如何获得准确、高精度的月球车巡视区域的月面三维地形信息，立体视觉环境三维重建技术成为环境感知的关键技术。本文以基于立体视觉的月面三维地形重建为研究对象，结合月球表面这一特殊环境以及月球车多站多序列的成像方式，对获取准确、高精度的月面三维地形进行了深入的研究。　　在影像密集匹配方面，提出了一种基于迭代式动态规划的影像密集匹配算法，该算法解决了动态规划等整体匹配算法中误匹配点的连带扩散效应问题，从而极大的降低了影像密集匹配中的误匹配率。　　在基于单站多序列的月面三维地形重建方面，本文通过引入光束法平差算法解决了由于月球车桅杆姿态的测量误差导致的站内不一致性问题，并在此基础上，提出了带有双目视觉约束的光束法平差模型，该方法利用相机标定时获取的立体相机间相对位置姿态关系作为约束条件，解决了无控制点条件下光束法平差模型无法确定缩放因子大小这一问题。　　在基于多站多序列的月面三维地形重建方面，提出了利用DEM数据和DOM数据辅助的半自动人工量点方法，该方法解决了不同站点间的连接点人工量取效率低下以及质量不高的问题，并在此基础上，提出了对月球车自身姿态参数采用基于SVD的点集配准方法进行粗纠正，采用基于虚拟像对的平差进行精纠正的两级纠正相结合的方法，该方法解决了由于月球车自身姿态的测量误差导致的站间不一致性问题。　　最后，在上述研究成果的基础上，设计并实现了原型系统，经地面数据演练以及“玉兔号”月球车的在轨运行，验证了本文所述算法能够获取准确、高精度的月球车巡视区域的月面三维信息。