月表形貌研究是月球及行星科学的基础研究内容之一。对月表形貌学的研究不仅可以加深对月球目前状态的认知和理解，同时也是研究月球的形成和演化过程、月球地质构造、月壤厚度、月表年龄、月球邻近空间环境演化等的基础;另一方面，月表形貌学的研究可为我国探月工程提供依据。　　目前，我国“嫦娥一号”“嫦娥二号”已完成了“绕”月任务，“嫦娥三号”已完成“落”月任务。其中，“嫦娥一号”获取了空间分辨率为120m的全月立体影像;“嫦娥二号”获取了空间分辨率为7m的全月立体影像，以及空间分辨率为1.3m的虹湾地区影像;“嫦娥三号”在着陆探测区内的4个科学探测点获取了全景影像。报告采用嫦娥工程影像数据展开对月表形貌特征的研究，包括相关影像数据处理方法的研究，主要研究内容如下:　　1)光学影像是月球形貌研究的基础数据，影像的空间分辨率越高则越有利于月表形貌特征的识别。为增强我国现有月球探测光学影像数据的质量，提高影像中月表特征的可识别性，报告研究了月球探测多视影像的超分辨率重建方法。输入影像之间的运动估计是超分辨率重建的关键技术之一，需要达到亚像素精度才能达到提高影像空间分辨率的目的。而由于月球表面遍布环形坑、地形起伏较大，使得月球探测多视影像之间的形变很难用全局的参数模型来表示，如仿射变换。为此，提出了一种基于光流的超分辨率重建方法，并将此方法应用于嫦娥一号CCD相机同轨及邻轨多视影像和LRO窄角相机在嫦娥三号着陆点附近的重复覆盖影像的超分辨率重建。结果表明重建影像纹理边缘更加突出，影像空间分辨率显著提高，对细节的分辨能力增强，一些在原始影像中不可分辨的小尺度月面形貌特征也清晰可辨。　　2)三维地形数据是月表形貌研究的另一类主要基础数据。在月面就位巡视探测中，通常会在探测器上搭载光学立体相机，近距离获取探测区的高分辨率立体影像，用于探测区形貌等科学研究和避障导航等工程需求。无论是科学需求还是工程需求，均需要利用立体影像重构出探测区域的三维地形数据。为此报告以嫦娥三号巡视器上搭载的全景相机拍摄的4个探测点的立体影像为对象，研究利用月面就位巡视探测立体影像重构探测区三维地形的方法。与嫦娥三号巡视器全景相机类似，我国首次火星探测任务的火星车上将搭载导航地形相机，用于获取火星表面高分辨率的立体影像。因此这一方法的研究，可以为未来利用火星就位巡视探测数据开展火星表面的形貌研究提供技术基础。　　利用月面就位巡视探测立体影像重构探测区三维地形的主要流程包括:特征点提取和匹配、光束法平差、生成密集点云、构建mesh、生成纹理等。由于在月面缺乏绝对控制点，为确保三维模型尺度的正确性，在平差的过程中引入了立体相机的基线作为观测值，参与平差。最后制作了嫦娥三号巡视区4个探测点的DEM和DOM。为验证地形数据精度，在四个探测点的DOM中分别测量了玉兔号月球车车辙的宽度，结果表明误差均小于1cm。　　3)对月球形貌特征，特别是着陆探测区域形貌特征的研究不仅具有重要的科学意义，在工程方面，还可以对着陆和探测的安全性做出评估，使着陆和探测器避开危险单元，确保工程安全性。报告利用环绕器遥感探测数据和巡视器就位巡视探测数据，从两个尺度上研究嫦娥三号预选着陆区和巡视探测区的形貌特征，并评估嫦娥三号着陆器的着陆安全性以及月球车行驶的安全性。结果表明嫦娥三号预选着陆区整体上地势平坦，坡度较小。而嫦娥三号着陆于“紫薇”环形坑的东侧仅35m处，巡视区的坡向主要呈现东北和东向，平均坡度达到5。左右，大于预选着陆区的平均坡度。通过对巡视区内的岩块和环形坑的研究，表明巡视探测区每平方米范围内94％的区域为无障碍区域，因此在探测区内玉兔号可安全通行。　　4)环形坑遍布月球表面，是月球的主要形貌类型，也是研究月球形成演化历史和内部构造的窗口。因此环形坑识别是月球形貌研究的基础工作之一。而如今月球探测影像的空间分辨率越来越高，数据量也随之越来越大，相应的环形坑（特别是小型环形坑）的可识别性越来越强，也就意味着可识别的环形坑的数量极具增多。这对环形坑识别的自动化程度和准确性提出了更高的要求。　　报告介绍了环形坑的常用分类，基本形态参数，以及坑口、坑底、坑壁的常见形态特征;并对环形坑识别方法做了总结归纳。采用光学影像识别环形坑受影像质量、影像获取时光照条件、环形坑形态特征等因素的影响较大，且计算复杂度和内存需求高，而采用地形数据的算法可以更准确地描述和提取环形坑的几何信息，算法的计算速度和占用的内存空间要远远低于基于光学影像的方法。因此，报告采用嫦娥二号7m分辨率DEM数据，提出了一种基于简化等值线的小型环形坑识别提取方法。结果表明环形坑识别的正确率可达到70％;对于直径间于0.5～5km的环形坑，漏检率约10％。