一直以来,重力数据的处理与解释在地球物理勘探中都有着重要的地位。随着近年来重力梯度测量技术的发展与成熟,与重力梯度数据匹配的处理与解释技术研究变得尤为重要。相比于常规重力异常,重力梯度数据包含了更多的高频信息,并且由于存在多个分量,可用于重建目标体的信息也更加丰富。本文针对重力及其梯度数据本身进行了大量的分析工作,并且在此基础上,提出了重力及其梯度数据的弱信号增强方法,并针对重力异常的边界拾取问题进行了方法改良。首先,为了讨论重力及其梯度数据所包含的有效信息,我们引入了两个分析工具——离散Picard图像(Discrete Picard Plot,DPP)和深度分辨率图像(Depth Resolution Plot,DRP),二者都是建立在奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)基础上的图像分析工具。这种图像分析工具的最大优点就是可以将分析结果进行量化,能够更加直观的研究其信息量和有效性。借助这两个工具,我们分别从重力梯度单分量和数据组合、离散剖分模型以及噪声水平这三个方面出发,讨论了数据本身的有效信息和深度分辨率,以及其受干扰因素的影响程度。基于上述分析,我们随后对噪声信号进行了研究,使用基于奇异值分解的方法,对噪声信号进行处理,还原了原始的梯度数据异常形态,取得了良好的去噪效果。同时,针对梯度信号方向性强,衰减较快的特点,我们使用位场的解析延拓方法,通过两种不同的向下延拓方法增加其信号强度,不仅减小了噪声的影响,还保证其不被背景场湮没。最后,针对位场数据解释中的边界拾取问题,提出了利用倾斜角和结构张量结合的办法来提升边界拾取的效果,该方法除了能够识别更大深度目标体的边界特征外,还具有均衡深浅异常的能力,并且对噪声不敏感,应用于实际地区取得了良好的效果。