月球是目前测得的离地球最近的星球，成为了人类进行太空探测活动的首选天体。近几年随着科学技术的发展与进步，对月球的探测成为了非常热门的话题，月球影像处理技术的研究已成为实现月球探测的关键技术之一。而月球影像中目标的边缘作为最基本的特征，承载了丰富的图像信息，是纹理特征提取、图像分割、形状特征提取等图像分析的重要基础，因此月球影像的边缘提取技术成为了月球探索的最基本技术。本文首先对月球面图像的特征和边缘检测的研究现状做了相应介绍，针对目前的图像边缘检测算法中存在的问题，提出新的图像边缘检测算法，论文的主要研究内容有：（1）传统Canny算法用高斯函数进行滤波，不能够全面的对图像的局部特征进行考虑，导致目标物体轮廓边缘不连续，影响检测效果，且边缘检测的阈值需要预先设定，不具有自适应能力，本文提出改进的Canny算法，用K邻近均值滤波器代替高斯滤波器对图像进行平滑处理，达到既能去除噪声，又能保持边缘的灰度特性。同时在双阈值的选取上，利用非极大值抑制后图像的梯度信息自动获得阈值，提高算法的自适应性。最后对改进后新算法的有效性进行验证。（2）图像中的边缘往往会跨越不同的尺度，传统的尺度算子容易边缘漏检，而多尺度边缘检测就是通过对获得的多个不同尺度下的边缘信息进行有效地组合，最终正确检测出图像的边缘。本文利用Contourlet变换的多分辨特征，提出将Contourlet变换和Canny算法相结合的边缘检测方法。首先运用Contourlet变换对待处理图像进行分解，然后对分解得到的不同尺度上子图像分别使用自适应的Canny算法进行非极大抑制计算，同时采用具有局部性的方向变换对相同尺度下距离间隔比较近的奇异点进行连接，得到图像的边缘。经过实验验证，该算法在边缘细节的处理以及弱小边缘的提取上都有了明显的提高。