医学图像三维重建是一个多学科交叉的研究领域,是计算机图形学和图像处理技术在生物医学工程中的重要应用。它涉及到数字图像处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识。医学图像三维重建及可视化在诊断医学、手术规划及模拟仿真、整形及假肢外科、放射治疗规划、解剖教学等方面都有重要作用。因此,对医学图像三维重建的研究,具有非常重要的学术意义和应用价值。论文介绍了CT数据存储的格式并简要介绍了图像预处理技术,针对医学图像获取过程中可能造成的噪声,采用邻域均值滤波、中值滤波以及拉普拉斯锐化、线性加权平均插值等方法对图像进行了预处理,采利用Roberts、Prewitt、Sobel三种边缘分割算子完成了图像的区域分割。论文对基于规则体数据抽取等值面的经典算法Marching Cubes(简称MC)方法进行了详细的讨论。由于MC算法存在重建速度慢、数据冗余并且有连接方式上的二义性问题,论文针对上述问题采用渐近线方法进行判断并给出存在二义性的面上等值点的正确连接方式,用中点法代替插值方法计算三角形顶点,减少计算时间并通过修改索引表中的状态值来减少冗余多边形的产生。论文针对医学CT图像开发了一款医学图像可视化系统,该系统可以实现对CT图像的读取以及图像的滤波、锐化、边缘检测并可以用经典MC方法与快速无二义性MC方法分别进行三维重建并可以提供对重建结果的放大、旋转等交互操作。实验表明利用快速无二义性MC算法可以有效的缩短计算时间,提高效率。