表面重建方法是三维体数据可视化的一种重要手段，也是科学可视化的重要研究内容。尤其是近年来医学成像技术有了很大发展，医学诊断和手术治疗的要求不断提高，对三维医学图像可视化的研究具有重要的学术意义和应用价值，而表面重建方法为我们提供了有力的工具，其应用前景十分广阔。表面重建有两类方法，一种是基于体数据的等值面提取方法；一种是基于断层轮廓线的重建方法。本文分别就两种方法进行了研究，着重讨论了后者。 基于等值面提取的体素级方法是一种直接而有效的表面重建方法，但计算过程缓慢，生成数据量庞大且交互操作实时性差，有必要进行简化。文本介绍了等值面提取中的Marchingcubes方法和改进的数据组织方式。并在此基础上实现了一种基于边收缩的表面模型简化算法，重点讨论了迭代过程的效率问题，改进后的简化算法可以极大地减少计算时间并保证了较好的简化效果。 本文后一部分详细讨论了基于轮廓线的表面重建方法，该方法涉及轮廓对应、轮廓拼接、分支处理、曲面拟合等问题，而其中的轮廓对应和拼接以及对分叉情况的处理都是关键性问题。 论文探讨了解决复杂轮廓线尤其是极端凹轮廓的拼接方法。首先结合非凸轮廓线的递归分解和最短对角线法的优势，提出了一种分层次轮廓拼接方法，取得了较好的重建效果，同时具有很高的实时性。论文还将特征字符串匹配方法引入到轮廓拼接应用中，重点研究了匹配代价函数的选取，改进方法在更加复杂轮廓线的重建中有很好的表现。 最后，论文针对复杂拓扑结构的轮廓线做了进一步的研究，提出一种基于分段匹配的一对多分支拼接方法。先将上下轮廓分段匹配，然后构造多轮廓的一条合理包络，使复杂拼接过程转化成单对应的情况，最后将形成的空洞部分进行平面三角化。对于更加复杂的三维形态我们采用通过轮廓线填充和插值转化为规则体数据然后进行等值面提取的方法。