反求工程在飞机、汽车、舰船制造业以及生物医学工程等方面有着很大的应用价值，是目前研究的热点方向之一。数据处理是反求工程中的关键环节，它的结果将直接影响后期模型重构的质量。因此，研究反求工程中的数据处理对模型的重构具有重大的理论意义和实用价值。　　本课题主要研究对CT扫描所获取的图像数据进行处理，以获得良好的三维数据点和三维模型重构效果。　　分析了BMP和DICOM两种文件的结构与组成，开发了对DICOM格式文件的信息获取、格式转化等实用程序。　　详细介绍了图像预处理过程中实现二值化、平滑、锐化和边缘检测等功能的多种算法，并编程一一实现，弥补了只能采用一种算法进行处理的缺陷。根据不同质量图像的不同特点，可采用其中的一种或多种算法进行处理，消除图像噪声、增强图像边缘，获得较好的预处理效果。　　对预处理后的图像进行图像分割，提取所需的信息，运用轮廓提取法和边界跟踪法提取其轮廓线，并采用了一种改进的压缩数据新算法，进一步简化边缘曲线的数据，降低数据冗余。对最终获得的轮廓线进行数据描述，在循环的控制下，计算各切片轮廓的空间坐标，得到描述物体的三维点云数据。　　采取误差控制的思想，通过设定误差范围来控制曲面的逼近精度，实现了三维点云数据的三维重建，通过八叉树空间分割以及封闭点的删除等算法提高了三角剖分算法的效率。