随着医学成像设备的发展和应用,人们可以无损的获得人体内部解剖结构的大量信息,极大的促进了医学的发展。通常医学成像设备获得的只是人体的二维断层图像,不利于人们获取各组织间的相对空间位置关系。而可视化技术能将人体的组织和病变部位以三维形式显示出来,为医生的临床诊断和治疗提供有用的可视化信息。因此,医学图像的可视化技术具有非常重要的意义。本文首先介绍了医学三维可视化的相关知识和发展概况,对这一领域的关键技术和算法进行了综述和比较,并以此为理论基础,分析确定了本课题的研究方案。本文研究一种基于有理高斯曲面医学图像三维重建及可视化的方法,它能够帮助用户有效的完成曲面重建并且能够通过修改控制点编辑曲面形状。首先对体数据外形网格化。该方法主要研究:单个边的细分算法;单个三角形细分算法;三角形网格逼近数字外形算法。然后基于有理高斯曲面对网格模型进行曲面逼近,主要研究有理高斯曲面的生成原理及方法;巧妙的利用网格化结果实现节点参数的求取;通过试验给出光滑参数的选取方法;有理高斯曲面逼近体数据外形算法。网格化过程和曲面逼近的过程都是由粗到细的过程。最后在Visual C++.NET平台上结合OpenGL(Open Graphics Library)技术实现三维可视化,给出用户三维表面重建系统。通过修改生成参数化曲面的控制点位置,编辑曲面形状,实现了修改三维重建结果的功能。因为本文的数据来源为MRI自动分割图像,由此可以改正自动分割时产生的错误。利用本方法,使用者只需要很少的时间,就可以实现医学图像体数据的网格细分和三维表面重建及编辑修改。