脑肿瘤发病率逐日升高，是严重危害人类生命健康的重大疾病之一。随着各种新的医学成像技术的临床应用，脑肿瘤诊断和治疗技术取得了很大的进展，CT、MRI检查是其有效常用的手段。 不同的图像模态能够提供不同的信息，多模态医学图像处理是一个较新的研究领域，涉及多领域的知识，需要医学专家的指导，具有人机结合的特色。包括：医学影像数据获取、医学图像分割、配准、融合、三维可视化等。 医学数据的可视化，已成为数据可视化领域中最为活跃的研究领域之一。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以及放疗计划等方面都有重要应用。 本文针对脑肿瘤的不同影像图像进行研究，首先采用奇异值分解方法将密度分辨率最高、显示骨质结构和钙化最佳的CT图像与软组织对比分辨率最高的MRI图像进行配准，然后是利用模糊C均值(FCM)算法对融合后的图像进行分割与标注，最后用Marching Cubes算法对图像进行了三维重建，初步开发了一个医学图像可视化研究系统雏形，在PC机上实现了医学图像的匹配、融合、分割和三维重建以及多种方式的输出。 本文的研究是初步的，尚未对匹配、分割、三维重建结果进行定量的评价，但将为进一步研究适用于微机的可视化算法和软硬件平台打下基础。