目前，医学图像三维重建是科学计算可视化技术中的一个研究热点，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。三维重建在医学、地质勘探、气象等领域中有着广泛的应用前景。基于医学图像的三维表面重建是三维数据场可视化技术的一个主要研究内容，重建物体的三维模型也是分析、仿真的前提。本文以此为背景，对医学图像的三维表面重建及相关技术进行了研究。医学图像三维表面重建的研究内容主要包括医学图像的预处理，组织或器官的分割与提取，器官三维几何模型构建以及重建模型表面网格简化等。本文主要针对医学图像三维表面重建中的若干关键技术进行了系统深入的研究。首先，研究了医学断层图像数据的对比度增强，滤波等预处理方法，提出了一种基于线性动态范围调整的图像增强方法，大大改善了图像质量。其次，在此基础上进行了边界轮廓线提取的研究，提出了一种基于Log微分算子的边界轮廓线提取算法，并采用特征点保留方法精简了轮廓线，实验结果表明，该算法可以有效提取并简化边界轮廓线。最后，主要讨论了基于轮廓线的三维表面重建问题。本节论述了单轮廓线重建三维形体的方法，然后详细讨论了多轮廓线三维重建中的对应、分叉等问题，并给出了具体的解决方案。大量的医学图像三维表面重建的实验表明了本文所提出的重建算法的有效性。