在计算机视觉三维重建领域中,普通B超图像灰度暗、对比度低、斑纹噪声严重,造成三维重建后的结果中细节缺失明显,重建效果差。传统基于二维图像的三维重建方法在精度、重建速度、算法匹配问题上很难满足医学临床应用和人们对高精度和真实感的要求。因此,针对仿组织材料的超声扫描数据三维重建问题,本文展开了详细的研究和分析,主要工作有：(1)给出一种基于各向异性扩散滤波的三维重建方法及其改进算法。实验中,用超声扫描探头扫描获取超声数据,通过数据预处理,得到71幅连续的二维切片图像,进而完成滤波、边缘检测和二维图像的轮廓提取,最终用canny算子提取轮廓,用isosurface函数完成三维重建和显示,随后给出改进算法。在此基础上,给出一种改进crust方法,实现了三维重建结果的三角化显示。实验结果表明该方法的可行性。(2)给出了一种基于点云库的改进泊松三维重建方法。该方法首先将超声扫描数据转换为PCL点云数据,然后针对泊松三维重建过程中计算量大,向量场复杂等问题进行了改进,通过均匀等间隔采集数据,省去三次线性插值,构建的向量场得到简化,同时省去了多次多重积分,使得计算时间改善显著,同时,在求解泊松方程之前增加双边滤波,使得三维重建的质量得以保障。实验结果表明利用改进方法得到了较好的三维重建效果。第一部分工作给出了一种基于各向异性扩散滤波方法且给出改进方法,改进主要体现在重建质量上,还增加了改进crust三角化显示。第二部分工作给出了基于点云库的改进泊松三维重建方法,改进主要体现在运算时间,计算步骤以及重建质量方面。