轮廓提取对CT影像分析、三维重建和CT数据可视化具有重要意义，轮廓提取的准确程度直接关系到CT影像处理后续各个过程计算的准确程度，因此轮廓提取是CT影像处理的重要研究内容。在CT序列轮廓提取产生阻塞的情况下，本文对阻塞的识别和修正进行了深入的研究，主要内容及创造性成果包括:　　(1)介绍了本文CT轮廓提取的基础:阈值分割法，区域增长法和提取轮廓的行扫描方法。本文首先采用阈值分割法和区域增长法对图像处理得到目标区域。然后提取出目标区域的轮廓，最后对提取的轮廓线进行阻塞的识别和修正。　　(2)为完成阻塞识别和修正的选取和设计了相关的数学方法:离散曲线的Gauss光滑方法;计算离散曲线切矢量和曲率得参数三次样条方法和基于曲率的角点选择方法。提出多尺度Gauss窗口光滑曲线，对开曲线光滑采用多重端点。　　(3)提出了曲线上的曲线参数化的方法，由此构造出了索引-弧长参数化曲线和索引-距离参数化曲线，为阻塞识别奠定了基础。　　(4)提出了参数化曲线进行阻塞识别的方法。首先使用索引-弧长参数化曲线识别零散的阻塞曲线段，然后再使用索引-距离参数化曲线合并零散的阻塞曲线段。　　(5)提出了基于类比的阻塞修正方法。在索引-弧长参数化曲线上找出与阻塞对应的上层轮廓线中的曲线段，将对应部分进行几何变换以替换当前层轮廓中的阻塞，于是可以得到合适的轮廓。以此轮廓作为初始轮廓，采用水平集方法进行精化就可以得到准确的轮廓。　　本文对上述算法进行编程实现，完成了对轮廓上阻塞的识别和修正。大量数值实验表明本文给出的算法稳定有效。