近年来，随着计算机相关技术及图形图像技术的广泛应用，医学图像的质量和显示方式得到了极大的改善，从而借助于图像处理与分析技术使得诊疗水平大大提高。医学图像的三维可视化是目前研究的热点问题，它利用二维图像序列来重建三维模型，同时医学图像的分割也是可视化实现的预处理步骤和前提。　　 本文前面部分介绍了医学图像处理领域的背景、意义及处理涉及的研究内容，并对医学影像的特点做了详细的描述和分析。后面分为两个部分具体介绍了医学图像的分割和三维重建。　　 为了解决西南医院提供的MRI(Magnetic Resonance Imaging)人体脊椎切片图像中脊椎的分割和三维重建，由于医学影像具有灰度上的模糊性，目标区域边界与背景难以区域，所以本论文的研究注重了多种算法的结合。由于模糊连通图像分割的方法能在待分割对象边界比较模糊的情况下取得较好的分割结果，且分割后的区域应该有空间上的连通性和属性相似性，而模糊连接度考虑的正是路径上各点与种子点的相似度，同时区域生长是通过寻找与用户输入种子点相似属性的像素来得到一块区域，所以在模糊连通图基础上运用区域生长算法能够大大提高分割精度。由于在算法的前面利用局部自适应分割和曲线拟合求得了脊椎曲线，所以在构造模糊连通图时只用构造曲线内的模糊连通图，并且求得的曲线还能应用于同一序列中其他图像的分割，这样大大节约了运算时间。由于脊椎中每块椎骨不连通，所以在构造模糊连通图时，以每块椎骨的质心作为种子点，构造多棵树来求得有效范围内的模糊连通图。　　 本文在三维重建部分大致介绍了三维重建的原理，其中重点介绍了面绘制方法中的二维轮廓线重构三维形体和移动立方体法。由于图像数量较少，且存在严重的伪影，所以只提取出所有序列图像中共同清晰的一节骨骼轮廓，本文采用傅里叶描绘子来对提取轮廓进行平滑，通过去高频来减少图像的细节部分从而达到使轮廓线平滑的目的，并且通过拟合轮廓序列上角点来对齐轮廓序列，减少由于分割带来的序列位置移动误差。　　 最后利用轮廓线采用delaunay三角剖分来重构出此块椎骨轮廓。最后换取冠状面切片序列图利用面绘制方法移动立方体法来重构脊椎骨轮廓。