MC(Marching Cubes)算法作为一种经典的三维重建算法,得到了广泛的应用。但针对海量断层数据,采用MC算法进行三维重建时,存在很多问题:如拓扑关系的求解,算法程序效率的提高等等。因此,三维重建算法的优化问题便成为当前研究的一个热点。文章首先介绍MC算法的基本原理与实现流程,然后介绍采用MC算法进行三维重建的主要流程,并简单介绍了构网、平滑、简化、合并这几个关键步骤。其中,平滑、简化、合并这三个步骤都是基于包含拓扑信息的网格数据进行的,因此需要对传统的构网算法实施改进:使之能够在构网的同时同步取得各三角面片间的拓扑关系。拓扑关系的取得,比较有效的方法是边构网边获取,但对于海量断层数据,这一方法面临计算资源与计算规模之间的矛盾,为了解决这一矛盾,文章提出了“双缓存、三层交换”的方法对构网关键算法进行优化,使得算法程序既能满足海量断层数据处理的要求,又能满足算法程序性能的要求。文章着重分析了这一方法的机理与实现流程,最后结合实际数据对算法程序性能进行对比分析,得出结论。从结论分析可以得出,针对海量断层数据处理,利用MC算法进行三维重建时,“双缓存、三层交换”的机制确实能在一定程度上给算法程序的性能带来提升,能够达到优化算法的目的。