随着网络的普及和虚拟现实技术的发展，国内外服装CAD技术日趋成熟，人们对服装的个性化、适合度要求越来越高。同时市场对三维服装CAD的需求也大幅增加，三维服装CAD技术正在向智能化、集成化、信息化方向发展。因此，三维服装CAD受到了国内外学术界的广泛关注。而三维人体表面建模是服装CAD的基础，所以本文进行了三维人体建模的研究。三维人体建模研究始于20世纪70年代，一直是计算机图形学研究的热点内容。它有很广泛的应用领域，可以用于航空航天、医学、服装等领域。目前，人体建模的方法主要有线框建模、实体建模、曲面建模和基于物理特性的建模等方法，对于不同的领域要求，选用适合的建模方法。人体可视化数据集中的人体切片图像被广泛地应用于医学领域的三维重建中，本文将人体可视化数据集作为人体表面建模的数据材料。首先要获取人体表面的数据点，由于医学领域环境的特殊性，获取的切片图形包含了很多冗余的信息，所以对切片图形进行处理，首先利用photoshop软件将无用的信息去除，接着对其图形二值化处理、图像去噪、轮廓跟踪与提取等步骤，得到了人体表面轮廓的顶点数据。为了减少三维重建阶段的复杂性，采用弦值法对数据点进行简化筛选，实现了根据曲率变化的数据点稀疏，而且筛选后的数据点形成的轮廓线仍保持原来的形状。基于轮廓线的三维重建是用三角形填充在相邻轮廓线间，形成物体表面。首先，介绍了凸轮廓线和非凸轮廓线之间的三维形体重构方法。同时，由于人体结构的特征，切片图像经过轮廓提取后存在单轮廓线和多轮廓线，在三角片的生成过程中会遇到分支和对应问题。本文总结了已有的研究成果，研究了其中的相关算法，在此基础上提出了改进的最短轮廓线算法，该算法的关键在于寻找最优配对点；针对对应问题，提出了一种简单的判断轮廓线对应关系的方法。