医学图像的三维重建是医学可视化重要的研究方向。三维重建通过二维断层图像重建出三维实体,提供给用户进行观察和交互。通过医学图像的三维重建,能够准确的反映人体组织、器官的空间位置、大小,给医生提供直观、完整的信息,从而有助于提高诊断的效率和准确性。本文深入分析研究了MC面绘制算法以及基于光线投射的体绘制算法,基于医学CT图像的的特点,改进了绘制算法,利用VTK可视化工具实现了基于CT图像的三维重建。本文研究和分析了VTK可视化工具,综述了VTK可视化工具的特点、构成以及类库结构。论文讨论了CT图像的预处理技术,针对医学图像获取过程中可能造成的噪声,采用邻域均值滤波和中值滤波对图像进行平滑处理,采用拉普拉斯锐化对图像进行了增强处理。由于CT图像相邻两层断层图像间的距离远大于同一张断层图像中相邻两像素间的距离,这使得直接重建出的三维实体与真实物体差异较大,本文针对层间据比较大的三维医学数据集使用了线性加权平均插值。利用Roberts、Prewitt、Sobel三种边缘分割算子,对CT图像进行分割,提取出感兴趣目标,为三维重建做准备。对Marching Cubes面绘制算法进行了分析,传统MC算法需要遍历三维数据场中所有体元,算法的大部分时间花在对空体元的检测上,影响了算法的执行效率。针对这一问题本文提出了基于种子填充算法的等值面搜索方法,减少了对空体元的访问,提高了算法执行速度。分析了基于光线投射的体绘制算法,针对在改变视角显示时需要在新的视角和光照条件下重新进行采样,运算量很大的问题,本文给出了一种改进的体绘制算法:使用包围盒技术对三维数据场进行裁剪,减少了要访问的数据量,同时把二维的Bresenham算法推广到三维,将体绘制中发出的光线离散化、体元化,并使用从前向后的图像合成算法进行色彩合成,提前结束光线,提高了重建速度。根据实验结果对面绘制和体绘制这两大类三维重建算法进行了比较和分析,讨论了它们的应用领域。最后本文给出了利用VTK完成三维重建系统,对主要功能进行了介绍。