在医学上，医生为了更直观的了解人体的组织和器官，并在手术时能够准确定位和实时的观察病变位置，就需要对人体的组织和器官进行三维重建。由于医学影像设备(CT、MRI)得到组织或器官的二维断层图像序列数据量较大，加上现实硬件设备有一定的限制，医学领域对重建图像实时性的要求较高等限制，有必要对医学影像设备采集到的人体影像对特定部位先进行分割处理，然后再进行三维重建。这样可以大大减少重建的二维图像的数据量，缩短重建时间，满足临床上实时性的要求。本文就是先对分割算法进行研究，在分割的基础上再进行医学图像进行三维重建方面的研究。　　 本文首先对图像分割中的主动轮廓模型算法的原理和特点进行了介绍，并主要对结合水平集的活动轮廓模型进行了详细的总结和探讨，最终针对李纯明等提出的距离保持水平集方法在进行图像分割过程中初始轮廓曲线必须完全位于分割目标的内部或者外部，以及不能同时分割目标的内外轮廓等缺点，提出利用区域信息的自动适应水平集方法。通过实验可知该方法能够任意定义初始轮廓曲线的位置，并且对有噪声的弱边界图像能够较好的分割出目标。通过对主动轮廓模型算法的研究，为后续的三维重建做好准备。　　 接着对三维重建算法中的面绘制的原理和类型进行了介绍，对移动立方体面绘制算法(Marching Cubes，MC)进行了详细的研究，通过对其原理的介绍和存在的不足，本文提出了改进算法：针对MC算法计算插值点导致执行速度慢、效率不高的缺点，提出一种基于最近邻逼近的MC改进算法，该方法在n次等分点量化序列中寻找等值面最近邻点代替线性或非线性插值，既避免了插值的大量计算又保证了误差精度，还可改善三角面片结构；针对MC算法执行速度慢、效率不高的问题，提出了融合构型查找表与邻接查找子表的改进MC方法。该方法通过显性构建邻接查找子表约束体元搜索路径，使面绘制时只处理有效体元，根据邻接查找子表特点设计堆栈结构实现搜索算法，不仅提高了算法访问效率，而且减少了临时存储空间。　　 最后，在VS2010环境下，结合三维可视化工具包(VTK)构建了三维重建面绘制系统，该系统实现了改进的MC算法，并且具有图片格式转换、医学体数据的面绘制及属性调整、各种格式二维图片的读取以及重建后绘制结果的显示及保存等功能。