医学图像的可视化是计算机可视化技术在生物医学工程上的重要应用，为医疗诊断和医学研究提供了对人体组织进行观察和分析的重要手段，在医学临床与医学研究中都具有重要的意义和价值，医学图像的伪彩色化处理是医学图像可视化方面的重要应用之一。目前医学图像普遍采用灰度图像的表示形式，由于人眼对灰度图像的分辨能力远低于对色彩图像的分辨能力，以及医学图像本身所固有的复杂性、模糊性和边界不清晰等特点，导致了医学临床诊断上的困难和不确定性。因此，对医学图像中的病变组织或感兴趣区域进行识别和分割，并应用医学图像伪彩色处理技术以合理的色彩进行显示或进行三维重构，可以较好地提高医学诊断的准确性。三维医学图像可视化是指运用计算机图形学和图像处理技术，将医学影像设备测量得到的医学体数据转换成三维图像，并能够进行交互处理的理论、方法与技术，是计算机可视化在生物医学工程上的重要应用。医学图像分割显示是目前的一个研究热点问题，是一个多学科交叉的研究领域，是计算机图形学和图像处理在生物医学工程中的重要应用。它涉及数字图像处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识。医学图像绘制在诊断医学、手术规划及模拟仿真、整形及假肢外科、放射治疗规划、解剖教学等方面都有重要应用。因此，对医学图像三维分割和绘制的研究，具有重要的学术意义和应用价值。 本文以三维医学图像的可视化为基础，探讨了医学图像的流域分割与医学图像的彩色增强，在结合了两种技术的优点基础上，实现了基于流域分割的医学图像伪彩色处理。在图像分割阶段，本文采用基于区域信息的流域算法，在流域算法中加入用户信息，使得分割效率明显提高。在图像彩色增强阶段，依据人眼对色彩分辨特征，采用适合于医学图像的伪彩色编码，将灰度医学图像转化为彩色，并通过基于人眼视觉统计特性假彩色增强对图像整体色彩矫正。在图像三维重建过程中，首先采用改进的流域分割算法将选定器官组织从医学体数据中分离出来，然后通过灰度－彩色变换将各器官图像赋予合理的色彩，再将各组织合成绘制出具有三维效果的彩色图像，最后通过假彩色处理对图像的整体色彩矫正，使矫正后的图像特征符合人眼视觉统计特性。本文实现了基于分割的三维医学图像彩色化显示系统，该方法对图像灰度特性的变化具有良好的适应性。实验结果表明通过本文方法处理后的彩色图像与原灰度医学图像相比较，分辨率显著提高，色彩柔和，更适合于人眼观察，各组织器官色彩区分明显，突出显示了感兴趣组织，该方法在图像灰度范围变化时具有很好的适应性，在辅助医疗诊断中，对提高诊断准确性和科学性及诊断水平有很大帮助。 本文的主要工作有： （1）研究了基于流域算法的医学体数据分割方法。该方法是近年来发展起来的基于数学形态学的一种十分有效的图像分割技术，它基本上克服了传统的图像分割方法的缺点。经典的流域算法存在过度分割以及计算时间较长的问题，本文采取了基于区域信息的交互式流域算法，在流域算法中加入用户信息，从而使得医学图像分割的效果大大改善。 （2）对彩色图像增强的基本原理、方法及流程进行了探讨和综述；研究了伪彩色图像处理编码，以及基于人眼视觉统计特性的假彩色处理的方法，并将其应用于医学图像的绘制，当图像中含有极其微弱的有用的局部对比度信息时可显著提高图像的分辨率。 （3）在研究了医学体数据存储格式、医学体数据分割和医学图像伪彩色处理的基础上，依据人眼的视觉特点，采用灰度级-彩色变换方法，结合基于流域法的医学图像分割，实现了医学图像的彩色化显示，处理后的图像以不同颜色显著区分出不同组织器官，实验结果表明了该图像增强方法的有效性，该方法在图像的灰度范围变化时具有很好的适应性,并可突出显示出感兴趣的特定器官组织。