人被誉为“万物之灵”，是因为人具有高度发达的大脑，以及在大脑支配下的各种复杂行为。借助高分辨率的医学成像手段获取脑的结构信息，并与功能信息相融合实现无创伤地研究脑的行为活动，对于脑科学的研究具有非常重要的意义。 本文利用核磁共振图象，主要展开了以下几方面的研究，其结果主要用于脑电脑磁定位的研究。 （1）图象的去噪。在小波去噪的阈值选取上进行了改进，采用了小波Donoho软阈值和硬阈值方法相结合的方法，并在不同尺度和不同方向上的高频分量阈值都选取不同的策略，取得了满意的滤波效果。 （2）脑的轮廓提取和分割算法。用基于梯度矢量流Gradient Vector Flow（GVF）的动态包络模型算法提取脑轮廓，并针对该算法在脑轮廓的拐角处收敛差的问题，对算法进行了改进；以小波多分辨率分析为指导对改进的算法进行了进一步的优化。对一轴位层面的大脑图象，编制了基于直方图的模糊Fuzzyc means（FCM）分割大脑的算法软件。 （3）体数据的获取和真实头模型的构建。采用灰度阈值技术和数学形态学的操作获取了头的数据；用改进的动态包络模型方法获取的脑轮廓构建起始模板，根据相邻图象之间结构形态的相似性，融合阈值技术、形态学的操作和连通域检测方面的知识，设计并实现了自适应模板匹配获取脑体数据的算法；在数据的离散上，设计了一种合适的边缘搜索、离散和数据存储结构；在构建剖分模型上，用基于最短对角线和基于3D Delaunay的方法构建了边界元计算模型；基于表面绘制的思想，实现了头和脑的可视化。 （4）在构造的真实模型上验证边界元正向计算。