医学图像三维重建是一个多学科交叉的研究领域,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。医学图像三维重建在诊断医学、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,对医学图像三维重建的研究,具有重要的学术意义和应用价值。现代医疗影像设备所获得的医学体数据量越来越多,以及医学图像本身的复杂性,使得三维重建所需处理的数据量巨大,因此提高医学图像分割的准确性、优化绘制算法、提高处理速度变得十分重要。本文主要对基于序列CT二维图像的三维可视化各个步骤的算法进行了研究。论文在分析了CT图像的成像原理的基础上,得出了CT图像的特点,介绍了CT图像预处理的几何变换和滤波处理算法。然后,对CT图像的基于区域和基于边缘的两类分割算法进行了介绍。最后,详细描述了CT图像三维重建的两种基本算法的基本原理,即传统的面绘制算法和体绘制算法,分析了它们的优缺点,并分别针对这两种算法提出了以下两种改进的算法: (1) 针对传统的面绘制算法中的拓扑不一致、计算效率低、输出网格数量巨大的不足,提出了基于面绘制的面跟踪算法。通过单层表面跟踪、数据缓冲和三角带生成三个步骤,来完成面绘制算法的三维数据的快速生成。(2) 针对传统体绘制中数据量巨大、绘制速度慢的缺点,提出了基于分割的体绘制算法。通过阈值来对体数据进行大致的分割,这样进行体绘制的数据量减少了,从而加快了绘制的速度。论文以此为基础,在PC 上,基于Windows 操作系统,利用Visual C++开发工具,运用计算机图形学和图像处理技术,实现了三维体数据的输入;二维CT 图像数据的显示和预处理;通过阈值对CT 数据进行了分割;运用改进后的算法分别对分割后的数据进行了面绘制和体绘制;对绘制后的数据在屏幕上形象逼真地进行了显示;对显示的数据进行交互式的观察,如旋转、放大、缩小。这样形成了一个三维重建的系统,为后续开发提供了软件平台。论文还对今后进一步的工作进行了展望。