论文中主要研究了医学图像的三维重建技术。医学图像三维重建,是计算机图形学和数字图像处理技术在生物医学工程中的重要应用,在医学诊断、手术规划、模拟仿真、整形及假肢外科、解剖教学等方面都有重要的应用。因此,对医学图像三维重建技术的研究,具有重要的学术意义和实际的应用价值。在美国、德国等发达国家,科学计算可视化的研究工作和应用试验已经十分活跃,技术水平也从后处理向实时跟踪和交互控制方向发展。三维医学影像处理系统的商品化在国外也初具规模,但国内的三维重建技术研究尚处于起步阶段。在国际和国内的研究技术前景下,经过查阅大量的资料后,研究了医学图像的三维重建的相关算法,论文研究了用改进的区域生长分割的MC优化算法实现医学图像的三维重建。对医学图像进行阈值和区域生长结合的方式分割后,将分割结果作为重建的数据输入,实现了改善MC的三维重建的算法,将医学图像进行三维表面绘制,并将软件调试结果显示出来。医学图像数据的获取部分,详细分析了DICOM标准的通信协议和DICOM文件格式,为后续的读取医学图像数据做准备。图像预处理部分,研究了医学图像的各种分割方式—对组织或器官的分割与提取,分别从边缘分割方式和区域分割方式这两大类来研究,并对两大类分割方式中常用分割的算法进行了研究。研究了三维重建技术的面绘制、体绘制方法,通过分析这两种绘制算法的特点,对它们的性能进行了评价,同时介绍了混合绘制的方法,并对这三种方法的特点做出了对比。论文核心部分,研究了经典MC(Marching cubes)算法的基本原理及实现方法,提出了基于分割的优化MC重建方法。在选择用改进区域生长方式对医学图像进行分割后,将分割后的数据作为三维重建的数据输入。分析了MC算法中的缺点和问题后,针对MC算法中出现的等值面连接二义性,以及等值面连接出现的不连续性等问题,提出了改善的算法,对等值面的顶点坐标及法向量的计算原理及实现方法进行阐述,并分析了改进算法的优点。