本文的主要研究内容是医学图像分割技术以及三维可视化技术。医学图像的三维可视化技术是目前医学图像处理中的一项重要内容,能够弥补影像设备在成像上的不足,能够为用户提供具有真实感的三维医学图像,便于医生从多角度、多层次进行观察和分析,并且能够使医生有效地参与数据的处理与分析过程,在辅助医生诊断、手术仿真、引导治疗等方面都可以发挥重要的作用。医学图像可视化中一项重要任务就是通过分析描述对象的特征,把感兴趣区域从周围环境中分割出来,并计算分割区域的解剖、病理、生理等方面的信息。因此,对医学图像分割和三维可视化的研究,具有重要的学术意义和应用价值。医学图像分割是正常组织和病变组织三维可视化、手术模拟等后续处理的基础,它在医学影像处理与分析中具有特殊重要的意义。本文首先研究了区域生长算法和模糊连接度理论在医学图像分割中的应用。在分别讨论了其优缺点的基础上,进而提出了一种基于区域生长和模糊连接度的医学图像分割方法,同时结合各向异性滤波和Canny算子边缘检测,实现了对医学图像感兴趣区域的准确分割和提取。实验表明所提出方法在待分割对象边界比较模糊的情况下分割效果较为理想。医学图像三维可视化技术主要分为面绘制和体绘制两大类。在面绘制方面,本文重点研究了目前流行的Marching Cubes方法,详细介绍了该方法的基本原理及其二义性的解决方法。本文在Windows系统平台下,通过C++编程语言编程实现了Marching Cubes算法对人体不同组织、器官切片图像的三维表面绘制,取得了较好的重建效果。之后对重建结果进行了详细的分析,提出进一步的改进方法。为解决传统的Marching Cubes方法无法精确重建边界比较模糊的对象的问题,本文结合之前提出的分割算法,实现了基于分割的表面绘制方法,可以有效地重构出原始边界比较模糊的对象。在体绘制方面,本文重点讨论了光线投射算法的基本原理及其具体实现过程,并探讨了光线投射算法实现过程中的关键技术,包括光照模型、图像合成以及传递函数设置等问题。通过C++语言编程实现了光线投射算法对医学切片图像的三维可视化。在此基础上,针对三维交互剖切技术进行了深入研究,详细讨论了平面剖切,包围盒剖切等相关的交互剖切技术。最后通过实验证明了所研究内容的有效性和实用性。最后,运用文中介绍的图像分割和三维可视化算法,结合VTK、ITK两个优秀的开源类库,设计并实现了一个医学图像处理系统。此系统包括图像分割、图像配准、图像三维可视化以及对重建后结果进行虚拟切割等常用功能,界面简单,易于操作。