随着现代计算机技术和医学影像技术的发展和广泛应用,影像检查已成为疾病诊疗的常规手段。但受传统二维切片图像本身的局限性,在直接读片时,图像中包含的信息得不到充分利用,使得漏诊、误诊率增加。而利用图像分割和三维重建技术对组织和病灶进行分割和重建,便于临床医生进行多角度、多层次的观察与分析,对提高医疗诊断水平具有重要意义。本文利用ITK和VTK两个工具包对常见医学图像分割和三维重建方法进行研究。主要研究工作包括:深入解析DICOM文件格式。针对DICOM文件信息读取困难问题,基于ITK和VTK联合编程实现对单幅和序列DICOM图像的读取与显示,并能够快速获取文件中包含的医疗信息。对医学图像分割算法展开研究。由于医学图像的多样性和复杂性,目前尚未有通用的医学图像分割方法,本文首先对ITK中常用的医学图像分割算法研究与复现,分析不同分割算法的优缺点和适用对象。然后针对分水岭算法对噪声敏感、易产生过分割的现象,提出一种结合自适应TV模型和标记分水岭变换的改进分割算法。对比常用和相似改进的图像分割算法,实验结果表明本文改进算法在对噪声强、边界模糊的医学图像分割中,能够获得合理有意义的分割区域。对面绘制中的移动立方体算法和体绘制中的光线投射算法展开研究。基于VTK编程实现对不同组织、器官切片图像的面绘制和体绘制重建,并对比分析二者优缺点。针对肺部肿瘤直接体绘制,存在肿瘤区域易被遮挡、肿瘤结构显示不清晰的问题,结合面绘制和体绘制各自的优点实现对肺肿瘤的精准定位。在以上研究的基础上,利用Qt在界面开发的优势,联合ITK和VTK编程,设计并实现了能够快速浏览并具有常用医学图像处理功能的医学图像三维可视化平台（Haust＿3D View）,界面简单,易于操作。