医学图像能够提供大量有效的临床、形态学等医学信息,是迄今为止用于辅助医学诊断、整形外科手术最广泛的新技术手段之一。医学图像三维重建技术利用二维医学图像序列重建出三维模型,为医生提供直观、全面、准确的病灶和正常组织信息,更为生物组织器官的仿生制造提供了不可或缺的条件,是当今医学影像领域研究的热点之一。鉴于传统牙颌仿生建模中的工序繁杂、结构不精准,本文利用CT图片能够提供丰富、精确、有效数据的优点,利用滤波、图像分割等方法提取出了牙颌结构特征,并用三维重建算法进行二维序列图片数据的重建,得到了良好的牙颌模型。论文首先论述了CT图像的产生原理,并详细介绍了优秀的图像处理开发工具包VTK(Visualization Toolkit)和ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)。分析了基于DICOM标准的图像解码,然后介绍了灰度变换和噪声消除的图像预处理技术。针对预处理之后的图像分割问题,文中引入了阈值分割、区域生长和形态学操作。在三维重建部分,首先介绍了三维重建的面绘制,并叙述了Marching Cubes算法抽取等值面的基本思想和算法原理,分析了MC算法中连接方式产生二义性的原因及消除二义性的方法。针对MC算法执行效率不高,提出了MC算法的改进策略。最后,在充分学习和研究由中国科学院自动化研究所医学图像处理研究室开发的3DMed软件基础上,设计了自己的牙颌仿生建模系统。提出了基于VTK、ITK的开发模式,通过ITK进行图像分割方面的处理,利用VTK进行重建并实现可视化,在VC++6.0实现了界面设计和系统的集成。整个系统目前已具备了数据读取、图像预处理、图像分割,三维重建、模型保存等功能。实验结果表明,该系统能够方便、有效的构建出结构完整的牙颌模型,并将为口腔正畸学、口腔生物力学等相关学科提供一套基础性研究工具,使得相关学科的研究更具客观性、前瞻性和科学性,使得临床畸形诊断与矫治设计更为精确和规范。