医学图像(如CT、MRI)的可视化及其交互技术已经成为医学图像处理中研究的热点问题,重建出的三维图像能直观立体的展示器官、组织或病变体的三维形态,通过人机交互可达到辅助疾病治疗、手术规划、假肢设计等目的。但是目前交互式医学图像三维重建研究中存在很多亟待解决的问题,本文主要就其中制约交互式医学图像三维重建的几个关键问题:交互功能设计、序列医学图像分割质量改进、重建加速技术等问题进行了深入研究。其中,针对医学图像本身比较模糊的缺点,本文提出了一种多分辨率的医学图像增强方法,首先采用加窗的选择式掩模滤波方法,然后将小波变换应用于医学图像的去噪和增强,对感兴趣区域进行频谱扩展,增强层次感。针对Snake主动轮廓算法对轮廓的初始位置比较敏感的缺陷,本文首次提出了将Snake主动轮廓算法和区域增长算法相结合的分割算法。将区域生长分割结果的轮廓作为Snake主动轮廓的初始化位置,充分利用Snake主动轮廓算法和区域增长算法的优点,并且不明显降低算法的运行速度,从而大大提高了序列医学图像分割的准确性。针对经典MC(Marching Cubes)面重建算法解决二义性问题时,计算量很大的缺陷,提出一种改进的算法:采用线性插值法求出二义性面与等值面的交点,然后分别连接二义性面对边上的交点形成两条相交直线,最后通过判断直线交点的状态值,来唯一的确定等值线的连接方式,从而较快地解决了二义性问题;针对光线投射算法无效计算量大的问题,提出了提前截止计算的算法:在序列医学图像分割的基础上,图像合成时,设定无效计算阻光度阈值,进一步减少计算量,从而提高了重建的速度。在三维交互及系统设计方面,针对系统的开发工具VTK的数据模型及交互机制,本文设计了医学正交三截面显示和虚拟内窥镜及其漫游等高级交互手段。最后本文开发了一个基于VTK的交互式医学图像三维重建系统,实验表明:该系统具有良好的交互性、实时性、和较好的三维重建结果。