基于张量(Tensor)场理论的图象处理算法是当今图象处理领域研究热点之一。将张量场理论应用在三维医学图象去噪，国内尚属空白。本文在“国家数字化医学影像设备工程技术研究中心”的资助下，对该方向进行了研究，并取得一定成果。 本算法目的为：去除噪声的同时，最大限度保留结构信息，并给予适当增强。算法思想为：首先对三维数据场中各个局部邻域进行采样，通过一定映射关系，生成三维张量场。然后利用张量场属性来控制滤波器的大小、形状和方向。在局部邻域中主要朝向(Orientation)上实行高通滤波，保持结构信息不受破坏，在非主朝向的其他朝向上对高通滤波进行抑制，实行低通，去除噪声。本文同时提出了将二维模糊蒙片增强技术应用在三维医学图象上的思想，对去噪后三维数据进行增强处理，取得良好增强效果。 本文所研究之算法，已得到编程实现。经过测试，处理后图象的PSNR(峰值信噪比)平均可提高32％。噪声得到较好抑制，结构细节信息得到很好保留。