在计算机功能不断强大下，医学影像学得到了大力发展。该技术在生物医学领域方面取得了很大成就，并在临床诊断中占据着重要的地位。虽然计算机断层图像能够反映病灶信息，但是单张 CT图像往往不能为医生提供充足的诊断信息，对医生经验的依赖性很大，需要医生在脑海中重建三维结构，依据主观意识对病理信息进行分析及判断，容易忽略掉有用的信息。尤其一些比较隐匿性的病灶信息，会造成误诊甚至会错过最佳治疗时机，基于 CT医学图像三维可视化技术能够为医生的精确诊断和治疗提供技术保障。一方面，序列 CT图像三维重建为临床诊断提供丰富、直观的医学图像三维模型信息，从而能够辅助医生获得病变组织或者器官综合信息。另一方面，在虚拟环境下，三维结构体能够用作模拟手术的实验对象，从而有利于规划合理的治疗方案。本文对损伤骨骼序列 CT图像的重构进行重点研究，具体内容如下：　　1.根据序列CT图像的特点，首先选取双边滤波作用在CT图像上，实现去除噪声并保留 CT图像细节信息目的。然后针对序列 CT图像病灶位置定位的问题，通过采用基于形态学的黑帽运算和自适应 Canny边缘检测方法相结合，实现了损伤CT图像病灶位置自动提取并标记。　　2.采用互信息度、模糊梯度及边缘方差相似测度相结合方法建立代价函数，通过 Powell优化搜索方法，能够快速地确定几何变换参数，从而使代价函数达到最优解。该方法不仅解决误配准，还提升了计算效率。　　3.在三维重建过程中，重点研究了 CT图像间配准和插值的技术问题。在此基础上，使用光线投射算法实现了三维重建，且对重建后三维模型进行定性及定量地评价。实验结果表明在光线投射算法中应用改进的配准代价函数能够有效地建立组织或者器官的三维模型。