该文主要分为两大内容,距离变换及其在医学软组织中的应用,模糊聚类均值分割方法的改进.我们详细介绍了各种近似距离变换(街区、棋盘和切削距离变换)和精确欧氏距离变换,并在陈陵的二维欧氏距离变换的基础上,提出了三维欧氏距离变换,通过优化方法有效的减少了参与计算的像素数目.该算法的时间得杂度为0(n<3>1ogn).进一步,针对医学图像实现了基于距离变换的软组织分层显示功能,并应用在们自行开发的三维医学图像处理处理与分析系统中对医学CT图像进行软组织显示处理,取得了较好的效果.该文的别一部分是对模糊聚类均聚的改进,算法基于原始图像构造冗余图像,从而增加像素的独立特征,提高图像分割的准确性.该算法分为三步.第一步是像素的模糊化,通过模糊期望值构造冗余图像;第二步是通过冗余图像修改模糊隶属度进行聚类分割;第三步是三维显示.由于利用冗余图像增加了每个像素的特征量,该算法增强了聚类分割的精确度.然而,这方面的工作还存在计算量大,分割过程需要人的参与等需要进一步改的问题.在文章的结尾我们还展望了虚拟内窥镜技术的发展,距离变换是虚拟内窥镜中路径设计的技术关键.