本文主要研究基于断层图像序列构建三维几何模型的方法,对医学断层图像的层间插值技术、面绘制中轮廓的重采样算法和三角化方法以及三维模型网格的合并算法进行了研究分析和改进。由于在多数情况下,两幅相邻断层图像之间的距离过大。为了得到更好的层间分辨率,需要对断层图像进行层间插值。针对直接灰度插值的缺点,本文提出一种根据轮廓寻找匹配对应点的插值方法,解决了插值图像的边界模糊问题。在基于轮廓拼接的三维重建算法中,需要对轮廓进行采样。针对现有的采样算法不能使精简数据和保持形状相统一的问题,本文提出一种基于轮廓压缩的采样算法对轮廓进行采样。该算法可以找到轮廓上的特征点作为采样点,既减少了数据量,又保持了轮廓的形状。根据得到的采样点,结合断层图像的特点,采用改进后的最短对角线法重建出了物体的三维模型。本文还对基于等值面的表面重建和直接体绘制算法做了研究和实现。采用面绘制算法,尤其是采用基于等值面的方法对物体进行三维重建,得到的模型中所含三角面片的数量是非常巨大的。为了满足某些特定场合的需要,要对其进行合并,适当减少三角网格的数目。本文对已有算法进行研究总结,提出一种综合考虑曲率和几何误差的量度准则,并采用半边折叠进行网格合并的算法。此算法在减少网格三角面和顶点数目的同时,尽量保持了原始模型的拓扑结构、边界和尖锐棱边之类的形状特征。