随着世界范围内人口老龄化的日益加剧,骨关节病对人类健康的危害也日益凸显。为了诊断骨关节病的发展程度,在临床上,医学工作者们通过肉眼观察关节部位的医学图像序列,对关节软骨的形状、厚度和体积进行主观判定。现代科学和成像技术的不断发展为医学图像处理领域带来了巨大的潜力,也令计算机辅助骨关节病诊断成为可能。本文基于前人成熟的图像分割算法,提出了一种复合的三维软骨分割方法,结合海森矩阵和水平集等多重算法对三维图像中的软骨组织进行提取。对软骨分割结果进行的三维重建,以直观地展示软骨的尺寸、结构等信息。本文的主要工作有:1)通过海森矩阵的特征值关系来强化三维空间中的薄面体结构,提取出空间中特定尺寸的薄面体。再结合图像的灰度信息和空间连通性信息,去除这些薄面体结构中的非软骨组织,提取出粗略的软骨组织轮廓。2)初步提取出的软骨组织在轮廓边缘上存在着误差。水平集算法对于描述三维空间中的曲面演化有着极佳的效果。因而,在综合考虑了几种不同水平集算法后,引入基于可变区域能量最小化拟合的三维水平集算法,对软骨组织的轮廓进行细化,求取精确的软骨组织轮廓。使用成套的膝关节MR图像实验,以医生提供的手工软骨分割结果作为标准,比较并评估算法的效果。3)使用VC++与QT相结合,设计一个具有可视化交互界面的三维软骨分割与重建系统。使用前文所述的算法,对三维空间中的软骨进行提取与分割处理,以三维重建的形式展示算法的结果。使用VTK的体绘制算法对原始三维医学图像数据进行三维重建,面绘制对提取出的软骨组织进行三维重建。本系统以辅助骨关节病的诊断为目标,直观地对比展示了三维空间中关节结构和算法分割的软骨组织。