运用自动化分割和三维重建技术来处理医学图像,辅助医生进行分析与诊断,避免了凭借医生的主观想象和临床经验的传统阅片方法带来的不足,能增加工作效率、提高诊断精确性、客观的展示生物病理情况。在精确有效地提取出医学图像中相应目标特征量的基础上进行人体组织或器官的三维重建,是很多实用系统,如自动化病理分析、基于图像的手术导引与增强、虚拟手术平台等的基础。考虑到人体足部图像的特殊性,如图像噪声点多、区域间对比度低以及存在不易判断的伪影区域等等,对足部图像分割与重建的算法流程的各个环节与难点进行了全面深入研究。本文的主要工作包括以下几个方面:1.足部图像预处理研究。分析了足部图像的特征,确定了图像预处理的综合步骤。针对图像的特点采取加权高斯低通滤波算法来去除噪声,Canny算子来增强骨骼边缘,最后采用基于最大类间方差聚类的直方图均衡化去除图像不相关细节,并调整全局对比度。2.足部图像分割研究。考虑到医学图像肉眼辨识不易、局部不存在明显灰度差异、骨骼边缘难界定、形状不规则等特点,以快速与精确分割为目标,运用了结合快速步进算法的Level Set算法来进行骨骼提取,去除血管、肌肉等无效信息,并可通过调整计算参数获得最优的目标区域。最后采用数学形态学开操作进行图像边缘修复。3.足部图像骨骼区域重建研究。讨论了移动立方体面绘制算法的实现过程,分为对照索引值方法来构造等值面、表面法向量估算、光照效应步骤;讨论了结合光线提前终止和LOD步骤的光线投射算法中的物质分类、射线穿过数据场的空间采样过程。将图像分割步骤中得到的骨骼边缘值作为三维重建的阈值,对骨骼绘制实验进行了分析和讨论。4.设计与实现了足部图像分割和重建系统。考虑到图像重建系统的完整性和灵活性,以VC6为开发工具结合中科院三维医学图像处理与分析系统MITK开发平台对人体足部骨骼图像分割与重建系统进行了设计与实现。最后对实验数据进行了详细分析,证明该算法流程具有较好的精确性和鲁棒性。