医学超声三维重建,是指将由超声成像设备获取的二维图像序列构建出组织或器官的三维立体模型。由于人体内部的二维图像,不能给医生直观的立体感觉,对病变体及周围组织进行观察效果不佳。而对这些图像序列进行处理重建出三维视图,将看不见的人体器官以三维形式“真实”地显示出来,就可辅助医生对病变体及周围组织进行分析,提高了医疗诊断的准确性与科学性。本文对医学超声图像三维重建的理论基础及实现流程进行了深入全面的分析和讨论,设计算法处理并构造了眼球超声图像数据集,实现了眼球切片的视网膜三维重建。在眼球超声图像预处理中,分析了眼球超声图像的特点,针对超声图像特有的Speckle噪声,采用自适应加权中值滤波器(简称AWMF)有效地去除了噪声并较好地保留了图像细节。结合眼球的生理解剖特征,采用基于一维Otsu阈值方法的三维分割算法对图像进行分割,并设计了提取眼球视网膜组织的算法。采用基于最大互信息量的图像配准算法调整眼球切片序列。由于邻近层片的片间距要大于层片内部相邻像素间的距离,本文提出一种改进的基于对应点匹配的图像插值算法插值出中间切片。通过与传统插值算法的实验结果比较,证明了该算法的有效性。针对该眼球三维数据场分布紧密的特点,采用基于图像空间扫描的光线投射算法并结合基于MITK的3DMed 2.0影像分析处理系统,采用体绘制的方法获得了眼球视网膜的三维立体图像。