二维兽用B超图像进行三维表面重建能更加准确、形象地展示动物体内部各组织、器官的病理结构,能迅速地为兽医提供诊断信息。但兽用B超图像和兽用CT、兽用X光及核磁共振等其它医学图像相比, 具有分辨率差,灰度级别少,灰度分布范围窄,有一定噪声干扰, 各组织和器官之间没有明显的灰度变化等不利因素，利用传统方法提取到的边缘或是太宽,或是间断,不能准确完整地表达兽用B超图像中器官的形态,因而不能作为三维重建的依据，这正是兽用B超图像噪声干扰严重,轮廓残缺不全所造成的，先对某几个经边缘增强处理后的典型兽用B超序列截面图像中所要重建的对象进行擦除与填补,只提取出重建对象的单像素轮廓再在边缘检测方法的基础上提出了一种用于三维重建的兽用B超图像序列精确半自动的轮廓提取方法。 　   在进行轮廓提取之前,必须进行预处理。兽用B超图像预处理的任务就是抑制噪声,增强细节,改善图像质量,为特征提取等后续处理提供一幅高信噪比的优质图像。兽用B超图像存在着噪声大,灰阶少,对比度差等不足,而且常出现回声失落等现象,导致轮廓残缺不全,因此,对预处理提出了较高的要求，尝试了大量算法,针对不同种类的图像, 相同算法具有不同的处理效果, 而且对相同兽用B超图像进行预处理的效果, 不仅与算法有关,还与处理的顺序密切相关。然而,现有的图像预处理算法大多没有考虑后续处理的要求,针对兽用B超图像处理的效果也很不明显,所以在现有算法的基础上进行改造、创新,经反复的分析,找到了较适合于兽用B超图像的预处理方法。在实际运用中,采用的方法是对原始的兽用B超图像***行保持边缘的平滑化滤波,再进行直方图均衡化增强,这样能很好地完成图像预处理的任务。该处理方法能为轮廓提取提供一幅好的数字图像。