随着社会科学技术的不断进步，越来越多的先进科技被用于医学领域，其中使用电子计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)技术可以扫描人身体数据。不像其他三维扫描设备那样，仅仅获得物体表面的三维几何数据，CT及MRI设备可以直接获取物体内部的信息，得到体素图像或者说是体素数据。　　然而，由于体素图像实质上是一个对三维空间的正则采样，每个体素本身与所包含的物体是没有任何关系的。一个自然且更加简洁的想法是，使用非正则的网格结构来表示整个三维空间的物体，其网格结构与所表示的物体相关联。在三维空间中，四面体网格结构就是一种这样的网格结构。同时四面体网格更好地提供了一个对物体可视化处理的方式。更重要的是，现在有许多先进的现代医学数据处理方法及应用环境，更偏向于处理四面体网格数据，而不是直接处理原始的体素数据。本文提出了一个框架，用于将体素图像转换成四面体网格，使得这个四面体网格可以很好的逼近真实物体，同时可以被用在更多的医学数据操作中。　　为了将体素图像转换成四面体网格，现有的方法常常会先对原始数据进行恢复，剔除原始数据中可能存在的噪音等误差的影响。之后对体素图像进行分割，将相同的组织分割在同一类别中。最后再根据图像的分割结果，进行四面体化。但不同于理想的情况，这种多步方法会使得误差不断地累积，前面的步骤一旦存在较大的误差，之后的所有步骤都无法进行修复。　　正是由于这种多步方法的缺点，一个更有效，更直接的方法就是通过有噪音的原始体素数据来直接生成最终需要的四面体网格。本文使用这种思路，提出了一种变分模型，引入了全变分正则项，并且使用拉格朗日乘子法，交替方向乘子法等算法，优化该变分模型，直接从输入的原始体素图像中得到四面体网格，同时对网格的顶点位置，连接关系，四面体的属性信息都进行了优化。对于原始体素图像中存在的噪音也可以很好的处理。