提出了基于分数阶积分去噪的工业计算机断层切片图像中三维边缘曲面追踪算法.由于二维分数阶积分在去噪的同时能够很好地保持二维图像细节信息，且计算量较小，采用离散模板滤波形式去噪，效果良好.因此本文将二维分数阶积分连续理论推广至三维，利用二维分数阶积分傅里叶变换的可分离性，推导出三维离散去噪滤波模板，加入至三维边缘曲面追踪算法，克服了传统算法中Lalacian算子对噪音比较敏感的缺点.由于三维分数阶积分具有良好的去噪能力，可有效抑制噪音.实验结果表明，本文提出的基于三维分数阶积分去噪的算法能够从噪音污染工业计算机断层图像切片图像中追踪出高准确度的边缘曲面，有效改进了边缘曲面追踪算法易受噪音干扰影响的缺陷，通过体数据峰值信噪比和视觉效果比较，本文提出的算法性能优于基于三维高斯去噪的三维图像边缘曲面追踪算法.

为了提高模糊图像复原后的清晰度，提出蛙跳算法。将蛙群体分成若干个族群，每个族群包含若干只青蛙，每次进化只更新最差青蛙的位置。为防止解空间收缩，对最优个体进行高斯变异算子操作，同时设定阈值策略对蛙跳各维变量进行指导性更新。建立模糊图像复原模型，用蛙跳算法非线性映射特性建立模糊图像与复原的函数关系，使模糊图像复原的解最终收敛于泊松统计的最大似然解。建立了复原评价指标。仿真实验结果表明,与其他算法相比,蛙跳算法复原较清晰，改善百分比最大，同时耗时最少。