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三维体数据场重建是体数据建模与分析的一个非常基础和重要的步骤，首先，在体数据重采样方面，如果我们需要对稀疏采样的离散体数据做加细重采样，我们首先需要对体数据进行连续拟合，然后再进行采样；其次，在基于体数据重建的分析方面，重建算法的精度直接决定了后续分析的准确性，如基于重建的等值面提取和直接体绘制，我们都需要先对离散体数据进行连续插值，然后再基于重建的连续数据场进行分析，综上所述，三维离散体数据的重建是非常重要的。本文利用并改进了已有的基于拟插值方法的三维体数据场重建理论，首次提出一种充分利用体数据自身信息与核函数优化相结合的预处理算法，使得重建误差在L口意义下达到最小并且充分挖掘了数据自身所蕴含的丰富信息，建立了一种和数据相关的体数据重建框架。