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为了满足医学影像可视化和3D可视化艺术等应用领域不断提出的现实要求，随着CPU和GPU（Graphics Processing Units）计算能力的不断升级，在普通PC上实现实时高质量体绘制的研究在近年来不断涌现。海量体数据场的实时多分辨率绘制、高级光照模型以及传递函数的交互调整与有效分类等方面，不断涌现出新的研究成果。本文主要面向医学影像应用，着力于解决如何实时地进行体绘制以及改善绘制结果的质量以满足医疗实践需求等现实问题。针对这些问题，本文选用GPU并行加速光线投射法（Ray Casting）以获得实时性、通过深入分析走样现象提出有效的反走样算法以获得高质量绘制结果，并通过研究光照模型来增强绘制结果的图像真实感。总的来说，本文在以下方面取得了一些创新：1)随着GPU进化到GPGPU（General-Purpose computation on GPU），NVIDIA适时推出CUDA（Compute Unified Device Architecture），GPU加速体绘制的研究开始由纹理切片法加速和基于可编程着色器的加速转到依赖于GPGPU的并行加速。本文考虑了光线投射法的各个实现细节，基于CUDA获得了相对于CPU端的巨大加速比，解决了实时体绘制的问题。2)本文充分考虑了体绘制各个阶段中可能产生的走样现象，深入分析了木纹状走样的可能原因，探讨了基于物理意义的三种预积分实现，提出了一种结合随机抖动和预积分的有效反走样算法；同时研究了实现单散射光照模型需要处理的各种细节，结合了单散射计算来突出物质的层次细节。实验证明，本文提出的算法能够在获得高质量的绘制结果的同时，很好地兼顾了绘制速度。3)本文基于光线投射法实现了等值面绘制，并在此基础上对高级光照模型进行了初步的研究，提出了一种融合Blinn-Phong局部光照、阴影、环境光遮蔽和次表面散射的实时高质量等值面绘制算法。4)本文独立设计了用于三维可视化的实验系统，实现了基本的核心功能，支持医学图像的读写与浏览、1D传递函数的交互调整和体切割，具有良好的工程参考意义。因此，本文有效解决了体绘制的处理时间以及结果图像质量的问题，在医疗实践应用或3D可视化艺术等领域都有良好的指导及参考意义。