在科学可视化中时变体数据的可视化是一个研究的难点,如何让用户交互式的挖掘体数据的信息,更好的理解体数据一直是人们关注的核心要点。另一方面,各个领域中都存在着时变体数据,从天文探索到理论物理模拟再到生物化学研究等等这些领域都存在着时变体数据的身影。任何关于时变体数据问题的研究与解决,都有重大的实际作用和意义。科研生产中人们在探索时变体数据时,往往需要对时变体数据进行上下文一致性的可视化,以及追踪特征如何随着时间变化。这两者就对应着时变体数据研究的两大主题:传输函数合成和特征跟踪。为了解决这两个问题本文提出了一个统一框架,用户能以一致的方式处理时变体数据的传输函数设计和特征跟踪问题。具体的,我们利用分而治之的思想,对时变体数据进行分段,每一段首尾都包含一个关键帧。用户只需要在关键帧上进行相应的操作,我们的框架就能自动的生成非关键帧上的相关信息。为了实现上述的框架,我们就必须建立体数据之间的精确对应关系,为此我们提出了一种体素级匹配(稠密匹配)的算法:block match。在以往研究中计算两个体数据之间的稠密匹配是一件十分耗时的事情,这直接成为制约利用稠密匹配探索时变体数据的一大障碍。本文的block match算法有着快速、精确等特点,利用GPU并行加速,最终解决了耗时这一制约计算时变体数据稠密匹配的瓶颈。其次,在时变体数据的研究中,本文首次引入了稠密匹配的思想,它我们工作的一大创新。进一步,基于本文的框架,我们对传输函数设计和特征跟踪进行了具体的应用与分析。实验表明我们的框架,用户能更加方便的进行特征跟踪和传输函数合成。并且通过对比分析得出框架的相关应用效果达到世界领先水平。除此之外,我们还对框架中涉及到的参数和性能进行了具体的评估和分析,得出本文框架有着高的扩展性和实用性。