本课题的研究在体视化领域及计算机图形学领域具有一定的理论价值,同时还具有很强的实际应用背景,它在医学图像分析以及工业无损检测中都有广泛应用。 本文的主要研究目的是利用可编程图形处理器(GPU)实现的实时高速体绘制方法,结合目前已经存在的基于光线投射的体绘制算法和基于纹理映射的算法来实现加速绘制；另外,本课题还对体数据中被遮挡的内部结构的关键分析技术进行研究,研究内容包括基于焦点区域的体视化、基于GPU的焦点区域体绘制方法的加速算法。该算法也是体数据定量化分析的解决方法之一。 本文首先介绍了体视化及体绘制的研究现状、相关基础知识及和本文相关的一些重要概念,并对当前图形硬件的发展状况以及可以被实现加速体绘制加以利用的性能进行介绍。同时,本文还对体绘制的流程以及可编程图形处理器的绘制流程做了比较详细介绍。在此基础上,本文结合可编程图形处理器的相关特性,利用GPU的可编程顶点和片段着色器,对直接体绘制技术中的光线投射算法和基于3D纹理映射的体绘制算法进行改进。将大量的图形变换及处理工作放入可编程管线中,进而实现硬件加速的直接体绘制算法。而针对体数据中被遮挡的内部结构,本文也分别给出了利用当前图形处理器提供的可编程接口以及对纹理单元的处理能力实现的基于焦点区域的光线投射体绘制算法以及纹理映射算法。 最后,介绍了利用NVIDIA的高级渲染语言CG实现的体绘制算法,给出相应的实验结果。