医学图像可视化技术是当今计算机科学研究的一个热点,它能弥补医疗影像设备在成像上的不足,为医生提供具有真实感的三维图像,便于医生从多层次、多方位观察与分析,引起了越来越多的学者关注,逐渐形成了一门具有特色的新学科。医学图像可视化技术主要有体绘制和面绘制两大类。Ray Casting算法是体绘制技术中的经典算法,原理简单,易于实现,能生成高质量的图像,但绘制速度较慢。基于空间跳跃技术的思想,本文给出了基于八叉树结构的Ray Casting改进算法,简称OBRC算法。影响Ray Casting算法绘制速度的关键是对无效体素的重采样和计算、投射光线数量多等因素,利用包围盒技术进行裁剪能有效的去除体数据周围的空体素,将包围盒对成像平面投影,只从投影内的像素发射光线,减少光线投射的数量。转换函数是影响Ray Casting算法生成图像质量的关键。一维转换函数设计简单,但存在二义性;多维转换函数设计复杂,计算量大,能得到高质量的图像。本文在一维转换函数的基础上,利用体素的梯度信息来识别实体类型,消除了一维转换函数的二义性,避免了使用多维转换函数对执行效率的影响。通过光线与包围盒求交获得采样点的范围;采用新的八叉树结构,优化了采样点的选取和计算;八叉树的邻域结点代替等间距的采样点,避免了对颜色相似区域的重复计算,达到了跨区的效果,由于采样点的计算未采用三线性插值操作,降低了计算复杂度。实验证明,本文提出的基于八叉树结构的改进算法在保证了图像质量的基础上,满足了实时绘制的要求。