数据可视化环境能够对科学研究中产生的数据通过图形的方式进行展示，便于研究人员对于数据内部包含的信息进行探索和研究。随着计算机技术和工业技术的飞速发展，人们获取信息的范围越来越广泛，需要处理的数据也越来越复杂，传统的完全CPU计算的模式已不能满足可视化系统的需求。本文利用现代显卡中GPU强大的计算能力，通过GPU硬件加速和并行计算的模式，系统地研究了基于GPU硬件加速的体绘制技术和利用集群协同处理能力的GPU并行体绘制方法;并根据当前更高分辨率更直观的数据可视化需求，在针对投影曲面映射的基于优化顶点弹簧模型的GPU曲面细分渲染算法的基础上，创建了一套包含多投影拼接和单投影球幕显示的基于优化GPU绘制关键技术的投影可视化交互系统;从数据绘制到最终的结果图像展示，创建出一个覆盖完整体数据可视化流程的综合环境。本文具体研究内容包括:　　1.研究了一种基于GPU硬件加速的直接体绘制算法。该算法基于CUDA统一编程模型，针对直接体绘制中广泛使用的光线投射算法，利用不同屏幕像素之间的计算无关性，结合CUDA架构中的良好的线程组织和内存管理，将体绘制计算任务并行分发给GPU中各流处理器，使得绘制算法能够得到高效地执行;并根据CUDA架构中各物理架构的特性，在利用CUDA内存模型有效地进行不同种类内存分配的同时，根据显卡纹理内存本身的组织结构，提出了基于体数据纹理内存的线程块优化方法;以及根据真实体数据中国有的空区域特点，提出了基于遮挡平截体的空区域跳跃的绘制优化方法，显著提高了体绘制的整体执行效率。　　2.研究了一种基于Sort-Last并行绘制的GPU体绘制系统。该系统首先通过将大规模体数据划分成八叉树体数据分块，并结合数值统计优化和两阶段分块压缩的方式，实现对大规模体数据的高效划分和存储管理;然后，利用集群系统的协同处理能力，采用静态负载和动态负载相结合的K-D树负载均衡方法，将体绘制分块的绘制任务分发到不同的绘制节点;最后，将基于混合CPU和GPU解压的体绘制方法和基于矩形包含区域的多线程图像合成方式，得到完整数据集的并行绘制结果图像。实际体数据的实验和对比验证了整个并行绘制系统的可行性。　　3.研究了一种基于优化顶点弹簧模型的GPU曲面细分渲染算法。该算法首先研究了一种基于优化顶点弹簧模型的自适应快速校正标定方法，其基于球幕曲面投影过程中由于镜头光线传输和曲面投影表面引起的扭曲现象，借助“投影机-相机”构成的光学反馈系统，通过对弹簧模型的不断迭代和更新工作，快速方便地完成整个球幕的粗粒度校正操作;然后，在该粗粒度校正结果网格基础上，通过基于GPU图形硬件加速的曲面细分技术，根据人眼视线方向实现自适应地网格细分，并按照球幕投影曲面与屏幕表面的映射关系，实现图像和图形应用的投影图像渲染生成。　　4.研究了一种基于优化GPU绘制关键技术的投影可视化交互系统。该系统首先研究了由投影仪、相机、嵌入式处理芯片以及网络交换接口等硬件组成智能投影仪，并在通过格雷码结构光预先进行相机与投影仪校正基础上，建立了多投影仪拼接和单投影仪曲面两种显示系统;接着，通过多维编码结构光的投影方式智能地完成不同智能投影仪之间的邻近关系分析，并在此基础上实现多台投影仪的拼接显示;然后，在前面基于优化顶点弹簧模型的GPU曲面细分渲染算法基础上，实现了基于小型球幕投影的半沉浸式可视化;最后，为了方便地与投影显示系统进行交互，还研究了一种基于人体身体姿态的交互方式，在完成人体上半身建模的基础上，采用对上半身模型进行基于粒子滤波的分层跟踪方法，实现投影可视化系统的交互过程。