体数据可视化借助于人眼视觉容易感知的二维图像形象、直观地展示体数据内部隐含的特征信息,帮助用户对数据做进一步的分析与处理,广泛应用于医学、气象、地质、科学仿真等领域。传输函数是实现体数据分类的有效手段,即对体数据内部特征映射不同的光学属性,进而获取感兴趣特征的有效展示,这直接决定了体数据可视化的有效性。然而,定义一个能够有效展示体数据内部特征的传输函数是一个复杂而耗时的过程,制约了体数据可视化效率的提升,妨碍了体数据可视化在各个领域的拓展与应用。本文旨在研究高效的体数据绘制方法和自动的体数据分类方法,其目的均是避免复杂的传输函数设计过程,提升体数据可视化效率。经典的最大密度投影法和最大标量差累积法是当前流行的高效体绘制方法,无需调节复杂的传输函数,即可获得感兴趣特征的有效展示。然而,最大密度投影法绘制结果中最大密度特征的视觉感知效果不佳,容易引起视觉歧义,而最大标量差累积法则无法完整展现视线方向上的重要特征。传输函数的自动优化是当前体数据分类领域的研究热点,但是需要用户对初始数据具有丰富的先验知识,交互地指定感兴趣的特征,对于那些对初始数据认识不足的用户来说,这仍然是一个反复尝试、复杂而耗时的过程,存在一定的局限性。针对上述问题,本文从绘制和分类两个角度出发,对上述算法进行改进,进一步提升了体数据特征的可视化与分析效率。本文提出了一种视觉感知增强的最大密度投影法,以梯度模为衡量标准,查找最大密度特征的最佳法向,利用经典的光照模型对最大密度特征做光照处理,获得形状感知增强的最大密度特征图像。引入图像处理领域的色调映射技术增强局部特征的对比度。利用最佳法向特征的深度自适应更新光照系数,并且采用HSV颜色模型对其进行颜色映射,增强最大密度特征的深度感知。最后提出一种双阈值的区域增长策略,能够准确地提取感兴趣区域,突出地展示感兴趣的最大密度特征信息。该方法无需传输函数作用,即可获得最大密度特征的增强展示,提升了用户探索与分析体数据的效率。本文亦提出了隐藏特征展示的体数据可视化方法。在最大标量差累积法的基础上,动态更新当前最大标量值,使得隐藏于当前最大标量值之后的特征能够有效展示于绘制结果中。进而提出一种有效展示隐藏特征的直接体绘制方法,在不透明度的累加值到达临界状态时,动态计算调整系数,降低可见特征在绘制结果图像中的贡献,使得隐藏特征能够展示于结果图像中。进一步定义了方便用户选取感兴趣特征的二值函数,增强感兴趣特征在绘制结果中的展示。该类方法在初始的线性传输函数作用下,即可完整地展示体数据内部的特征信息,方便用户快速地获取与分析体数据内部特征。为简化体数据分类过程,本文提出一种体数据特征自动分析与可视化技术。对初始体数据做基于空间相似性的预分类,进而提供一种直观的体数据播放器交互手段,帮助用户交互选取感兴趣特征。定义能量函数度量当前传输函数作用下感兴趣特征可见性分布与目标可见性分布的差异,利用最速梯度下降法自动优化传输函数设计,最终实现感兴趣特征的有效展示。该方法利用体数据播放器按序绘制预分类特征,无需用户对初始体数据具有丰富的先验知识,且提供了传输函数自动优化设计方案,避免了复杂而耗时的体数据分类过程,使体数据特征的探索与分析过程更加自动化,具有较强的实用性。本文旨在研究高效的体数据绘制方法与自动的体数据分类技术,以简化复杂而耗时的传输函数设计过程,提升体数据可视化与分析效率。大量的实验结果对比与用户反馈信息亦验证了本文算法的高效性与实用性。