近年来，随着各种数据获取技术与影像技术的逐渐成熟，三维标量场可视化技术已经成为科学计算可视化领域中的研究热点。体绘制作为一种重要的三维标量场可视化技术，在科学计算、医学成像等领域中有着广泛应用。　　 在实际应用中，用户通常对所用算法中的参数并不充分了解，为了获得较好的效果，需要反复调试各个参数。这个过程费时费力，而且不一定能获得期望的效果。另一方面，用户往往只关心体数据中的某一种特征，而把其他数据看作上下文信息。本文对医学体数据可视化中存在的一些问题展开研究，论述了两种针对特定应用场景的自动与半自动的可视化技术。　　 为了解决对内部组织结构可视化的问题，本文提出了一种基于梯度向量的传递函数来显示内部组织的形状及其纹理方向。通过将三维梯度向量投影到RGB颜色空间中，三维梯度向量的大小和方向分别反映在可视化结果颜色的亮度和色调中。即使大小相近的三维梯度向量仍然可以通过代表梯度方向的颜色色调来区分。实验结果显示这种方法能够为清晰展现体数据内部组织的结构、形状，还能将组织的纹理方向通过颜色色调来表现出来，从而有助于用户做出更好的判断与决策。　　 在医学体数据中，不同组织的灰度值经常出现在相互重叠的标量值范围内，而且用户感兴趣的组织结构有时还会被相邻的组织结构部分或全部遮蔽，使得对该区域的可视化难以获得理想效果。本文论述了重要性驱动的体绘制与梯度剥离算法来显示感兴趣的内部组织结构。通过先自动将体素聚类成若干簇，再交互式地为每个簇指定各自的重要性因子，然后在光线投射体绘制过程中，将重要性因子混合到体素的不透明度值当中，从而达到选择性地显示感兴趣区域的目的。梯度剥离算法通过指定累积梯度的最大、最小阈值，然后光线投射体绘制过程中当某个像素的累积梯度达到阈值时就清除该像素的颜色与不透明度值，从而达到去除视野前方组织而显示后方组织的效果。实验结果显示这套技术方案在显示体数据内部结构与去除视野前方遮挡感兴趣区域的障碍物上达到很好的效果。