图示可视化(Illustrative visualization)融入艺术表达方法，将物体或对象的视觉特征直观地、抽象地表达出来，被广泛应用于医学教学、手术训练、流体模拟等领域。本文提出一种基于梯度域网格编辑的二维形变算法，并将其用于物体形变的图示可视化。本文的核心思路是将形状变形的问题转化为对二维微分网格的操纵，并用泊松方程进行求解。与前人方法相比，我们对传统的泊松网格编辑有如下改进：首先，引入了各向异性的物理特性，可以为不同区域设置x，y方向上不同的材质属性。这样既可以模拟骨骼的刚性，又可以模拟类似肌肉组织等在各向异性的弹性。其次，本文重点探讨了从已有图例中学习形状风格的方法，可以将参照图例的形状风格通过轮廓学习移植到目标图例中，这对于图例的再创作有重要的意义。最后，我们从生物形态学引入了形状上下文的概念，即用一系列关键特征点之间的相对位置描述不同物体之间的形状区别。通过形状上下文对变形的约束，本文方法可以在变形中保持对象的重要全局形状特征不变。实验结果表明，本文方法在视觉效果和物理真实度上效果理想，交互速度达到实时，用户操作较常规的三维变形方法简单。专业医学图例艺术家对我们开发的系统给出了较高的评价。