近年来,最佳视点的选择问题已成为体绘制领域的重要研究内容。由于体绘制成像速度较慢,在海量规模的体数据面前,寻找体绘制的最佳视点或一组有效的视点集合,对于分析和理解体数据的内部信息、提高体绘制的效率具有重要作用。在国内外相关研究的基础上,本文对体绘制最佳视点选择技术中的关键问题进行了探讨,主要的研究内容包括:(1)研究了基于PC平台的3D纹理映射与融合、具有半透明效果和Phong光照效果的体绘制方法,并利用OpenGL及其扩展技术实现了基于3D纹理映射与融合的体绘制。利用医学DICOM格式影像和RAW格式影像所进行的实验表明,该方法能够在目前通用PC机上绘制出高品质的3D图像。(2)在研究国内外已有的基于信息熵的体绘制视点质量评价方法的基础上,提出了一种基于投影视图的改进信息熵质量评价方法。该方法利用体数据投影图像的不透明度和亮度分量以及提取的结构信息特征,建立了反映体素重要性和体数据内部结构信息的视点熵评价函数。此外,还对信息熵以外的视点质量评价方法作了一些探讨,提出了一种基于边缘检测的简易视点质量评价方法。(3)在最佳视点选择的过程中引入粒子群、单纯形-粒子群和混合蛙跳等人工智能算法,将视点质量评价函数作为智能算法的适应度函数,利用智能算法来指导和优化最佳视点的搜索过程,以得到全局最佳视点或一组优化的视点集,实现了体数据中重要结构信息或感兴趣区域的快速聚焦和显示,极大地提高了3D可视化的效率。