科学计算可视化是二十世纪八十年代后期提出并迅速得到发展的一门新兴学科。目前,它已广泛应用于医学、地质勘探、气象预报、分子生物学、计算流体力学及有限元分析等诸多领域,并引起人们越来越多的重视。科学计算可视化的核心问题是空间数据场的可视化。近年来,随着科学技术的迅猛发展,科学计算所涉及的领域越来越宽,对象越来越复杂,待处理的数据量和计算量也越来越大。为大数据场散乱体数据可视化开发高效、精确和易于实现的算法日益成为科学计算可视化领域面临的挑战性问题。流场可视化是科学计算可视化研究中的一个经典的研究方向,在流体力学、天气预报、爆轰数据模拟中都有广泛的应用,在基于纹理的流场可视化技术中,人们常用的方法是在噪声纹理上通过一定的运算使其呈现出矢量场的特征。国内外的很多学者和专家都在研究流场可视化,提出了很多的算法,这其中比较优秀的算法例如线积分卷积法(Line Integral Convolution---LIC)和点噪声(Spot Noise)等可视化算法,都已经在很多的领域里得到了广泛的应用。本文也是参阅了大量的文献,然后提出了本文的观点。本文在Jarke J.van Wijk的基于图像的流场可视化(Image Based Flow Visualization,IBFV)算法和三维表面纹理绘制算法的基础上,提出了基于三维表面纹理绘制的流场可视化算法,对点噪声纹理产生的效果图由二维向三维进行了扩展,并且通过Lambertian模型及分形纹理模型把两者有机的结合在一起,提高了Jarke J.van Wijk的点噪声流场可视化的效果。通过给予不同方向的光照角度,更加生动形象的展示出当前帧的可视化效果。