等值面绘制是三维标量场可视化最重要且最基本的方法之一,能支持用户直观方便地理解三维空间场内部感兴趣的区域和信息。随着计算机软硬件技术不断发展,求解问题的规模不断扩大,复杂度不断提高,传统的等值面提取方法面临着时空复杂度过高等问题,严重影响了数据可视分析的效率。针对等值面提取算法时空复杂度过高的问题,面向不同应用,本文提出了一系列改进算法,其主要工作可总结如下:1.现有的多等值面提取需求,面临着时间复杂度较高的问题。针对该问题,本文提出了一种基于多活跃点查找的多等值面加速提取算法。该算法利用多个待提取等值面之间的关系,一次性查找出同时包含多个等值面的活跃体素,解决了传统方法只能针对单一等值面提取进行加速的问题。实验结果表明,针对多等值面提取,本文算法相对已有算法有显著的加速效果。2.为降低等值面提取的时空复杂度,提出了一种基于稀疏划分的等值面时空优化算法。通过利用网格单元之间信息共享的特性和等值面的连续性,本文在经典BONO算法的基础上提出了基于稀疏划分的BONO_Sparse算法,能有效降低算法的空间复杂性,并通过避免重复计算降低时间复杂度。理论分析和实验结果表明,BONO_Sparse算法相对于BONO算法具有更优的时空复杂度。3.为进一步优化等值面提取的时间复杂度,本文提出了一种基于稀疏划分-区域树的等值面加速提取算法。针对区域树算法具有较优时间复杂度和较差空间复杂度的特点,通过将区域树算法与之前提出的稀疏划分思想相结合,降低了其空间复杂度,同时保留了区域树较优的时间复杂度。理论分析和实验结果表明,稀疏划分-区域树算法的时间复杂度优于BONO_Sparse算法,对于中小规模数据具有更好的加速效果。