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随着科学技术的飞速发展，超声波检测技术已经广泛的应用于无损检测、医学检查、钢铁、工程设备和航空航天等领域;为了获得精确可靠的结果，与三维可视化、自动化及信息化等技术相结合成为发展的趋势，利用三维可视化技术能够实现从二维超声影像到三维真实感图形，而且可以提供比二维空间更多的观察角度，便于对超声数据进行可视化分析。近年来随着超声检测设备不断的更新换代，采集到的超声图像分辨率越来越高，数据量也越来越大，如何实时对海量超声数据可视化，成为目前研究的热点和难点。 面对着海量的超声断层数据给可视化算法提出的新挑战;包括绘制效果的实时性以及由于超声成像机制引起的斑点噪声问题;虽然已经提出了很多的算法来抑制超声断层数据中的斑点噪声，但是还没有十分有效的方法能够在抑制斑点噪声的同时保留其中的细节信息。本文从超声断层数据中的斑点噪声抑制入手，提出了基于边缘保持的斑点噪声抑制模型，能够使超声断层数据的三维可视化获得更清晰的效果;在海量超声断层数据三维可视化方面，本文提出的基于单PC并行和基于数据共享的分布式处理架构实现了对海量超声断层数据的三维可视化，并且可以达到实时交互的效果。具体包括以下三个部分: (1)对于超声成像机制引起的固有斑点噪声，影响超声图像的特征提取、识别和分析。目前基于各向异性扩散模型噪声抑制算法能够很好的去除这些斑点噪声，但是在该模型中使用的是像素点的梯度大小与梯度门限作比较，不能区分由噪声引起的伪边缘，所以仅用梯度大小来区分噪声和区域边界存在缺陷。本文提出的基于边缘保持各向异性扩散模型的方法，该方法引进改进的Canny边缘检测算子，同时也将选择性的保真项应用于该模型中;实验表明本文提出的模型在去除超声图像中斑点噪声的同时，也可以保留重要的边缘、局部细节信息。 (2)针对采集到的超声断层数据分辨率越来越高，获取到的超声断层数据量也越来越大问题，如何将这些数据量超过PC内存容量的“海量数据”，快速实时的对海量的超声数据进行体绘制可视化，是目前亟需解决的问题。本文提出了基于单PC并行的处理框架，该框架在充分利用基于GPU、CPU并行绘制的基础上，引入预览体数据与核外技术。从实验结果上可以看出本文所提出的处理框架提升了基于单PC海量超声断层数据的可视化处理的能力，并且具有实时的交互性能。 (3)目前针对海量超声断层数据的体可视化处理能力虽然得到了很大的提升，但是这类框架的处理方法多是将任务细分、或将数据分块，然后再合成得到最后的可视化结果，这类方法中对于任务的划分、调度和合成等阶段比较耗时，成为该类系统性能提升的瓶颈。本文提出了基于海量数据共享的分布式处理框架，该框架由前端工作站和计算结点组成，原始数据采用共享存储的方式存放在数据存储中心（高速磁盘阵列）上，大批量的数据传输只发生在前端工作站和数据存储中心以及计算节点和数据存储中心之间，前端工作站向计算节点发布计算任务和计算节点向前端工作站回传状态信息的时候有少量数据传输，这样可以最大程度地保证网络带宽的利用率，同时提高前端工作站的用户操作响应速度。 实验结果表明，本文所提出的针对超声断层数据中的斑点噪声抑制模型能够有效的抑制噪声，同时达到了对于边缘信息的保护，为三维可视化提供了真实清晰的断层数据;在海量超声断层数据可视化方面，实验表明本文提出的处理框架可以达到实时绘制的效果。