Com o aperfeiçoamento de técnicas de aquisição de imagens médicas, como, por exemplo, a tomografia computadorizada e ressonância magnética, a capacidade e a fidelidade do diagnóstico por imagens foram ampliadas. Atualmente, existe a tendência de utilizarem-se imagens através de diversas modalidades para um único diagnóstico, principalmente no caso de doenças graves. Entretanto, o registro e a fusão dessas imagens, chamadas mutimodais, em uma única representação 3D do paciente é uma arefa extremamente dif[icil, que consome tempo e que está sujeita a erros. Sendo assim, a integração de imagens de diferentes modalidades tem sido objeto de pesquisa sob a denominação de Visualização de Volumes de Dados Multimodais. Sistemas desenvolvidos com este objetivo são usados, principalmente, para combinar informações metabólicas e funcionais com dados de anatomia, aumentando a precisão do diagnóstico, uma vez que possibilitam extrrair uma superfície ou região da imagem que apresenta a anatomia, e, então, observar a atividade funcional na outra modalidade. Durante a análise de tais imagens, os médicos estão interessados e quantificar diferentes estruturas. Seusobjetivos envolvem, por exemplo, a visualização de artérias e órgãos do corpo humano para análise de patologias, tais como tumores, má-formações artério-venosas, ou lesões em relação às estuturas que as circundam. Assim, um dos principais obetivos de um algoritmo de visualização volumétrica é permitir a identificação e exploração de estruturas internas no volume. Como o volume é normalmente um "bloco de dados", não se pode visualizar o seu interior, a menos que se assuma que é possível ver através de voxels transparentes, ou que é possivel remover voxels que estão na frente na qual o usuário está interessado, o que foi feito através de técnicas de segmentação ou de corte. Este trabalho presenta uma abordagem para a visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodais. A abordagem está fundamentada na utilização de ferramentas de corte, tanto geométricas quanto baseadas em conteúdo, evitando, assim, o uso de técnicas de segmentação; e na integração dos dados multimodais na etapa de acumulação de pipeline de visualização volumétrica. Considerando que as aplicações que suportam este tipo de visualização envolvem a integração de várias ferramentas, tais como registro, corte e visualização, também é apresentado o projeto de um framework que permite esta integração e um alto grau de interação com usuário. Para teste e validação das técnicas de visualização de estruturas internas propostas e do algoritmo desenvolvido, que consiste numa extensão do algoritmo de ray casting tradicional, foram implementadas algumas classes desse framework. Uma revisão baseada na análise e na classificação das ferramentas de corte e funções de transferências, que correspondem a técnicas que permitem visualizar estruturas internas, também é apresentada.

Com o aperfeiçoamento de técnicas de aquisição de imagens médicas, como, por exemplo, a tomografia computadorizada e ressonância magnética, a capacidade e a fidelidade do diagnóstico por imagens foram ampliadas. Atualmente, existe a tendência de utilizarem-se imagens através de diversas modalidades para um único diagnóstico, principalmente no caso de doenças graves. Entretanto, o registro e a fusão dessas imagens, chamadas mutimodais, em uma única representação 3D do paciente é uma arefa extremamente dif[icil, que consome tempo e que está sujeita a erros. Sendo assim, a integração de imagens de diferentes modalidades tem sido objeto de pesquisa sob a denominação de Visualização de Volumes de Dados Multimodais. Sistemas desenvolvidos com este objetivo são usados, principalmente, para combinar informações metabólicas e funcionais com dados de anatomia, aumentando a precisão do diagnóstico, uma vez que possibilitam extrrair uma superfície ou região da imagem que apresenta a anatomia, e, então, observar a atividade funcional na outra modalidade. Durante a análise de tais imagens, os médicos estão interessados e quantificar diferentes estruturas. Seusobjetivos envolvem, por exemplo, a visualização de artérias e órgãos do corpo humano para análise de patologias, tais como tumores, má-formações artério-venosas, ou lesões em relação às estuturas que as circundam. Assim, um dos principais obetivos de um algoritmo de visualização volumétrica é permitir a identificação e exploração de estruturas internas no volume. Como o volume é normalmente um "bloco de dados", não se pode visualizar o seu interior, a menos que se assuma que é possível ver através de voxels transparentes, ou que é possivel remover voxels que estão na frente na qual o usuário está interessado, o que foi feito através de técnicas de segmentação ou de corte. Este trabalho presenta uma abordagem para a visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodais. A abordagem está fundamentada na utilização de ferramentas de corte, tanto geométricas quanto baseadas em conteúdo, evitando, assim, o uso de técnicas de segmentação; e na integração dos dados multimodais na etapa de acumulação de pipeline de visualização volumétrica. Considerando que as aplicações que suportam este tipo de visualização envolvem a integração de várias ferramentas, tais como registro, corte e visualização, também é apresentado o projeto de um framework que permite esta integração e um alto grau de interação com usuário. Para teste e validação das técnicas de visualização de estruturas internas propostas e do algoritmo desenvolvido, que consiste numa extensão do algoritmo de ray casting tradicional, foram implementadas algumas classes desse framework. Uma revisão baseada na análise e na classificação das ferramentas de corte e funções de transferências, que correspondem a técnicas que permitem visualizar estruturas internas, também é apresentada.

Com o aperfeiçoamento de técnicas de aquisição de imagens médicas, como, por exemplo, a tomografia computadorizada e ressonância magnética, a capacidade e a fidelidade do diagnóstico por imagens foram ampliadas. Atualmente, existe a tendência de utilizarem-se imagens através de diversas modalidades para um único diagnóstico, principalmente no caso de doenças graves. Entretanto, o registro e a fusão dessas imagens, chamadas mutimodais, em uma única representação 3D do paciente é uma arefa extremamente dif[icil, que consome tempo e que está sujeita a erros. Sendo assim, a integração de imagens de diferentes modalidades tem sido objeto de pesquisa sob a denominação de Visualização de Volumes de Dados Multimodais. Sistemas desenvolvidos com este objetivo são usados, principalmente, para combinar informações metabólicas e funcionais com dados de anatomia, aumentando a precisão do diagnóstico, uma vez que possibilitam extrrair uma superfície ou região da imagem que apresenta a anatomia, e, então, observar a atividade funcional na outra modalidade. Durante a análise de tais imagens, os médicos estão interessados e quantificar diferentes estruturas. Seusobjetivos envolvem, por exemplo, a visualização de artérias e órgãos do corpo humano para análise de patologias, tais como tumores, má-formações artério-venosas, ou lesões em relação às estuturas que as circundam. Assim, um dos principais obetivos de um algoritmo de visualização volumétrica é permitir a identificação e exploração de estruturas internas no volume. Como o volume é normalmente um "bloco de dados", não se pode visualizar o seu interior, a menos que se assuma que é possível ver através de voxels transparentes, ou que é possivel remover voxels que estão na frente na qual o usuário está interessado, o que foi feito através de técnicas de segmentação ou de corte. Este trabalho presenta uma abordagem para a visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodais. A abordagem está fundamentada na utilização de ferramentas de corte, tanto geométricas quanto baseadas em conteúdo, evitando, assim, o uso de técnicas de segmentação; e na integração dos dados multimodais na etapa de acumulação de pipeline de visualização volumétrica. Considerando que as aplicações que suportam este tipo de visualização envolvem a integração de várias ferramentas, tais como registro, corte e visualização, também é apresentado o projeto de um framework que permite esta integração e um alto grau de interação com usuário. Para teste e validação das técnicas de visualização de estruturas internas propostas e do algoritmo desenvolvido, que consiste numa extensão do algoritmo de ray casting tradicional, foram implementadas algumas classes desse framework. Uma revisão baseada na análise e na classificação das ferramentas de corte e funções de transferências, que correspondem a técnicas que permitem visualizar estruturas internas, também é apresentada.

[pt] Neste trabalho aplicamos o método de oclusão implícita para acelerar o tempo de cálculo e renderização de isosuperfícies em dados volumétricos regulares. Dado um campo escalar contínuo f sobre um domínio D (onde Dé convexo) e um isovalor w, a oclusão implícita explora a continuidadede f para determinar os limites de visibilidades sem a necessidade de calcular a isosuperfície explicitamente. Aplicamos esta técnica para obter também as silhuetas visíveis das isosuperfícies. / [en] In this work we apply the Implicit Occluders method for optimizing the computation and rendering of isosurfaces in regular volumetric data. Given a continuous scalar field f over a domain D and an isovalue w, Implicit Occluders exploits the continuity of f to determine visibility bounds without the need for computing the isosurface explicitly. We apply this technique to obtain also the visible silhouettes of isosurfaces.

[pt] Ray-Casting é uma técnica muito usada em visualizção volumétrica para a criação de imagens médicas, a partir de dados obtidos por ressonância magnética (MRI) e tomografias computadorizadas (CT). No entanto, ray- casting tem um alto custo computacional que resulta em um processo de visualização lento, o que compromete a interatividade necessária para uma boa compreensão do conjunto de dados tri-dimensionais.Este trabalho propõe estratégias para a otimização do algoritmo de ray-casting e para melhorar sua eficiência. Além disso, esta tese investiga o uso em um ambiente de computação distribuída, através de um protocolo de comunicação entre estações de trabalho heterogêneas e não dedicadas, conectadas em uma rede local.As idéias propostas foram implementadas em duas versões do algoritmo, uma sequencial e uma paralela. Os resultados obtidos com essas implementações em conjuntos de dados reais mostram que é possível obter tempo interativo com as máquinas disponíveis atualmente e em condições normais de uso da rede local por outros usuários. / [en] Ray-Casting is a useful volume visualization technique applied to medical images such as computer tomography (CT) and magnetic resonance image (MRI). It has, however, a high computational cost that results in a slow rendering process, which compromises the interactivity that is necessary for a good comprehension of the three-dimensional data set. This work proposes optimization strategies to the ray- casting algorithm to improve its effciency. To enhance, even further, the thesis investigates the use of a distributed computer environment through a communication protocol between heterogeneous and non- dedicate LAN-connected workstations. The ideas proposed here were implemented in two versions of the algorithm, one se- quential and one parallel. Test results, obtained with these implementations and real data sets, show that it is possible to obtain interactive time with the current available machines.

O uso de dados volumétricos é bastante comum em diversas áreas da ciência, como Medicina, Física e Meteorologia. São exemplos típicos os dados provenientes de dispositivos de tomografia computadorizada ou ressonância magnética e os obtidos através de estimação de fenômenos físicos pelo uso de sensores diversos ou de simulação numérica. Tais dados apresentam-se, freqüentemente, sob a forma de uma grade tridimensional regular, onde cada elemento possui um valor escalar ou multidimensional (uma tupla de valores). Outras topologias também podem ser usadas para exprimir a disposição espacial dos valores. A visualização de dados volumétricos, importante na compreensão destes, é um processo não-trivial e, em decorrência, diversas técnicas foram propostas para abordar o problema. Visualização direta de volumes é uma abordagem em crescente popularização que representa visualmente os dados, conservando sua estrutura tridimensional, sem extrair geometrias intermediárias. Esse processo exige o mapeamento dos atributos dos elementos de volume para propriedades ópticas, permitindo a geração de imagens através da aplicação de um algoritmo de visualização, que pode implementar um modelo de iluminação. Tal mapeamento é definido por uma função, conhecida como função de transferência, que determina valores de atributos ópticos para cada valor encontrado no volume. Essa função desenvolve, portanto, um importante papel na visualização, pois define a visibilidade das estruturas presentes no volume — normalmente valendo-se do atributo opacidade — e também o aspecto destas na imagem final. Contudo, a definição de uma boa função de transferência, capaz de produzir imagens informativas, é um processo complexo que deve ser simplificado com o apoio de ferramentas adequadas. A simples especificação manual de uma função de transferência é um processo iterativo de tentativa e erro, em decorrência da dificuldade de compreensão do relacionamento entre a função utilizada e a imagem gerada, especialmente quando se trata de dados multidimensionais, que implicam funções de transferência com maior número de dimensões. Diante da necessidade de agilizar e simplificar a especificação de funções de transferência, abordagens semi-automáticas e automáticas para geração de funções foram propostas, exigindo do usuário esforço de interação reduzido ou nulo. Entretanto, as propostas existentes deixam a desejar na simplicidade, interatividade ou flexibilidade. O presente trabalho propõe técnicas de especificação de funções de transferência, para volumes escalares e multidimensionais, baseadas na automatização parcial do processo e simplificação do espaço de interação usado na definição das funções.Como principais contribuições, são apresentados uma eficaz combinação de técnicas complementares para especificação de funções de transferência para volumes escalares; e um método de especificação de funções de transferência para volumes multidimensionais que reúne o potencial de classificação dos mapas auto-organizáveis com a capacidade de decisão não-binária acerca davisibilidade e aspecto de voxels pertinente às funções de transferência tradicionais. / Volume data are very often used in several areas of science, such as medicine, physics and meteorology. Typical examples are data provided by computed tomography, magnetic resonance imaging or estimation of physical phenomena through numerical simulation or sensors. Such data are often provided as regular three-dimensional grids where each element has a scalar or higher-dimensional value, though other topologies may also be employed to express the position of the values in the three-dimensional space. Visualizing volume data is very important in understanding the conveyed information, but it is also a hard task. Thus, many approaches to this problem have been developed. Direct volume rendering is a set of visualization techniques that have become very popular because they can visually represent volume data, keeping their three-dimensional structure, without extracting intermediate geometries. Such processes require a mapping from voxels’ attributes to optical attributes, which allows generating images from the data through the application of a visualization algorithm that implements an illumination model, which is often very simple. This mapping, known as transfer function, associates each volume element with values of optical properties. Therefore, transfer functions play an important role in defining the visibility and the aspect of structures inside a volume, typically using opacity and color, respectively, as optical attributes. However, the design of a good transfer function, capable of generating informative images, is a complex task which must be simplified as much as possible through the support of suitable tools. A simple manual design process is a trial-and-error effort, due to the difficulty of understanding the relationship between the transfer function and the generated image, specially when dealing with multi-dimensional volume data, which require transfer functions with a wide domain. The need to accelerate and simplify the transfer function design led to the development of several automatic and semi-automatic approaches to the problem, which can reduce or eliminate the user’s interaction effort. However, the existent proposals lack in simplicity, interactivity or flexibility. This work outlines transfer function design methods for visualization of scalar volume data and multi-dimensional volume data. We propose techniques based on partial automation of the design process and simplification of the interaction space used in TF specification. Our main contributions are an effective combination of complementary techniques for specifying transfer functions for scalar volumes; and a multi-dimensional transfer function design method that brings together the classification capabilities of self-organizing maps and the transfer functions’ ability of non-binary decision on voxels’ visibility and aspect.

O projeto de funções de transferência é um interessante problema que recebe muita atenção da comunidade de visualização. Diversas pesquisas tem sido conduzidas para criar melhores ferramentas e técnicas que trabalham com dados volumétricos. Existem duas grandes classes de dados: volumes estruturados e volumes não-estruturados. A maioria dos trabalhos anteriores apenas se refere a dados estruturados. Este trabalho possui dois grupos de contribuições. O primeiro diz respeito ao problema clássico de especificação de funções de transferência. Primeiramente é desenvolvido o conceito de Ensembles, que são funções de transferência desenvolvidas a partir da combinação de funções anteriores e mais simples. Também é apresentada uma abordagem de key-framing para manipular dados que variam no tempo. O segundo grupo de contribuições é um estudo aprofundado sobre o comportamento de dados não-estruturados. Problemas críticos foram descobertos e tratados para permitir uma integração quase perfeita de ferramentas usadas para dados estruturados em dados não-estruturados. Os resultados mostram a melhoria de qualidade de histogramas, e também o sistema de desenvolvimento de funções de transferência. Trabalhos futuros são sugeridos para utilizar a versão melhorada do histograma de gradiente-magnitude, assim como a exploração de novos modelos de bordas. / Transfer function design is an important problem that receives much attention from the visualization community. Several researches have inspired the creation of better tools and techniques to deal with volumetric datasets. There are two major classes of datasets, namely structured and unstructured grids. Most of the previous work has only addressed structured data. This work presents two groups of contributions of different nature. The first contribution is related to the general problem of transfer function design. It introduces the concept of ensembles, which are complex transfer functions created from standard types. It also presents a key-frame based approach to handle time-varying sequences. The second group of contributions is related with a study on several characteristics of unstructured data. Problems have been discovered and addressed to allow a seamless integration of classical structured grids tools to unstructured data. This work includes results that show improvements on a statistical analysis of the data, as well as the developed transfer function design system. Further work is suggested to take advantage of the enhanced version of the gradient-magnitude histogram, and explore different boundary model.

A exploração visual dos dutos biliares é de relevante interesse clínico, pois fornece informação relacionada com a Atresia Biliar (AB). A AB é uma doença cujas causas ainda permanecem desconhecidas e que eventualmente leva a um transplante de fígado ou, nos casos mais avançados da doença, leva a óbito do paciente. A única evidência física conhecida até agora da existencia de AB é a obstrução das vias biliares. No entanto, o estudo desta doença tem sido limitado pela incapacidade de analisar o duto biliar de pacientes em estágios precoces da doença e muito pouco se sabe sobre a estrutura interna do duto biliar. Nos últimos anos, a microscopia confocal, uma técnica que permite a obtenção de conjuntos de dados 3D de amostras biológicas, tem sido utilizada em experiências médicas para estudar a estrutura interna e anatômica dos dutos biliares. Neste trabalho, é objetivo apoiar o estudo dessas estruturas através da visualização volumétrica de imagens dos dutos biliares. É proposto um pipeline de fluxo de dados capaz de processar e "renderizar"conjuntos de dados de imagens confocais utilizando o VTK (do inglês The Visualization ToolKit). O pipeline foi construído em duas etapas principais e consecutivas. Uma primeira etapa tem o objetivo de remoção de ruído e realce das estruturas relevantes por meio de filtragem no domínio da freqüência e difusão anisotrópica. O conjunto de dados assim pré-processado é usado com técnicas diretas de visualização de volumes baseadas em funções de transferência para exibir as estruturas dos dutos biliares. Os resultados mostram que a visualização volumétrica em conjunto com um pré-processamento adequado das imagens confocais permite evidenciar as regiões de interesse nos dutos biliares e melhora detalhes que são dificilmente visualizados nos dados originais. / The visual exploration of bile ducts in the liver is of relevant clinical interest, as it provides information related to the Biliary Atresia, a disease of unknown origin, which eventually leads to a liver transplant or ultimately to death. The only physical known evidence of biliary atresia is the obstruction of the bile ducts. However, the study of this disease has been limited by the inability to observe the bile duct in patients at early stages of the disease. Moreover, very little is known about the internal structure of the bile duct. In recent years, confocal microscopy, a technique that allows to obtain 3D image datasets from biological samples, has been used in medical experiments for studying the anatomical internal structure of bile ducts. We are interested in supporting the study of these structures through volumetric visualization of bile ducts images. In this work, we propose a data flow pipeline capable of processing and rendering datasets of confocal images using The Visualization ToolKit - VTK. The pipeline was built as two consecutive stages. We propose a first stage for denoising and enhancing the relevant structures of sample based on filtering in the frequency domain and anisotropic diffusion. We use the dataset preprocessed in this way for applying a direct volume rendering technique in a second stage based on transfer functions to visualize the bile duct structures. Our results have shown that volumetric visualization together with an adequate pre-processing of the confocal images allow experts to visualize the regions of interest in the bile ducts, improving details that are hardly visualized in the original data.

O uso de dados volumétricos é bastante comum em diversas áreas da ciência, como Medicina, Física e Meteorologia. São exemplos típicos os dados provenientes de dispositivos de tomografia computadorizada ou ressonância magnética e os obtidos através de estimação de fenômenos físicos pelo uso de sensores diversos ou de simulação numérica. Tais dados apresentam-se, freqüentemente, sob a forma de uma grade tridimensional regular, onde cada elemento possui um valor escalar ou multidimensional (uma tupla de valores). Outras topologias também podem ser usadas para exprimir a disposição espacial dos valores. A visualização de dados volumétricos, importante na compreensão destes, é um processo não-trivial e, em decorrência, diversas técnicas foram propostas para abordar o problema. Visualização direta de volumes é uma abordagem em crescente popularização que representa visualmente os dados, conservando sua estrutura tridimensional, sem extrair geometrias intermediárias. Esse processo exige o mapeamento dos atributos dos elementos de volume para propriedades ópticas, permitindo a geração de imagens através da aplicação de um algoritmo de visualização, que pode implementar um modelo de iluminação. Tal mapeamento é definido por uma função, conhecida como função de transferência, que determina valores de atributos ópticos para cada valor encontrado no volume. Essa função desenvolve, portanto, um importante papel na visualização, pois define a visibilidade das estruturas presentes no volume — normalmente valendo-se do atributo opacidade — e também o aspecto destas na imagem final. Contudo, a definição de uma boa função de transferência, capaz de produzir imagens informativas, é um processo complexo que deve ser simplificado com o apoio de ferramentas adequadas. A simples especificação manual de uma função de transferência é um processo iterativo de tentativa e erro, em decorrência da dificuldade de compreensão do relacionamento entre a função utilizada e a imagem gerada, especialmente quando se trata de dados multidimensionais, que implicam funções de transferência com maior número de dimensões. Diante da necessidade de agilizar e simplificar a especificação de funções de transferência, abordagens semi-automáticas e automáticas para geração de funções foram propostas, exigindo do usuário esforço de interação reduzido ou nulo. Entretanto, as propostas existentes deixam a desejar na simplicidade, interatividade ou flexibilidade. O presente trabalho propõe técnicas de especificação de funções de transferência, para volumes escalares e multidimensionais, baseadas na automatização parcial do processo e simplificação do espaço de interação usado na definição das funções.Como principais contribuições, são apresentados uma eficaz combinação de técnicas complementares para especificação de funções de transferência para volumes escalares; e um método de especificação de funções de transferência para volumes multidimensionais que reúne o potencial de classificação dos mapas auto-organizáveis com a capacidade de decisão não-binária acerca davisibilidade e aspecto de voxels pertinente às funções de transferência tradicionais. / Volume data are very often used in several areas of science, such as medicine, physics and meteorology. Typical examples are data provided by computed tomography, magnetic resonance imaging or estimation of physical phenomena through numerical simulation or sensors. Such data are often provided as regular three-dimensional grids where each element has a scalar or higher-dimensional value, though other topologies may also be employed to express the position of the values in the three-dimensional space. Visualizing volume data is very important in understanding the conveyed information, but it is also a hard task. Thus, many approaches to this problem have been developed. Direct volume rendering is a set of visualization techniques that have become very popular because they can visually represent volume data, keeping their three-dimensional structure, without extracting intermediate geometries. Such processes require a mapping from voxels’ attributes to optical attributes, which allows generating images from the data through the application of a visualization algorithm that implements an illumination model, which is often very simple. This mapping, known as transfer function, associates each volume element with values of optical properties. Therefore, transfer functions play an important role in defining the visibility and the aspect of structures inside a volume, typically using opacity and color, respectively, as optical attributes. However, the design of a good transfer function, capable of generating informative images, is a complex task which must be simplified as much as possible through the support of suitable tools. A simple manual design process is a trial-and-error effort, due to the difficulty of understanding the relationship between the transfer function and the generated image, specially when dealing with multi-dimensional volume data, which require transfer functions with a wide domain. The need to accelerate and simplify the transfer function design led to the development of several automatic and semi-automatic approaches to the problem, which can reduce or eliminate the user’s interaction effort. However, the existent proposals lack in simplicity, interactivity or flexibility. This work outlines transfer function design methods for visualization of scalar volume data and multi-dimensional volume data. We propose techniques based on partial automation of the design process and simplification of the interaction space used in TF specification. Our main contributions are an effective combination of complementary techniques for specifying transfer functions for scalar volumes; and a multi-dimensional transfer function design method that brings together the classification capabilities of self-organizing maps and the transfer functions’ ability of non-binary decision on voxels’ visibility and aspect.

O projeto de funções de transferência é um interessante problema que recebe muita atenção da comunidade de visualização. Diversas pesquisas tem sido conduzidas para criar melhores ferramentas e técnicas que trabalham com dados volumétricos. Existem duas grandes classes de dados: volumes estruturados e volumes não-estruturados. A maioria dos trabalhos anteriores apenas se refere a dados estruturados. Este trabalho possui dois grupos de contribuições. O primeiro diz respeito ao problema clássico de especificação de funções de transferência. Primeiramente é desenvolvido o conceito de Ensembles, que são funções de transferência desenvolvidas a partir da combinação de funções anteriores e mais simples. Também é apresentada uma abordagem de key-framing para manipular dados que variam no tempo. O segundo grupo de contribuições é um estudo aprofundado sobre o comportamento de dados não-estruturados. Problemas críticos foram descobertos e tratados para permitir uma integração quase perfeita de ferramentas usadas para dados estruturados em dados não-estruturados. Os resultados mostram a melhoria de qualidade de histogramas, e também o sistema de desenvolvimento de funções de transferência. Trabalhos futuros são sugeridos para utilizar a versão melhorada do histograma de gradiente-magnitude, assim como a exploração de novos modelos de bordas. / Transfer function design is an important problem that receives much attention from the visualization community. Several researches have inspired the creation of better tools and techniques to deal with volumetric datasets. There are two major classes of datasets, namely structured and unstructured grids. Most of the previous work has only addressed structured data. This work presents two groups of contributions of different nature. The first contribution is related to the general problem of transfer function design. It introduces the concept of ensembles, which are complex transfer functions created from standard types. It also presents a key-frame based approach to handle time-varying sequences. The second group of contributions is related with a study on several characteristics of unstructured data. Problems have been discovered and addressed to allow a seamless integration of classical structured grids tools to unstructured data. This work includes results that show improvements on a statistical analysis of the data, as well as the developed transfer function design system. Further work is suggested to take advantage of the enhanced version of the gradient-magnitude histogram, and explore different boundary model.