Effizienz spielt eine wichtige Rolle bei der Darstellung von Volumendaten, selbst wenn leistungsstarke Grafikhardware zur Verfügung steht, da steigende Datensatzgrößen und höhere Anforderungen an Visualisierungstechniken Fortschritte bei Grafikprozessoren ausgleichen. In dieser Dissertation wird untersucht, wie räumliche und zeitliche Kohärenz in Volumendaten zur Optimierung von Volumenrendering genutzt werden kann. Es werden mehrere neue Ansätze für statische und zeitvariante Daten eingeführt, die verschieden Arten von Kohärenz in verschiedenen Stufen der Volumenrendering-Pipeline ausnutzen. Zu den vorgestellten Beschleunigungstechniken gehört Empty Space Skipping mittels Occlusion Frustums, eine auf Slabs basierende Cachestruktur für Raycasting und ein verlustfreies Kompressionsscheme für zeitvariante Daten. Die Algorithmen wurden zur Verwendung mit GPU-basiertem Volumen-Raycasting entworfen und nutzen die Fähigkeiten moderner Grafikprozessoren, insbesondere Stream Processing. Efficiency is a key aspect in volume rendering, even if powerful
graphics hardware is employed, since increasing data set sizes and
growing demands on visualization techniques outweigh improvements in
graphics processor performance. This dissertation examines how spatial
and temporal coherence in volume data can be used to optimize volume
rendering. Several new approaches for static as well as for time-varying
data sets are introduced, which exploit different types of coherence in
different stages of the volume rendering pipeline. The presented
acceleration algorithms include empty space skipping using occlusion
frustums, a slab-based cache structure for raycasting, and a lossless
compression scheme for time-varying data. The algorithms were designed
for use with GPU-based volume raycasting and to efficiently exploit the
features of modern graphics processors, especially stream processing