与一维传递函数相比，多维传递函数可以对体积对象进行更复杂的分类。但 是，当传递函数空间的维数超过 3-D 时，将其可视化和操作是不直观的，这使得 用户交互变得困难。所以针对多维传递函数的设计问题，提出了一种二维聚类方 法。一阶自组织图聚类（SOM）将高维特征数据投影到二维拓扑保留图中。二 阶聚类降低了 SOM 神经元的设计自由度。从大量的 SOM 神经元到可管理的簇。 在提供信息的 SOM 网络的指导下，用户通过选择集群以交互方式发现体素中有 趣的结构，在必要时可视化和修改集群结果。我们的界面跟踪发现的每一个有趣 的结构，这不仅允许用户仔细检查单个结构，还允许他们通过合并被认为重要的 结构来形成最终的可视化效果。 最后用 QT 实现了一个可视化软件，导入体数据，体数据对应的类，对应类 的颜色表和 SOM 拓扑图对应的类这些文件，就可以通过光线投射算法来可视化 对应的三维体数据，因为我们采取了多维传递函数，所以效果比直接光线投射算 法更加好，能分出更加复杂的类，这个可视化软件能应用于海洋学、生物、医学 等学科，比如医学医生可以选取自己感兴趣的类并重点观察自己感兴趣的类。

一种能够显著解决视觉方面感知分类问题的方法。把问题解决的关键不局限于图像中邻近的数据，我们的方法目标在于提取图像的全局感知效果。将图像分割看做图的分割问题，提供一种显著的全局性标准，归一化切割，用来分割图。归一化切割标准能够衡量不同类之前的差别和类别之间的相似度。将它应用到静态图像分割，同样的有动作序列，结果不错。