Функционально-воксельный метод является методом компьютерного моделирования, обеспечивающим формирование компьютерной модели на основе графического представления ее локальных геометрических характеристик. Ключевая особенность этого метода заключается в полноте компьютерного представления моделируемой области локальными геометрическими характеристиками, вычисляемыми дискретно в каждой точке пространства, взятой с заданным фиксированным шагом. Каждая локальная геометрическая характеристика в некоторой точке пространства графически представляется в виде воксела, характеризующегося некоторым цветом, при этом комбинация вокселов на плоскости образует графическое изображение, называемое M-образом. Функционально-воксельная модель, представленная набором графических M-образов, легко подвергается различным преобразованиям с использованием метода R-функционального моделирования, теоретико-множественных операций, аппарата дифференциального и интегрального исчисления. Для визуализации трехмерных моделей на основе заданного набора M-образов в работе предложены два алгоритма. Первый алгоритм обеспечивает формирование контуров трехмерных объектов, получаемых в результате последовательного прохождения секущей плоскости по массиву равномерно распределенных по объему точек со всех сторон воксельной сцены с анализом серий подряд идущих точек. Данный алгоритм не влияет на внешний вид объектов при визуализации на трехмерной сцене, однако сокращает число точек, подаваемых на рендеринг, обеспечивая при этом возможность просмотра полостей и внутренних поверхностей объектов. Показана степень сокращения числа точек трехмерной сцены при использовании предложенного алгоритма точечной визуализации. Второй разработанный алгоритм визуализации обеспечивает формирование псевдотрехмерных изображений, получаемых в результате послойного наложения друг на друга плоских сечений, отображающих распределение локальной функции функционально-воксельной модели внутри тела. Полученные изображения освещены за счет использования нормалей локальной функции, вычисленной в каждой точке функционально-воксельной модели. Представлены примеры, демонстрирующие работу описанных алгоритмов.