隨著對水下場景探索的不斷研究，三維成像聲納能得到比二維直觀的目標圖像。聲納設備發射聲波，并根據回波信號進行定位和成像。但是每幀巨大的數據量和環境干擾給目標識別和可視化帶來極大的困難。

為了得到目標的真實拓撲結構，中國科學院聲學研究所水聲工程中心博士生曾騰與其導師、研究員張春華以及副研究員王朋等人共同提出了一種改進的前視聲納水下目標三維可視化方案，完成了回波仿真、三維成像、點云分割和重建的可視化處理流程，獲得了準確的前視聲納目標三維可視化效果。

相關研究成果近期在線發表于國際學術期刊IEEE Access。

圖1 前視聲納三維可視化方案流程圖

該項研究對淺水強混響環境下的目標進行了回波仿真和三維成像，分析了混響給三維成像帶來的影響；并針對環境干擾帶來的噪點和異常點，提出一種基于局部異常因子（LOF, Local Outlier Factor）的全局迭代閾值分割方法，首次將數據挖掘的思想應用于三維成像聲納信號處理中，有效地在保持目標特征的前提下去除干擾信息；另外提出了一種基于隨機采樣一致性（RANSC, Random Sample Consensus）的Power Crust重建算法，提高了目標重建的視覺效果。

圖2 原始數據（左）與目標拓撲結構（右）

對于三維聲納獲取的回波數據，很難直接對目標進行識別，該研究通過這種改進的可視化方案，大大提高了目標的視覺效果，并減小了數據量。未來將對水下潛器的障礙物規避和海洋環境的場景繪制開展研究，提高實現準確率，帶來更加真實直觀的感受。

該研究得到中科院青年創新促進會的資助。