水聲數(shù)據(jù)的可視化算法研究.pdf

1、三維數(shù)據(jù)的可視化是科學(xué)計(jì)算可視化的一個(gè)分支，它是將三維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成人眼視覺(jué)能夠感知其內(nèi)部特征信息的具有三維效果的圖像，目前廣泛地應(yīng)用在醫(yī)學(xué)研究、氣象預(yù)測(cè)、地質(zhì)探測(cè)、海洋探測(cè)等領(lǐng)域。針對(duì)水下聲納數(shù)據(jù)，就是通過(guò)三維可視化技術(shù)，重構(gòu)出水聲數(shù)據(jù)的三維圖像，能夠更加直觀有效地表達(dá)數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的使用效率，擴(kuò)大數(shù)據(jù)的使用范圍。近年來(lái)，水聲數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展在認(rèn)識(shí)海洋，海底勘探領(lǐng)域有了新的突破。體數(shù)據(jù)的分類與體數(shù)據(jù)的繪制作為體數(shù)據(jù)可視化處理中的兩個(gè)重

2、要環(huán)節(jié)，是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文分析了水聲數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，針對(duì)分類和繪制兩個(gè)環(huán)節(jié)在現(xiàn)有算法存在的不足，分別提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法并完成了實(shí)際水聲數(shù)據(jù)的可視化以驗(yàn)證其效果。本文的主要研究?jī)?nèi)容及成果如下：
　　1、在對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)算法研究的基礎(chǔ)上，本文簡(jiǎn)要的論述了體數(shù)據(jù)可視化的研究背景、研究現(xiàn)狀；詳盡的介紹了針對(duì)水聲數(shù)據(jù)可視化的研究用到的技術(shù)理論；闡述了目前對(duì)體數(shù)據(jù)三維重建的研究方法的分類，并且分析了現(xiàn)有的三維可視化方法的各個(gè)階段

3、在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中存在的不足。針對(duì)水聲數(shù)據(jù)三維可視化的插值算法研究，本文根據(jù)水聲數(shù)據(jù)的特征分析，引入具有計(jì)算快速、簡(jiǎn)單的反距離加權(quán)插值（Inverse Distance Weight，IDW）算法，提出了一種基于IDW插值的水聲數(shù)據(jù)可視化方法。該方法通過(guò)選擇合適的插值參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水聲數(shù)據(jù)的插值計(jì)算，求得采樣點(diǎn)的數(shù)值。該算法能夠很好的實(shí)現(xiàn)水聲數(shù)據(jù)的插值計(jì)算，繪制效果良好。
　　2、根據(jù)體數(shù)據(jù)可視化中數(shù)據(jù)分類算法的研究，針對(duì)水聲數(shù)據(jù)中目標(biāo)物

4、的不確定性以及各種物質(zhì)之間的灰度交叉，導(dǎo)致水聲數(shù)據(jù)分類較為復(fù)雜，繪制效果也不理想的問(wèn)題。本文在分析了現(xiàn)有的采用最大值分類以及直方圖熵的分類算法不能很好的展現(xiàn)水聲數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)信息的基礎(chǔ)上提出了一種基于直方圖條件熵的水聲數(shù)據(jù)分類算法。該方法將分段直方圖的所有極值作為先驗(yàn)條件，使用條件熵求最佳特征閾值的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)水聲數(shù)據(jù)的分類。該方法解決了僅考慮最大值而出現(xiàn)的峰值現(xiàn)象以及直方圖熵分類出現(xiàn)的問(wèn)題，能夠很好的實(shí)現(xiàn)水聲數(shù)據(jù)的分類，更好的保留了圖像中的細(xì)