在海洋资源的利用和开发、水下探测研究等领域,水声技术得到了越来越广泛的应用。作为水下勘测的主要手段,三维成像声纳也得到了快速地发展。根据水下声纳数据重建具有三维可视效果图像的水声数据可视化是当前的研究热点。由于海洋环境非常复杂,声波在海水中传播容易受环境中各种干扰因素的影响。因此声纳收集到的数据在生成和传输过程中难免会受噪声影响,表现为数据对比度低,背景信息复杂。故直接对数据作三维可视操作,一般不会得到很好的视觉效果。所以有必要将原始数据作降噪处理,去除噪声干扰;并且再将数据作分割处理,区别不同的背景信息,以便于观测水下环境的各个部分。论文通过对传统降噪算法和经典分割算法的研究,根据水声数据的三维特点,结合并改进多种有效算法,提出了先将原始水声数据作降噪处理,然后对其进行分割,最后利用可视化工具包VTK对数据进行三维可视化以验证处理效果。论文首先提出了一种结合空域和变换域的三维水声数据降噪算法,该算法分析了复合噪声模型特点,分别考虑水声数据中并存的加性和乘性噪声,结合空域和变换域,提出了分别进行模糊中值滤波和利用小波系数相关性的小波软阈值滤波的分层降噪方法,并在算法的实现过程中充分利用了数据的三维邻域信息。实验结果显示,该算法降低了原始数据的噪声,提高了数据连续性和对比度,增强了三维水声数据的可视效果。接着论文提出一种适用于三维水声数据的融合分割算法,该算法结合了模糊C均值、数学形态学及一种改进的OTSU阈值算法。由于水体、地层以及它们中间的过渡层具有不同的声学特性,算法首先对水声数据进行粗分割,将数据分为三层,然后根据每一层数据不同的特点做进一步细分割得到分割模板,并根据模板去除不必要的背景信息。实验表明,该算法可以提高检测水下目标的准确性,提高水声数据的表现能力。最后应用可视化工具包VTK,利用直接体绘制中的光线投影算法,对分割后的数据进行三维可视化操作。实现了既可以独立观察每一层数据,也可以相互组合整体观察,验证了降噪和分割处理的有效性。