多相流流动在工业生产过程中广泛存在,但由于其热工过程十分复杂,导致目前流动参数的设置仍然主要依靠经验。为了探究气固两相流的运动机理和规律,采用电容层析成像技术(ECT)进行研究,该技术的结构比较简单,成本低廉,具有非侵入性,适合检测封闭管道内的气固两相流相分布情况。但由于ECT系统存在“软场”特性和“病态”问题,使得其重建图像的精度不高,本文以提高ECT重建图像精度为研究目标,提出了两种融合方法改善成像质量,主要工作如下:1.针对ECT系统的“软场”特性和“病态”问题,提出使用贝叶斯数据融合方法来改善重建图像精度。以五种典型两相流相分布作为研究对象,搭建了 12电极方形传感器实验台进行测量,将ECT技术的重构图像作为软数据,硬数据采用待测空间内的离散点数据,为了将离散点数据的影响扩展到整个待测空间,使用本征正交分解方法(POD)对硬数据进行处理,同时引入权重因子,用于满足用户对两种数据信息的不同侧重。结果表明,提出的融合方法能够使图像边缘更加清晰,能够很好的分离粘连物体,尤其对于ECT技术不能重建的尖锐边缘有很好的效果。2.成功将贝叶斯最大熵方法应用到ECT图像融合的过程中,仿真研究表明,该方法对于改善重建图像质量有良好的效果,接下来,进一步探究了硬数据的分布位置对融合效果的影响,提出了基于软数据图像梯度的一种硬数据位置优化方法,通过与随机分布的硬数据的融合图像对比,表明了该优化方法可以在硬数据个数不变的情况下,取得更好的图像质量。