电学层析成像(ElectricalTomography,ET)技术是过程层析成像技术的重要分支,适用于多相流、两相流流动过程的检测与控制,在工业测量、医学成像、石油化工等领域应用广泛且发展前景良好。随着工业的发展,对电学层析成像技术的成像精度和成像速度要求越来越高,但由于ET技术的反问题求解存在严重的病态性和欠定性,现有的图像重建算法均不能很好的满足工业上参数控制的要求,且为了获取被测物的三维信息,三维图像重建也是很有必要的。本文从ET系统的原理和数学基础出发,分析对比了已有的二维图像重建算法在成像精度、成像速度和实时性等方面的优劣,并进一步提出一种基于聚类技术的三维重建方法。在本论文中,作者主要完成了以下三方面的工作:(1)本文阐述了灵敏度系数法、线性反投影法、Tikhonov正则化法、Landweber迭代法、基于Landweber的预迭代法、Newton-Raphson算法、代数重建算法、共轭梯度法和Tikhonov正则化的共轭梯度法等常用的图像处理方法的原理,在此基础上,通过实验仿真,对各类算法从成像速度、重建图像与原始图像的相关系数、相对误差、目标函数终值和收敛速度等方面展开比较与分析,总结各算法在成像精度、计算量、成像速度和实时性方面的优劣,为评价图像重建方法建立了基础。(2)本文使用OPTICS聚类算法实现各图像重建算法求得的图像灰度矩阵中类结构的可视化,从聚类的角度分析各算法的图像重建结果。为评价图像重建算法提供了一种新的思路。(3)本文在分析已有的三维图像重建方法的基础上,提出了一种基于聚类技术的三维重建方法。采用基于网格和密度的聚类方法用于获取一系列截面图像的聚类中心,使用基于特征的图像匹配方法进行图像的匹配,并加入时间点信息实现三维连续可视化。