作为一种无损可视化测量手段,电阻层析成像(Electrical Resistance Tomography,ERT)技术以其设备成本低,成像速度快,便于携带,非侵入,能够进行功能成像等优点,在工业现场以及医学成像等诸多领域具有重要的研究价值。　　 论文首先研究了电阻层析成像的基本原理,简单来讲,就是利用电流对所需成像的场域进行激励,然后根据外部测量得到的电压值,对场域内的电阻率进行反演,从而实现对场域内部信息分布的成像。在对ERT技术正问题进行研究之后,论文的重点工作是对反问题的研究及仿真实现。　　 对于正问题的求解,详细研究了使用有限元法进行ERT数值建模的方法和步骤,包括对场域的有限元剖分,ERT正问题有限元方程的推导和求解等。并且通过仿真实验分析比较了点电极和线电极这两种不同的电极模型对成像的影响。　　 反问题的实现重点是图像重建算法,论文详细研究了三种ERT图像重建算法的算法原理及仿真实现。包括目前应用最普及的线性反投影法(LBP),公认的理论较为完善,实际应用成像效果较好的修正的牛顿拉夫逊法(MNR)和快速静态ERT成像方法——牛顿一步误差重构算法(NOSER)。此外,在研究了遗传算法在ERT技术中的实现方法之后,本文研究了基于遗传算法的组合成像算法,仿真结果表明组合算法能够极为准确地反演出场域内的电阻率分布情况。　　 最后,论文还对三维电阻层析成像技术进行了研究。正问题方面进行了三维有限元建模,有限元方程的推导与求解等;对于反问题则研究了两种三维电阻层析成像的图像重建算法,包括等位面反投影法和三维牛顿一步误差重构算法(NOSER),并且进行了两种算法的仿真实现。