电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)是一种广泛应用于两相流及多相流检测的过程成像技术。ECT系统由电容传感器、数据采集和传输系统和用于图像重建的计算机三部分组成,传感器将被测区域的信息转换为电容数据,数据采集和传输系统获取电容数据将其传送到计算机,并通过特定的图像重建算法还原出被测区域的介质分布。本文将以图像重建算法为研究重点,提出了基于改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化、粒子群与引力搜索(Gravitational Search Algorithm,GSA)混合(PSO-GSA)优化的电容层析成像图像重建算法。对所提出的算法进行仿真实验验证,研究结果表明,相对于经典的图像想重建算法本文提出的新算法无论是在主观效果还是客观数据上都有很好的表现,图像重建结果的质量有了进一步的提升。本文主要研究内容有:(1)对电容层析成像技术的原理进行分析,在此基础上对图像重建过程的正问题和反问题进行讨论,分析灵敏度与电容层析成像图像重建的关系,对图像重建的不适定性问题进行分析。(2)以8电极的电容层析成像系统为研究对象,使用经典算法对四种常见流型进行重建,对比分析各种算法的重建结果及优缺点。(3)基于对经典算法的对比分析,选择Landweber算法为研究方向,使用粒子群优化算法对Landweber算法的结果进行优化。分析粒子群优化算法在应用于图像重建时出现的问题对基础粒子群算法进行改进,提出基于改进粒子群优化算法(EPSO)的图像重建算法,然后进行实验仿真。在改进粒子群优化算法的基础上加入引力搜索算法,使之收敛速度更快且重建结果质量更好。