表征多孔电极微观结构及其电化学特性之间的关系是寻求SOFC单电池最优制备条件的关键环节。现阶段微观结构图像分析方法尚处于未成熟阶段。为此,本课题考虑SOFC电极三相在光学显微镜下呈现特有的图像灰度分布规律以及存在的干扰因素,实现精准地标识三相分布,为微观结构参数提取提供算法支撑。针对多孔电极的三相分布特性和灰度相关性,用数学方法描述量子态的叠加性,实现图像灰度空间到图像量子空间的映射。首先,构造量子衍生的自适应模糊因子,引入基于马尔科夫模型的模糊C均值聚类算法中。然后,对某两类概率相近的不确定点,根据其灰度相关性和距离相关性关系构造自适应量子权值,修正不确定点的概率分布。克服已有的聚类算法在抑制噪声能力、图像细节保持能力等方面的不足。针对传统的高斯混合模型在抑制噪声能力上的不足,定义基于模糊熵的空间邻域信息约束函数,在每一次EM算法迭代中通过该邻域信息函数约束后验概率,修正由噪声点或边缘点引起的不准确的概率估计。形成以模糊熵和空间邻域信息结合为代表的内在机制聚类概率约束理论。改善了高强度噪声图像中分割区域一致性差的问题。最后,本文对所提出的两种方法进行了在模拟图像和实际孔隙图像进行了系统的分析与比较,在视觉效果和客观评价指标上取得了预期效果。上述理论成果用于对SOFC相关图像分析技术的优化和完善。以图像分割结果作为输入,可量化阳极显微图像孔隙结构和三相结构参数,为调整电池材料组分配比,优化电池制备工艺提供数据支持和理论依据。