磁感应断层成像(MagneticInductionTomography，缩写为MIT)是一种新兴的电磁特性成像技术，该技术是在外加交流激励磁场的作用下，目标导体会因电磁感应作用而产生涡流，当目标导体发生变化时，涡流的强度和分布也会随之发生相应的变化，通过测量检测线圈的信号，再利用合适的图像重构算法重建出目标导体内部结构的分布图。MIT技术具有无辐射、非侵入、非接触以及能实现实时图像监护等优点，因此它在生物医学研究、工业过程控制、异物监测及地质勘探等领域有着广泛的应用前景。目前MIT技术尚未发展成熟，仍处实验室研究阶段，如何尽快地将MIT技术应用到实际生产生活中去是科研人员共同的努力目标。
　　本文在查阅国内外大量文献的基础上，从MIT技术的基本原理出发，分析和总结了MIT正问题和图像重建的基础理论与数学模型，提出了一些适用于MIT图像重建的方法及测量手段，主要内容如下:
　　1、从MIT的基本原理出发，结合Maxwell方程组分析并推导了MIT正问题与图像重建的数学模型;通过有限元软件Comsol建立了MIT的测量模型，对MIT正问题进行了计算，并分析了目标体对敏感场的影响以及目标体对测量电压的影响，为后期的图像重建提供指导和数据来源。
　　2、针对传统的Landweber算法成像精度低、速度较慢的问题，提出了阈值Landweber算法在MIT图像重建中的应用。该算法在Landweber算法的基础上设置门限阈值，并在每次迭代中都自适应的调节阈值参数，从而提高了重建图像质量并加快了收敛速度。最后仿真实验结果表明该阈值Landweber算法获得的图像质量优于传统的重建算法，且收敛速度有所提高。
　　3、由于MIT技术测量数据的有限从而导致重建图像的分辨率很低，针对这一问题提出基于压缩感知原理的MIT图像重建算法。结合MIT技术的背景知识，应用压缩感知原理对测量数据进行补偿，推导了基于压缩感知原理的MIT图像重建算法数学模型。通过仿真实验证实了这种算法的可行性，并从图像误差和相关系数这两项指标定性的分析了该算法的有效性。
　　4、为改善MIT图像重建的非线性病态性问题，基于粒子滤波算法处理非线性问题的独特优势，提出了一种基于粒子滤波的MIT图像重建算法。首先分析了粒子滤波算法的基本思想;然后将MIT图像重建过程描述为动态时变系统的状态估计过程，从而提出一种基于粒子滤波的MIT图像重建算法;最后仿真结果证实了粒子滤波算法求解非线性的MIT重建图像问题的优势，并通过多种复杂的仿真模型进行实验，都能有效的克服MIT重建问题解的不稳定性且得到了精度较高的图像。
　　5、在MIT仿真实验的基础上，通过对MIT技术的理论分析以及敏感性研究，设计并实现了一个MIT硬件测试系统。首先明确了系统的总体结构，以及各部分电路需要满足的电特性参数和精确度，完成了激励源电路、传感器线圈、检测电路的设计。然后，经测试实验测得了检测电压的变化规律与文献所述规律符合，这也验证了本实验系统的可靠性。最后，对带有铝棒的目标体进行了初步成像，实验结果表明阈值Landweber、压缩感知和粒子滤波算法均有效，此研究为后续MIT系统的改进奠定基础。