电学层析成像（ET）是上世纪80年代发展起来的新型检测技术，它具有结构简单、成本低、无辐射等优点，广泛应用于石油化工等工业领域和医学领域中。ET重建图像质量评估是ET研究领域重要的方向之一，因为它对重建算法和硬件电路的改进具有指导意义。目前有很多图像重建算法，常用的有灵敏度系数法、线性反投影法、共轭梯度法等，各种算法的原理不同，适用范围也不同，因此需要用一种量化的指标来评价重建图像的质量。虽然很多学者提出了一些参数用来评估ET重建图像质量，但都具有一定的局限性。本课题的前期已经提出了基于聚类的图像重建算法并取得成果，以此为基础本文进一步分析了聚类成像的机理，并利用聚类有效性指标来评估重建图像质量。主要工作有以下三方面：1）本文在基于向量的聚类算法基础上进行改进，通过提取每个原有向量的均值、方差和二阶差分形成新的三维特征向量，提出基于三维特征向量的新聚类算法，将其用于图像重建，通过实验发现新的算法比原有的算法有更好的重建质量。提出了用图像整体灰度方差来评估重建图像质量，可以通过图像的整体灰度方差曲线来评估重建质量，灰度方差越大，重建质量越好，这种评估方法适合于任何图像重建算法。通过实验发现该方法是有效的和可行的。这些工作为电学成像的质量评估建立了基础。2）本文提出了一个新的模糊Gap统计，在前人提出的模糊Gap统计基础上作出两点改进：1）重新定义了每一类的样本点数统计量；2）采用全部隶属度计算类中心。改进后的Gap统计能更加准确地计算出类中心，在一定条件下能更精确地计算出最佳类数。3）本文应用MATLAB提供的GUI（Graphic User Interface）模块设计了基于模糊聚类的电学成像质量评估平台，为电学成像质量评估的进一步研究提供了便利。软件平台将常用的模糊有效性指标集中在一个平面上，便于比较而且操作界面简单友好。