该文研究了压缩感知（CS）理论在电容层析成像（ECT）问题中的应用，有效解决了图像重构中的欠定性问题，从而通过图像计算两相流中的截面分相含率。首先，采用时域基作为图像向量的稀疏基，并采用高斯随机对灵敏度矩阵进行重新排序，设计其观测矩阵；然后，将不动点迭代算法FPC应用于凸优化问题的求解，得到重构图像；最后，利用最优阈值算法对重构图像进行灰度处理，由灰度图像进行分相含率的计算。在仿真实验阶段建立ECT传感器模型，对3种典型两相流流型进行重构，并与经典的LBP，Landweber算法综合3种重构效果评价指标进行比较。仿真结果表明：基于CS的ECT重构算法在只有少量测量数据的情况下也能精确地重构图像，且成像质量远高于LBP算法，并优于Landweber迭代算法，成像速度也大幅提升，有效提高了分相含率检测的准确性。