本发明涉及多相流测量领域，具体为一种用于多相流可视化监测的图像重构方法，本发明通过对ETC的源图像进行改进计算，其中利用最小二乘支持向量机对一定数量的图像样本进行训练，从而得到一个先验条件，并基于该先验条件提出一种自适应的迭代停止判据，实现在图像重建结果最接近多相流实际分布时停止迭代，改进后的方法不仅具有稳定收敛性，而且与直Landweber迭代算法直接使用相比，图像重建精度有效提高，同时采用RCF深度学习网络进行图像的重建，可达到减少图像伪影、补偿源图像缺陷、提高成像质量的目的。