超声波以其成本低、无辐射、穿透力强、指向性高等独特的优势在工业探测中占据了重要的地位。不同介质的声阻抗不同,超声波遇到杂质或者分界面时会发生明显的反射和散射现象,然后根据其反射强度来构造影像从而分辨出不同缺陷或组织的位置。随着超声成像技术的深入研究,研究者发现超声成像技术仍然存在着许多问题,例如在工业检测中被检测材料的内部结构以及噪声等都会影响目标回波,并且随着深度的增加衰减的速度更快,当两个目标或者层与层之间间隔较小时,目标回波会发生重叠,造成估计的结果有偏差从而影响成像;由于传统的线扫成像模式多次的发射和聚焦导致成像的帧频率降低,不能满足现在工业检测领域对运动目标的成像要求,而平面波是目前应用最为广泛的一种提高帧频的成像技术,但是由于其发射不聚焦导致成像的质量较差;相干平面波复合成像（Coherent plane wave compounding,CPWC）是继平面波之后的一次大改进,虽然通过叠加不同方向的平面波改善了成像质量,但由于平面波之间的相干性较强,成像分辨率仍有待提高。针对以上现存的问题,本文主要研究工作分为以下两个方面:（1）提出了一种联合稀疏表示和花授粉算法的超声回波信号的参数估计算法,并利用高斯模型和克拉美—罗（Cramer-Rao Lower Bounds,CRLB）下界对算法的性能进行了说明。根据A型成像原理可知,高斯信号的包络中包含着超声无损检测的关键因素—波达时间（Time of arrival,TOA）,但信号往往会因为噪声的干扰导致提取的包络不完整从而影响最终的估计结果,因此本文先利用改进的匹配追踪算法（Improved matching pursuit algorithm,IMP）对回波信号进行稀疏表示,滤除回波中的干扰噪声,然后利用希尔伯特变换将回波的包络提取出来,最终利用花授粉算法估计包络中包含的参数信息。匹配追踪算法（Matching pursuit algorithm,MP）是稀疏表示领域比较常用的一种方法,针对其迭代贪婪的特点,本文提出了一种分段搜索小步长式叠加的改进方法,实验证明该算法提高了MP算法的重构精度。花授粉算法具有很强的估计多目标函数的功能,这两者的结合能够准确的估计多回波信号的参数,反应回波之间的关系。（2）A扫描成像主要用来判断沿声程线上的缺陷位置,若要观察被检测物某一横截面的信息则需要用到超声相控阵成像。目前超声相控阵中帧率最高的成像算法就是平面波成像。平面波成像帧率较高,但是由于其不聚焦的特性导致波束之间相干性较强,成像质量较差,因此本文提出了一种基于极性相干因子（Polar coherence factor,PCF）的相干平面波复合自适应成像技术,该算法以成像点为加权对象,分析成像点在不同平面波中的极性,生成PCF加权因子。根据成像点在不同平面波中的极性表现可以很好的抑制旁瓣和噪声干扰提高成像分辨率和对比度,这一点也在医学超声平面波成像挑战赛提供的数据集上得到了验证。