超声成像技术依靠其无创性、诊断便利以及实时显示器官和组织运动的优点,成为四大影像诊断技术之一,是临床上多种疾病诊断的首选。由于系统成本和超声本身特点的限制,超声图像的分辨率较低,图像上组织的对比度低,无法满足微小病变的诊断需求,从而制约了超声诊断的进一步发展。针对这个问题,可以对超声序列图像进行超分辨率重建来增加图像的有效信息。本文通过对国内外超分辨率重建现状的分析以及超声成像过程的研究,在对超声序列图像进行准确运动估计的基础上,研究超声图像的超分辨率重建,达到提高图像的质量,显示更多组织细节信息的目的,本文的研究在临床上有重要的应用价值。针对超分辨率重建技术中存在的问题和现有的研究成果,本文首先实现了适用于超声序列图像的非刚性运动估计方法,通过对金字塔Lucas Kanada光流法效果的分析,采用了基于非线性扩散的光流法,从而实现光流场不连续处的重建,对运动矢量结果进行后处理,提高了光流法的准确度,使其更适合处理超声图像的运动估计。然后,基于传统的迭代反投影超分辨率重建算法以及对超声图像观测模型的研究,采用双三次插方法值实现初始高分辨率图像的估计,通过光流法求解的运动矢量参数,与迭代反投影算法相结合,重建出高分辨率的图像,最后对结果进行滤波处理。本文分别采用图像仿真数据、超声仿真数据以及人体超声图像数据对算法进行了实验验证,通过验证可知,本文研究的基于非线性扩散的光流法更适合超声图像运动估计,且运动矢量后处理的方法对去除噪声矢量有明显的效果;本文基于光流的超分辨率重建算法与传统的迭代反投影算法相比对超声图像分辨率的提高有更好的效果,最后将其用于超声图像数据的组织应变估计,高分辨率超声图像的应变图像细节更加清晰。