研究表明,心血管疾病、癌症等疾病的发病率和死亡率均呈上升趋势,且越来越多的年轻人患者出现,严重的威胁着人类的生命健康。超声检测技术能够通过测量来了解生理或组织结构的数据和形态,从而预防和检测疾病。超声检测能够实现高频实时扫描,是一种无创、便捷的医学检测工具,可以用来诊断颅脑疾病、胸腔疾病、消化系统脏器疾病、泌尿生殖系统疾病、心血管疾病等多种疾病,在医疗方面发挥着独特而又巨大的作用。但在实际的医学超声检测过程当中,往往由于检测环境的不理想,例如：人为操作失误引起的探头抖动、病人呼吸影响等问题,导致检测中出现干扰,测试结果产生较大偏差。利用图像配准方法可以准确的找出干扰并提取有用信息。但目前在超声检测领域有关配准的研究大多集中于基于Matlab环境下对配准算法进行优化,对于上百幅超声图像配准耗时较长。目前还没有专门用来配准超声图像以消除干扰的系统。同时,图像配准的算法多种多样,其中相位相关算法因其较强的抗噪性和鲁棒性成为图像配准领域当中一种常见并且应用广泛的配准方法。相位相关算法是将图像变换到频域,图像的特征在频域中可以表现的更加明显,所以这种算法对图像信息依赖性较小,它只考虑其灰度值,对超声图像中斑点噪声的抗噪性强。但超声图像配准大多研究是针对人体软组织的非线性配准,目前并没有其他研究将刚体变换的相位相关算法应用于超声血管壁图像的位移检测中并将其形成系统。针对以上两个问题,本文设计了一个基于相位相关算法,能够检测出超声血管壁图像的位移情况以及其中干扰的图像配准系统。该系统利用相位相关算法实现图像的平移、旋转和缩放配准,并且为了便于对成批量的超声检测图像进行配准,系统添加了批量处理功能,从而更加直观的看出超声检测的过程,提高配准效率。