超声弹性成像技术可以提供组织的弹性信息，克服了传统触诊方式主观性大，不同时期不同医生的诊断结果不具备可比性的缺点，可以方便地应用在临床肿瘤等病变的诊断过程中。由于超声弹性算法的计算复杂性，针对超声弹性成像实时性进行研究具有重要意义。本文介绍了课题的研究背景及国内外研究现状，以实际实时超声弹性成像系统的成像流程为主线，从实用系统的角度阐述了压缩弹性成像的整个过程。首先介绍了弹性成像的数据来源，包括实验仿真数据的获取及实际系统数据的采集。其次，进行相关性分析，估计组织受压后的位移/应变分布。最后，对应变结果进行处理并彩色显示。位移/应变估计是影响成像系统实时性的一个重要因素，因此减少位移/应变估计算法的时间复杂度是本文的重点研究内容。弹性成像最常用的一种方法是互相关方法，本文首先研究了传统的一维组合自相关方法，但一维算法没有考虑到组织侧滑的影响，因此，引入了二维组合自相关方法。但传统二维组合自相关方法计算量大，不适用于实时成像，因此引入了移动的互相关函数计算方法，大大降低了传统方法的计算量，使之应用在实时弹性成像系统中。为了更进一步的降低算法的计算操作次数。本文改进了零相位迭代法，研究了基于横向搜索的零相位迭代法并将算法扩展到二维。基于横向搜索的方法和二维零相位迭代法只需迭代1次就能得到较好的估计结果，计算量更小。仿真结果和计算量分析表明，基于相位的位移/应变估计方法实时性更好，比互相关算法有更高的精确度，提高了算法的鲁棒性，更适合在实时系统中使用。