波束形成是医疗超声成像系统重要的组成部分，其性能的好坏直接影响着超声成像的质量。目前比较常用的波束形成算法为延时累加算法，该算法形成的超声波束具有很高的旁瓣，通常的方法是采用幅值变迹来对旁瓣幅值进行压制，然而却造成了主瓣宽度的增加。与非自适应的波束形成不同，自适应波束形成则可以根据声场的变化计算出动态的加权值，较好的解决了上述问题。因此，本文重点研究了自适应波束形成在超声成像系统中的应用。本文首先介绍了传统延时累加波束形成算法的基本理论，然后分析了不同的波束控制方法，如幅值变迹、动态聚焦对传统波束形成性能的影响，并指出了传统波束形成算法存在的缺点，即不能实现真正的动态幅值变迹，不能实现发射模式下的动态聚焦等。然后，针对传统波束形成不能实现真正动态变迹的缺点，引入了Capon自适应波束形成算法，利用回波数据计算出动态权值，实现了真正的动态幅值变迹。在采用Capon算法计算最优权值时，为了对回波信号人为地去相关，获得更好的协方差矩阵估计，采用了前后向空间平滑技术；为了进一步提高Capon自适应波束形成算法的稳健性，还将对角加载技术应用其中，并对对角加载中加载量的选取进行了研究，仿真结果表明，当对角加载参数选为1(10L)时，既能保证较高的成像质量，又能增强算法的稳健性。为了进一步提高成像质量，针对传统波束形成不能实现发射动态聚焦的缺点，本文研究了合成孔径成像的几种扫查方法，并将其中的多阵元合成孔径聚焦的扫查模式应用到自适应波束形成中，分别采用Capon自适应波束形成算法对采用多阵元合成孔径聚焦的扫查模式获得的回波数据进行一次和两次自适应处理，获得了较好的成像效果，且后者的成像质量更优。最后，针对Capon自适应波束形成算法运算量大，不适合实时成像的缺点，提出了简化方案。计算量分析以及仿真结果表明，简化方案虽然在一定程度上牺牲了原有Capon自适应波束形成的成像分辨率和对比度，但是，却有效地降低了算法的计算量，提高了程序的运行速度。