超聲微血管成像中壁濾波器的設計直接影響著血流成像的分辨率。本文通過仿真數據實驗和人體腎臟實體數據成像實驗對比了傳統多項式回歸壁濾波器算法以及基于奇異值分解（SVD）的Full-SVD算法和RS-RSVD算法（一種基于隨機奇異值分解的隨機下采樣算法）。實驗結果表明，傳統的多項式回歸壁濾波器算法濾波效果有限，而Full-SVD算法和RS-RSVD算法可以更好地將微血流信號從組織或噪聲信號中提取出來。RS-RSVD算法在隨機分塊16次時與Full-SVD算法信噪比相同，對比噪聲比降低了2.05 dB，執行時間降低了90.41%。RS-RSVD算法能夠提升運行效率，更有利于高幀頻超聲微血管的實時成像。