血管造影技术是有效的血管可视化技术。数字减影血管造影(Digital Subtraction Angiography,简称DSA)是在此基础上发展的一种广泛使用的血管可视化技术。血管造影图像的中轴提取是血管定量分析、三维重建等相关问题的基础,本论文就数字血管造影图像的中轴提取问题进行研究,提出了一种基于上下文信息增强的血管造影图像中轴提取算法。首先采用反锐化滤波器对血管造影图像进行对比度调整,然后通过频域高通滤波去除背景中的一致性成分。参照生物视觉机制的特性和血管的结构属性,本文提出一种融合上下文信息的血管增强方法,以突出血管的结构,使得血管中轴提取变得更加便利。利用单个Gabor滤波器与简单细胞的感受野性质相似的性质,采用Gabor滤波器模拟特征检测的神经元,得到血管的上下文信息,在共圆约束模型的规则下对血管进行增强。对于同时被增强的背景噪声,运用各向异性扩散进行平滑。通过对增强后的图像进行多尺度多方向Gabor滤波,对滤波响应施以非极大抑制的方法获得血管中轴,并利用阈值分割去除部分伪中轴。在此基础上,利用Gabor滤波提供的方向信息进行中轴断点连接,随后用形态学方法找出连通成分作为最终的中轴。本文对多幅造影图像进行实验,都取得了良好的效果,所得的中轴不仅光滑,而且较完整。文章最后,利用Gabor滤波提供的尺度信息进行血管直径的估计,把Gabor滤波器的最大响应值对应的尺度(宽度)作为血管直径,为医疗诊断、定量分析以及血管三维重建提供必要的数据。