血管造影技术,是血管疾病诊断中被广泛采用的成像技术手段。其中,磁共振血管造影(Magnetic Resonance Angiography, MRA)和CT血管造影(CT angiography,CTA)是目前临床医学上用以血管成像及血管疾病检查与诊断的首要选择。而在血管造影图像的后处理方面,血管分割的精确程度,则是血管三维可视化,疾病的诊断、治疗和评估,虚拟手术和手术引导等一系列后续操作的关键,同时也是医学图像处理技术发展的瓶颈。目前,医学图像分割的方法不下千种,但没有一种通用的方法能够适用于种类繁多的医学图像。血管分割方法的选择,不仅和成像方式相关,与具体不同的组织与器官更是密不可分。根据血管的解剖学结构以及其造影图像特性的差异,本文采用不同的分割方法处理不同部位的血管图像。对于腹部、颈部等部位的血管图像,由于主动脉分布较为集中,分割相对简单,本文采用基于区域增长的分割方法进行分割并三维重建其结果。而对于脑血管造影图像,由于血管布较为离散,而且分支较多,因此分割较为复杂。本文通过多种滤波方法对原图像进行预处理,并分析比较了传统分割方法在血管分割中的处理结果,提出一种基于局部最大类间方差法(Otsu)的血管分割方法。首先,对原图像进行各向异性扩散滤波；然后,通过计算不同图像分块大小之间图像内部标准差的变化率确定最佳的分块大小,将图像划分为若干个子图像,用Otsu算法分割子图像,并将分割后的子图像进行合并,得到最终的分割结果；最后,利用可视化工具包VTK(visualization Toolkit)对分割的血管进行三维重建,并对重建结果进行对比与分析。本文在医学图像分割与配准工具包ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit)和VTK平台的基础之上,完成血管造影图像的分割与三维重建,并将重建结果投影成二维图像与手工分割的模板结果进行对比,采用二维图像分割质量评价方法均方误差、结构相似性和形状误差评估其分割与重建效果。实验结果表明,本文采用的分割方法能够提高对血管造影图像中血管末端细节的识别程度,得到更好的分割和重建效果。