冠状动脉造影图像的分割是图像分割技术在医学领域的重要应用,冠脉血管的精确提取可以辅助医生诊断心血管疾病并确定治疗方案,同时也是血管三维重建的基础,在临床医疗中发挥着重要作用。本文对冠脉造影图像的分割方法进行了研究。针对基于形态学方法对小血管分割效果不理想、基于高斯滤波法提取小血管的同时保留噪声的缺点,提出了一种基于融合的冠状动脉造影图像分割方法。该方法可以有效地分割提取血管主干和小血管,同时将噪声碎片有效地去除了。针对梯度算子对噪声敏感的问题,构造了局部熵信息测度作为过渡区提取的特征参数,提出基于局部熵信息测度的阈值分割方法和融合分割方法。阈值方法能有效地分割提取主血管,但对小血管的分割效果不理想。融合方法在小血管的分割提取及连续性方面有了较大改善。针对局部熵的运算量大、运算时间长的问题,构造参数局部复杂度信息测度,并提出两种基于局部复杂度信息测度的冠脉造影图像分割方法。仿真实验验证了两种算法能有效地分割提取冠脉血管,同时减少运算量,节省运算时间。针对现有算法分割提取的冠脉血管连续性差的问题,将图论知识引入造影图像分割,构造度信息邻域非一致性测度,提出两种基于度信息邻域非一致性测度的冠脉造影图像分割方法。两种方法不同程度地提高了小血管的分割质量及小血管的连续性。