在当前的临床实践中,血管造影技术是一种无法替代的有效的血管可视化工具,如何重建出血管的三维结构,为指导诊断和治疗提供更强大依据,仍然是目前医学领域研究的热点课题之一。本论文就血管造影图像中的三维重建问题进行了研究,提出了一种行之有效的未定标血管造影图像的三维重建算法。利用多尺度Gabor滤波器得到血管造影图像的滤波响应局部极值点,并用图搜索技术跟踪出了以分支点界定的血管分枝中轴线,得到两幅投影图像中血管分枝间的对应关系。根据曲率计算公式提取出血管分枝中轴线上的角点,采用多边形逼近原理去除伪角点以及冗余角点,并利用基准差梯度结合灰度相关进行特征点间的预匹配。由于八点法估计基本矩阵不稳定,导致在未知摄像机内部参数的情况下通过估计基本矩阵计算本质矩阵的技术产生误差,本文提出一种图像坐标的加权归一化线性方法直接估计本质矩阵,并通过加强本质矩阵的奇异性约束提高所估计本质矩阵的精确性。由所得本质矩阵得到血管中轴线上各点对应的对极线方程,利用外极线约束结合视差梯度约束对血管各分枝上的点进行匹配,同时由本质矩阵计算运动参数,即表达两个摄像坐标系间变换关系的旋转矩阵R和平移矢量t。根据匹配点对信息及已求的旋转矩阵R和平移矢量t ,计算血管上各中轴点的三维坐标,并通过求取深度的平均值以减少重建误差,利用广义圆柱模型结合两个角度造影图像获取的直径信息重建出血管的横截面。对真实血管造影图像序列的实验结果显示,本文提出的算法能够以较高的运算效率较精确地估计对极几何,得到令人满意的血管三维结构。