近年来由于心血管疾病发病率的上升,研究和治疗心血管疾病成为当今医学研究热点课题之一。传统诊断心血管疾病的方法有X光影像技术和血管内视镜,不过这两种方法都不能得到血管组织层的影像,随着血管内超声波(Intravascular Ultrasound,IVUS)技术的发展以及超声成像诊断设备的大量应用,使得超声影像技术成为医生诊断和辅助治疗的重要手段之一。本文以西安比特速浪科技有限公司提供的标准血管内超声图像数据集为基础,主要从以下几个方面对血管内超声图像进行系统地分析与研究。首先对图像进行预处理,并在空间域上进行了大量的实验,通过对比超声图像预处理的结果,找出比较适合血管内超声图像的预处理方法;其次实现了阈值分割、最大方差阈值分割、边缘检测和区域生长等基本图像分割算法,并分析这些基本算法实验结果的不足之处;再次重点研究了基于活动轮廓模型的算法,通过对血管内超声序列图像性质的分析并结合活动轮廓模型的计算过程,根据测度信息原理改进了传统的活动轮廓模型算法,用改进后的算法对血管内超声序列图像进行处理,结果表明针对血管内超声序列图像分割的改进算法,能较好的提高分割精度并且能部分地应用到临床诊断上;最后在改进算法的基础上实现了血管内超声序列图像分割的原型系统,能较精确的计算出分割后血管的直径和分割出的面积,为研究和临床提供了有力的数据支持。