随着医学图像处理不断发展，X射线冠脉造影图像已经可以提供给医生更多的信息而不再仅仅局限于二维图像。通过对造影图像进行处理，可以给医生提供定量的心脏运动和呼吸运动的信息作为参考，还可以提供更为直观的三维冠脉形态作为辅助，从而得到更加精确全面的检查结果并且有助于手术规划。　　本文首先通过对图像进行预处理来分割血管。本文提出了融合Hessian矩阵和Canny算子的算法，改进了原有的单纯基于Hessian矩阵的分割算法，增加了血管提取的精度，从而方便了血管运动的提取。由于在造影过程中可能存在病人的平移，血管运动可能同时包含了心脏自身的生理运动，呼吸运动和平移运动，所以本文提出了基于结构特征点的多运动模型，在多运动模型的指导下，提出了结合傅里叶频域滤波和多变量寻优的运动分离。此外，本文改进了自动跟踪血管根节点的算法来自动将血管骨架数字化。并根据分离出来的运动，通过图像配准和运动补偿得到三维冠脉动态重建。最后基于重建结果，建立心脏表面的形状模型，得到心脏运动的量化表达。