冠状动脉造影图像是冠心病的有效诊断依据,但却具有血管细节众多、造影图像亮度不均,血管与背景对比度差的特点,给医生的诊断和造影图像的后续处理带来了诸多不便。传统的血管增强算法往往在提高图像血管对比度的同时,也增大了图像中的噪声因素,这对质量要求较高的医学图像来说是不可接受的。通过对Contourlet变换中方向滤波器组和拉普拉斯金字塔变换的深入研究,结合冠状动脉造影图像的血管细节特点,本文提出了基于方向滤波器组的冠状动脉造影图像血管增强算法。同时为了考虑图像中的噪声因素,本文根据以往的局部噪声估计和快速噪声估计方法,提出了二者相结合的噪声估计方法。并且,对于算法过程中的参数及滤波器选取等问题也进行了实验和讨论。本文算法首先对造影图像进行方向滤波器和拉普拉斯金字塔分解,然后根据分解系数矩阵,运用算法中的增强系数方程,计算出当前的增强系数矩阵。再将分解系数矩阵与增强系数矩阵对应点相乘,从而得到增强后的分解系数。最后再通过重构得到增强后的造影图像。为了对算法效果进行分析,本文采用了特殊系数矩阵增强,与其它血管增强算法效果对比的方式,分析了本文算法的特点与优势。并在最后就算法得到的增强图像如何利用问题进行了相应的说明。