进入本世纪以来，心血管疾病已成为人类健康的头号杀手，对世界医疗卫生系统提出了挑战。冠脉造影图像是目前临床上诊断和治疗心血管疾病的一种常用手段，为了更加直观和精确的向医生提供造影检查结果，冠脉造影三维重建的理论应运而生。本文是在已有三维重建理论的基础上对其进行完善，使得该方法更加符合自动化定量医学诊断的需要。本文首先分析了三维重建中匹配的原理和方法，提出一种时空特性约束多尺度协同匹配的方法，并利用重叠模式检测修正可能的匹配错误，提高了匹配的准确性和鲁棒性，提高了重建的精度。就单臂造影重建中运动补偿问题，本文提出了呼吸运动自动提取方法；与原有手动提取方法相比自动化程度更高，该方法不仅能够自动提取单个序列的呼吸参数，而且可以自动提取不同视角图像序列的呼吸参数。利用提取得到两个角度序列的呼吸参数和心脏运动参数分别进行呼吸运动的三维重建和心脏运动的三维重建。此外，文章最后基于稀疏光流法对造影图像序列进行二维和三维的运动分析，更新了冠脉运动模型库；并利用三维运动分析的量化结果估算出形状模型的变形参数，从而建立心脏表面的形状模型，得到心脏运动的量化表达。