1.一种管状物体中心线的提取方法，包括步骤：S1：接受用户输入的指令，根据指令生成选取图像局部区域的线框；

S2：分析线框与局部区域内的管状物体，获得二者的至少二交点；

S3：从所述交点中选取特征值较大的作为中心线的起始点；

S4：采用搜索算法在其余交点中搜索，找出所有构成中心线的点，直至找到中心线的终止点；

S5：根据起始点、构成中心线的点和终止点获得局部区域内管状物体的中心线。

2.如权利要求1所述的一种管状物体中心线的提取方法，其特征在于，还包括：S01：原始图像与高斯函数做卷积；

S02：对步骤S01处理后的图像进行Hessian矩阵滤波，获得增强图像。

3.如权利要求2所述的一种管状物体中心线的提取方法，其特征在于，所述步骤S0还包括：S03：对步骤S02处理后的图像进行计算分析得到特征向量和特征值；

S04：选取最大的特征值，获得特征图。

4.如权利要求3所述的一种管状物体中心线的提取方法，其特征在于，所述步骤S0还包括：S05：对特征图进行二值化；

S06：采用快速并行细化算法对步骤S05处理后的二值图像进行细化，获得管状物体特征信息；

S07：将管状物体参考信息及特征图输出给用户。

5.如权利要求1至4任意一项所述的一种管状物体中心线的提取方法，其特征在于，所述步骤S1包括：S11：向用户提供交互界面及交互工具，供用户根据管状物体特征信息从特征图中划定选取图像局部区域的线框；

S12：接收用户的指令，根据指令生成选取图像局部区域的线框。

6.如权利要求5所述的一种管状物体中心线的提取方法，其特征在于，所述选取图像局部区域的线框为由至少一直线和/或曲线组成的封闭线框，所述线框与管状物体有至少二交点。

7.如权利要求6所述的一种管状物体中心线的提取方法，其特征在于：所述管状物体为血管，所述原始图像为血管的造影图像，所述管状物体参考信息为血管骨架；

所述步骤S0包括：

S011：原始图像与高斯函数做卷积Iσ；

S021：对步骤S11处理后的图像进行Hessian矩阵滤波，其中点p0处尺度为σ的2

Hessian矩阵H(p0,σ)为 其中σ 为归一化参数, 为卷积， 为尺度为σ的高斯核函数，Iσ表示原图与高斯核函数的卷积，I0为原始图像：S031：对步骤S021处理后的图像进行计算分析得到特征向量和特征值，定义e1,e2为Hessian矩阵的二特征向量，相对应的特征值分别为λ1,λ2；定义点p0在尺度为σ下的血管函数f(p0，σ)；

S041：在所有σ中选出一响应值最大的f(p0)定义为特征图，特征图中每一点处的值为特征值，越靠近中心线的点特征值越大：

8.如权利要求7所述的一种管状物体中心线的提取方法，其特征在于：所述步骤S2是分析线框与局部区域内的血管骨架，获得矩形与血管骨架的至少二交点；

所述步骤S3是从所述至少二交点中选取特征值最大的作为中心线的起始点；

所述步骤S4是采用搜索算法在其余交点中搜索，依次找出构成中心线的点，直至完成对所有交点的搜索，最后找到的构成中心线的点作为的终止点；

所述步骤S5是从终止点经所述步骤S4找到的构成中心线的点回溯到起始点，所述终止点、构成中心线的点和起始点依次组成的路径即为局部区域内一段血管的中心线。

9.如权利要求8所述的一种管状物体中心线的提取方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：S32：根据特征图计算能量函数F=Max((Max(f)-f(pi，j)),0.001)，其中Max(f)为特征图中最大的特征值，f(i，j)为点（i，j）处的特征值。

10.如权利要求8任意一项所述的一种管状物体中心线的提取方法，其特征在于：所述步骤S4采用贪婪算法，仅搜索在血管区域内的点，对不在血管区域内的点标记为不可达点。