Este documento presenta un método novedoso basado en un descriptor de curva y geometría de proyección restringida para la coincidencia de vasos. Primero, se propone un algoritmo LM (Levenberg-Marquardt) para optimizar la matriz de transformación geométrica. Combinado con el ajuste de parámetros y el método de región de confianza, se puede minimizar el error entre la proyección del vaso reconstruido en 3D y el vaso real. Luego, se propone CBOCD (descriptor de curva de orden de curvatura y brillo) para indicar el grado de auto-oclusión de los vasos sanguíneos durante la angiografía. A continuación, la matriz de error construida a partir del error de coincidencia epipolar se utiliza en la coincidencia de pares de puntos de los vasos a través de programación dinámica. Finalmente, el radio registrado de los vasos ayuda a construir secciones transversales elípticas y muestras sobre ellas para obtener un conjunto de puntos alrededor de la línea central, y el conjunto de puntos se convierte en malla para reconstruir la superficie de los vasos. La validez y aplicabilidad de los métodos propuestos se han verificado a través de experimentos que resultan en una mejora significativa de la precisión de reconstrucción 3D en términos de errores promedio de retroproyección. Al mismo tiempo, debido a la coincidencia precisa de pares de puntos, se garantiza la suavidad de la arteria coronaria 3D reconstruida.