人体静脉成像技术已成为生物特征识别、医学设备研究的热点,特别是计算机技术、医学图像和模式识别等学科的不断发展,人体静脉已作为一个重要的生物特征应用于各个领域中。该项技术成功解决了传统的压脉带、静脉术后修复需要清晰静脉纹路、快速的进行静脉注射、检查术后静脉血管恢复等问题。本文首先对人体静脉成像的原理进行了详细且深入的分析,通过该分析完成了硬件电路中各部分器件的选型,主要包括FPGA最小系统板、CMOS图像传感器、近红外LED光源、显示等模块,从而完成了人体静脉图像采集平台的设计与实现;其次,通过实验证明了该系统采集的实时性较强,显示的人体静脉图像纹路清晰、连通性较好,具有良好的稳定性。由于通过研制的人体静脉成像装置采集到的静脉图像在传输、转换以及处理等过程中不可避免的会受到各种噪声的污染,通过人眼的观察很难分辨出图像质量的好坏。为此,本文对采集到的以及通过相应算法处理过的人体静脉图像进行了质量评价,为选取出质量较清晰的图像打好了坚实的基础,本文主要工作如下:(1)给出了对在不同波长近红外光下采集到的人体静脉图像进行CLAHE增强和NiBlack算法处理,并通过多组实验对比处理前和处理后图像的质量。结果表明,在近红外光反射照射下,940nm单色光采集的手臂静脉成像效果最佳,760nm和940nm的混合光相比次之,760nm单色光采集到的效果则不理想。因此,本实验选择了混合光做为光源照射;(2)由于手背相比人体某些部位拥有更为丰富的静脉纹路特征,因此本章节选取手背静脉图像进行研究。对采集到的静脉图像进行了对比度增强、高频强调滤波、静脉分割以及细化等处理,每一步的处理都通过对比实验选取最佳的处理算法进行下一步处理,处理后的静脉纹路清晰可见,视觉效果较好,从而为生物特征识别、术后静脉恢复提供了坚实的理论基础;(3)人体静脉图像采集平台的好坏、图像的传输、图像的处理等均可能产生各种各样的噪声污染,从而导致图像清晰度受损。为此,本文采用图像质量评价方法对人体静脉图像的清晰度进行评价,该评价结果与人的主观评价结果一致,证明本文采集到的静脉图像质量效果较好;(4)通过对比实验,对采集装置性能进行了测试,并选取了处理后效果最佳的实验方法,通过实验结果可以看出,采集到的静脉图像纹路清晰、连通性较好,为进一步的研究奠定了基础。