人体手掌静脉血管成像技术是一种新的生物特征识别技术，在工业、安防、反恐等领域有广泛的应用。鉴于目前现有技术获取的手背或者手指静脉血管图像，只能得到的局部手掌或手指静脉血管图像，难于提供足够的特征点来满足生物特征识别。本文提出一种基于分区曝光的采集手掌静脉图像的方法，旨在获得全手掌的血管图像的信息。　　本文针对人体手掌的构造特点，结合近红外光在手掌组织中的传播特性，建立了手掌的光学特性模型，创新性地提出分区曝光的技术方案，即采用不同光强照明获取不同手掌部位的静脉血管图像，结合图像分割、融合技术，得到完整的全手掌红外图像，实现了全手掌的静脉血管图像提取。　　整个技术路线包括:依次获取不同光强下的红外图像;分别对相应的图像进行分割、增强处理;最后经加权渐变融合处理后，得到完整图像。与原有方法相比，获得的血管图像的对比度高等特点。最后，结合手掌和血管的特点，设计了匹配滤波器，对融合后的图像进行处理，获取了静脉血管纹路，实现了全手掌静脉血管的获取。　　本论文从人体手掌的光学特性出发，设计并实现了全手掌的红外血管图像获取系统，提取了全手掌的血管网络，为后续的特征识别、身份识别提供了良好的基础。