手指静脉识别技术作为一种新兴的生物特征识别技术,凭借其特有的活体识别和检测人体内部特征的特点在生物识别领域迅速发展,具有广阔的应用前景。本文针对手指静脉图像的采集和加密过程进行了研究,主要研究内容如下:(1)为了采集到质量较好的手指静脉图像,设计制作了一个手指静脉图像采集系统。该系统包括:光源控制模块——用于控制3组独立的近红外LED阵列的光源强度;成像模块——通过MT9V034图像传感器实现手指静脉的成像;人机交互模块——通过上位机控制下位机主控芯片CY7C68013完成手指静脉图像的采集。(2)针对手指静脉图像出现的灰度不均匀问题,提出了光源强度自适应调节算法。对采集到的手指静脉图像通过边缘鲁棒性检测得到感兴趣区域后进行旋转角度校正,然后求取两个指间关节的位置及其灰度值,分别判断这两个灰度值是否符合采集要求并通过上位机发出调节指令,调节近红外LED的强度,从而完成光源的自适应调节,得到灰度值均匀的手指静脉图像。(3)为了防止用户的手指静脉信息在网络传输中被窃取,提出了基于超混沌系统的图像加密算法。使用一个4D超混沌系统迭代生成伪随机序列,在加密算法中引入安全哈希算法SHA-256,结合像素级置乱、全局位级置乱和两轮扩散操作完成加密。通过对加密算法安全性能的分析,表明该算法针对普通灰度图像和手指静脉图像均可以实现较好的加密效果,算法安全性较高,运行速度也较快。