快速准确地找到静脉位置是医疗护理中的常见需求，全世界每天有数亿患者需要进行静脉访问治疗。传统的静脉访问方法主要依靠医护人员的肉眼和经验来识别，在皮肤表面静脉特征不明显的情况下很难实现，更无法做到深度静脉的精准可靠的判别。由此引起的多次穿刺失败，易造成医疗处理上的困难和病人的痛苦，严重的甚至引发医疗纠纷。目前的静脉访问辅助设备通常利用近红外成像技术采集静脉图像，通过图像增强处理改善静脉血管图像模糊、不均匀的特性。本研究目的是开发一种近红外静脉图像特征增强及可视化算法，以提高静脉访问辅助设备的成像性能。本文主要研究内容如下：1.实验系统构建：根据人体静脉血液中血红蛋白的光谱特性，选择适宜波段的近红外光源，构建静脉图像显像系统。2.成像算法开发：结合考虑直方图均衡化和基于Hessian矩阵的静脉特征增强算法的特点，设计并开发适宜本研究的图像增强算法。首先，使用自适应以及限制对比度的方法，提高直方图均衡化的效果；然后根据双线性插值法提高算法效率，从而快速提升图像对比度；最后，采用基于Hessian矩阵的多尺度静脉特征增强，提取静脉信息。研究结果表明：该算法可用于低对比度静脉图像增强，增强效果清晰，图像背景均匀。3.基于成像算法的特征提取：设计并开发一种静脉特征可视化算法，包括静脉宽度信息显示以及静脉血液再填充速度信息提取。在分析血管边缘的梯度特征的基础上，提取静脉方向信息，计算静脉宽度；采用帧间差分的方法，获取图像中的动态信息，并通过占空比阈值法提取血流距离，从而计算静脉血液流速以及单位长度的静脉血管恢复时间。研究结果显示，该算法能对静脉特征进行有效评估，算法准确率较高。本研究开发的静脉图像特征增强及可视化算法，成像清晰快速，可适用于静脉显像模式、宽度可视化模式以及血流信息检出模式。在医护领域进行实际系统的临床应用，可有效提高静脉访问成功率、减轻医护人员工作难度并造福病人。