静脉识别是最近几年才开始发展的一种生物识别技术,它是利用每个人的手背血管分布不同这一特性进行身份认证的。与现在人们所熟知的指纹识别技术相比,具有更安全,非接触性等优点。本文在收集和分析近年来国内外有关生物识别技术研究成果的基础上,对静脉识别系统的关键技术进行了研究。主要工作有以下几个方面:(1)静脉图像预处理。其目的是去除原始图像中的各种噪声,增加图像的清晰度,提取静脉的骨架结构,将图像变成只有单象素宽的点线图,以便于下一步的细节特征提取。具体包括静脉图像规一化、二值化、滤波去噪、细化等几个部分。(2)静脉图像的特征提取。其目的是从经过预处理得到的细化图中,提取所有真实的端节点和分支点。文中采用求取8-邻域交叉数算法,提取静脉中所有的端节点和分支点,然后利用纹线跟踪算法去除其中的伪特征点。(3)特征匹配。其目的是根据提取到的骨架中的端节点和分支点,来判断两幅静脉图象是否来自同一个人,主要采用基于点模式和基于计算距离的匹配算法。最后,对系统的每一模块使用Matlab和Visual C++软件进行程序仿真,并达到了一定的效果,为该系统的实用化奠定了基础。