无论是精准定位人体静脉血管从而辅助静脉注射,还是提取静脉特征用于识别进行身份认证,获取准确清晰且直观的静脉信息都至关重要。然而,通过红外摄像头采集到的红外静脉血管图像质量较低。采用当前已有的红外静脉图像处理算法提取的静脉信息往往存在大量断点,且各子段静脉粗细不均,与实际静脉差异较大。因此,针对红外静脉血管图像提取的静脉信息不准确直观的问题,本文基于静脉自身特征分别从静脉图像的增强与分割,断点的修复和粗细均匀性的修复三个方面提出了关于红外静脉血管图像的处理算法。对于红外静脉血管图像的增强与分割方面,本文首先针对采集到的红外静脉血管图像所具有的对比度低,光照不均和噪声问题,设计了相应的预处理算法。接着,在预处理后的静脉血管图像的基础上,分析总结出静脉所具有的连续性,粗细均匀性和整体静脉方向一致性的特征。然后,本文分析静脉血管图像的灰度分布曲线,从而提出基于方向的静脉分割方法,通过四个不同方向的方向算子分割结果的融合从静脉图像中尽可能完整地提取出静脉信息。对于分割提取出的静脉信息中静脉断点的修复方面,本文首先设计了噪声去除算法去除静脉二值图中存在的大量点状噪声,为后续断点修复提供基础。随后,本文基于静脉整体方向一致性的特征,设计了多尺度静脉断点修复算法。然后,结合从静脉分割时得到的静脉方向图中提取到的静脉总体方向,实现静脉信息的断点修复,提高了静脉的连续性。对于静脉粗细均匀性的修复方面,本文首先将静脉血管按照血管分叉结构分为各子段,并分析了静脉子段粗细差异性修复的必要性。然后,本文对子段静脉建模,提出了静脉子段粗细的估计算法并对各静脉子段有针对性地进行了粗细修复,提高了静脉的粗细均匀性。本文对所提出的各种基于静脉特征的红外静脉血管图像处理算法分别进行实验,从主观和客观评价的角度对图像处理的效果进行评价。实验结果证明,本文提出的基于方向的静脉分割算法,基于方向的多尺度静脉断点修复算法和静脉粗细均匀性修复算法可以从各种不同方向的红外静脉血管图像中提取获得准确清晰且直观的静脉信息。