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随着计算机及网络技术的高速发展,信息安全显示出前所未有的重要性。人们迫切希望有一种更方便,可靠的方法进行身份鉴定,生物识别技术为之带来了可能。目前,指纹识别是生物识别中较成熟的一种身份鉴定技术,但是指纹有其致命的缺点:易于伪造、破环和被污染,这使得应用范围受到限制。而利用手指静脉血管作为身份标识的手指静脉识别技术则具有速度快、精度高、安全等级高、活体识别、内部特征、非接触式等独特的优势,有效地解决了传统的生物识别技术如指纹等所面临的诸多难题。但受限于现有的手指静脉图像采集技术,通常所能获得的手指静脉图像都存在对比度低、血管纹理不清晰的突出问题,因此在被用于识别前必须进行良好的图像增强处理。本论文以作者所在研究室自主开发的手指静脉识别系统为平台,针对性的研究了低质量手指静脉图像的增强技术。本文的研究工作主要分为以下几个部分:(1)从理论上分析了直方图均衡化图像增强技术,发现了直方图均衡化过程中灰度级合并的原因,提出了一种改进的直方图均衡化算法。经实验验证,本论文提出的改进算法可以使图像的细节信息得到更好的保留、减少虚假轮廓。(2)提出了一种基于多阈值模糊增强技术的手指静脉图像增强算法。其算法思想是将传统的模糊理论与经典的阈值选取算法进行有机结合,得到了一种新的模糊图像增强算法。在自建的静脉图像库上进行的实验结果表明:该多阈值选取方法对静脉特征的增强效果理想,能够有效提高系统识别率;同时,该算法还具有简单、快速和实用的特点。(3)对经典的Morlet小波变换进行了分析和研究,基于实验中所发现的Morlet小波算法的不足,针对手指静脉图像的特性,提出了一种改进的Morlet小波图像增强算法。(4)最后,对本论文提出的各种低质量手指静脉图像的增强算法进行了同一系统平台下的比较分析。实验结果表明,本论文提出的多阈值模糊增强算法能够最有效的提高手指静脉识别系统的识别精度。