在临床救治中,快速而准确地定位血管,对实施血液输送、体液补给等一系列措施极为重要。但是目前静脉注射时的穿刺成功率主要取决于医护人员的临床经验。静脉注射时较高的穿刺失败率不仅给病人带来了痛苦,若在实施急救时出现穿刺失败,甚至可能延误抢救时间,从而影响到治疗结果。因此,实时、可靠地获取高对比度的皮肤血管图像对临床诊断具有重要的意义。本文的工作正是围绕如何提高皮肤血管图像对比度而展开的,具体研究内容如下:自行搭建一套组织活力成像系统,并首次将该技术和活体组织光透明技术相结合,分别获取小鼠和人体皮肤血管图像,定量地分析了光透明处理前后活体皮肤血管图像质量的改善效果。结果表明,光透明技术可以显著地提高小鼠皮肤血管图像的质量,但对人体皮肤血管图像质量的改善效果欠佳。为了提高活体皮肤血管图像的对比度,我们采用了自适应反锐化掩模算法对所获取的活体皮肤血管图像进行处理。并定量地分析了算法处理前后活体皮肤血管图像质量的改善效果。结果表明,自适应反锐化掩模算法可以显著地提高活体皮肤血管图像的对比度。但该算法原理较复杂,计算量比较大,所以用时较长。进一步,我们采用了基于局部标准差的自适应图像对比度增强算法对所获取的活体皮肤血管图像进行处理。并定量地分析了算法处理前后活体皮肤血管图像质量的改善效果。结果表明,基于局部标准差的自适应图像对比度增强算法可以显著地提高活体皮肤血管图像的对比度。此外,我们将该算法的应用范围从灰度图像扩展到了彩色图像的处理,并将扩展后的算法应用到彩色人体皮肤血管图像,结果表明,扩展后的该算法可以显著地提高彩色活体皮肤血管图像的对比度。