身份认证的应用领域不仅覆盖国家安全和反恐方面,也涉及到电子支付等日常生活方面。使用普通的身份认证方法已经很难满足高识别率和防伪的双重需求,基于手掌静脉的身份认证方式以其独特的优势成为当前研究的热点。但手掌静脉图像的获取比较困难,相应的装置缺乏,并且采集的手掌静脉图像质量欠佳,这些问题使后续手掌静脉图像预处理过程变得复杂。因此,本文对高清手掌静脉图像的获取和预处理开展了研究,为今后手掌静脉图像特征匹配的应用打下良好基础。本文在分析了手掌静脉获取和预处理的相关研究基础后,结合图像质量评估方法并进一步对图像进行预处理,最终将算法应用在自主研发的手掌静脉采集平台上,论文主要的工作和成果归纳如下:(1)分析了图像质量的不同评价方法,在灰度图像质量评价的基础上,通过对光源的照射性能分析,设计了一种基于二维熵的图像质量评价方法,该方法比较适合在FPGA硬件平台上实现。并依据该图像质量评价结果,反馈调整光源和摄像头参数,直到采集满意的高清手掌静脉图像。结果表明,该方法在图像灰度特性与静脉特征的增强方面具有显著效果。(2)分析了手掌静脉图像的预处理方法,改进现有的全局图像查找方法,提出了一种基于局部快速遍历图像截取感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)的方法,并对获取的高质量图像经过归一化处理、图像去噪、增强,最终分割出手掌静脉骨架,完成整个手掌静脉预处理的过程。实验结果表明,提出的方法能够通过构建局部图像进行ROI的快速判别和定位,减少了后续处理中的计算量。(3)根据本文提出的方法,最终在以FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)为核心的嵌入式平台上实现了高清手掌静脉图像获取及预处理方案。