随着社会的进步和计算机技术的发展，人们对信息安全的要求日益增高。人们期待一种更方便、更可靠的方式来进行身份识别，然而新一代的生物识别技术正在逐渐取代传统的认证方法，例如指纹识别、人脸识别、虹膜识别和静脉识别等。在这些生物识别技术中，手指静脉识别技术以活体识别、内部特征、非接触式等突出优势，成为最具发展潜力的生物识别技术之一。但是，由于受到现有图像采集设备和环境因素的影响，导致采集的手指静脉图像存在对比度低、灰度分布不均等问题，这就降低了静脉特征提取的准确性，进而影响手指静脉识别系统的识别率。论文在总结了现有的生物识别技术研究成果的基础上，研究低质量手指静脉图像的特征提取算法。论文的主要创新分为以下几个部分：（1）提出了基于模糊集和最大邻域内差的手指静脉特征提取算法（简称FVFM算法）。该算法首先利用改进的模糊增强算法改善图像的对比度，然后定义一个8扇形邻域分块模板计算出原图像的最大邻域内差图像，并与模糊增强后的图像进行加权重构图像，得到新的增强图像。最后，将增强图像与它的均值图像进行差值比较得到最终的静脉提取效果。通过实验表明，该方法不仅有效地增强了手指静脉图像，使得静脉纹路提取效果好，而且克服了光照不均，灰度对比度低的带来的噪声影响。（2）提出一种基于方向检测的手指静脉图像特征提取算法（简称FVDD算法）。算法的思想是用掩膜算法计算手指静脉图像的点方向图和块方向图，针对静脉纹路的谷形特征设计新的方向模板对指静脉图像进行方向滤波，以达到提取静脉纹路的目的。然后，对滤波后的图像进行图像分割和细化，得到最后的提取效果。为了证明该算法的有效性，利用修正的Hausdorff距离实现对校准的细化图像模板进行匹配实验。实验结果表明：该方算法对手指静脉特征的提取效果理想，并且能有效地提高识别率；同时，证明了该算法的有效性和实用性。（3）提出了一种新的基于Gabor滤波增强的手指静脉分割算法（简称FVGF算法）。该算法通过设计新的方向算子计算静脉图像的方向分布率来选择滤波器的方向，然后利用手指静脉横截面的灰度分布和曲率分布分析静脉纹路的宽度和纹路频率来确定Gabor滤波器的频率和滤波器尺寸的范围。针对手指静脉纹路的每个方向各构造一个Gabor滤波器对该方向的纹路进行增强，得到每个方向的增强子图，对每幅增强子图分配不同的加权系数重构图像。最后将重构图像的4方向均值图像和重构图像进行比较，得到提取的静脉特征图像。经过实验验证，该算法使得手指静脉图像克服了灰度分布不均和噪声带来的影响，并且分割的手指静脉特征连续性好，噪声少，有较高的识别精度。