手背静脉穿刺常被医护人员作为抽血和输液等辅助医学治疗手段之一,但是静脉穿刺过程中,经常会受患者手背脂肪较厚,肤色较暗等因素的影响,出现穿刺失败的情况,因此研制出一套能够清晰成像并能够原位投影的近红外静脉显像系统和投影校正算法具有非常重要的现实意义。本文基于特定波长近红外光照下静脉成像的原理,完成了一体化近红外血管显像投影装置的结构设计和搭建,该装置实现了图像采集、图像处理、图像投影及投影校正功能,能够采集近红外光照下的静脉图像并对图像进行图像增强、图像分割和投影校正处理,最终能够实时地将清晰的血管图像原位投影到被测部位。本文的主要研究内容如下:（1）开展了一体化近红外静脉成像投影系统的结构设计与搭建研究,主要包括系统总体结构设计方案的研究分析,以及系统关键部件的选型,其中通过引入测距模块并将其与投影校正算法相结合,来实时动态的校正投影图像,从而实现静脉的可视化和原位投影。通过将光源输入、静脉图像数据分析、图像处理算法和图像投影系统集于一体,实现静脉检测设备一体化,弥补了当前静脉检测设备尺寸大、操作复杂的缺陷。（2）提出了基于LBP改进ORB并融合GMS和RANSAC的高精度图像匹配算法。针对基于特征的静脉图像单应性任务中,图像匹配算法检测的特征点数目少,匹配精度低等问题,改进的算法通过引入LBP-Gaussian金字塔代替传统的图像金字塔,凸显了静脉图像的纹理特征,并使用GMS和RANSAC筛除错误的匹配外点保留正确的匹配内点。实验结果表明,本文所提出的算法提高了在光照变化、高斯模糊以及尺度变化等因素影响下的静脉图像匹配精度和召回率。（3）提出了基于卷积神经网络的单应矩阵估计算法,并首次将单应矩阵估计网络用于手背静脉图像数据集中。针对传统的单应矩阵估计方法在处理大量静脉图像数据的时候表现出较低的估计精度问题,首先,本文选用了第三章中采集到的静脉图像作为图像数据集,然后对它们进行图像数据增强,接着制作用于网络输入的四点参数化形式单应矩阵标签以及静脉图像块,然后使用形如VGG16的回归网络对静脉图像进行单应矩阵估计,并使用直接线性变换将网络的预测结果转换为3×3形式的单应矩阵作为最终的输出。实验结果表明,相比于传统的单应矩阵估计方法,该方法更能满足实时性和解决在线单应矩阵估计任务的要求,得到具有更高的精度和准确率单应性估计结果。