在静脉穿刺活动中,当对象是儿童、妇女、肥胖人群或皮肤较深的病人,因为血管较细或者皮层较厚,导致血管不易看清,如何快速准确地在病人身上找到血管就显得非常重要。使用红外反射模型获取静脉造影图像是目前的主流的静脉图像采集方式,具有较好的环境适应性。但多数情况由于获取的原始图像质量较差,纹路与背景的对比度较低,直接进行静脉增强较为困难。该文参考了主流以对比度提升的图像增强算法以及采用方向模型进行的对图像纹路特征提取的增强算法,设计出一套新的算法模型,不仅可以弥补以直方图均衡算法、Retinex算法为代表的对比度提升图像增强算法无法对微弱血管进行增强的弊端,也满足了以基于方向的Gabor变换、基于方向滤波器的特征提取和基于Hessian矩阵方法的纹路增强等为代表的针对图像纹路特征增强方式在实时处理应用中难以保证速度的不足。该文结合Hessian矩阵方法与方向滤波器的核心思路,即对图像中每个像素点考虑其邻域方向性,同时使用多个方向的二阶Haar-Like梯度滤波器模板进行同时滤波(通过代码优化,可以使DSP并行流水),对多个滤波结果进行加权运算以提取带方向性的中心线特征。即采用了均值滤波替代了高斯滤波,一方面对纹路特征进行提取,另一方面也对背景噪声颗粒进行滤除,同时使用一阶Haar-Like滤波器模板对纹路边缘由于皮肤鳞片状反射光造成的杂波进行消除。即该文方法对传统静脉增强方式做了改进。传统的方法一般先利用Hessian矩阵方法或方向滤波方法检测像素点处纹路方向,再使用合适的方向滤波模板或其他图像分割技术进行增强。该文将传统的的两步骤整合在一步完成,同时充分利用滤波模板特性对纹路边界附近杂波进行了消除,在保证算法增强效果的同时,大大加快了算法处理速度。为了提升图像纹路特征的准确度,该文对低对比度的原始图像系统还进行了预处理的操作。算法利用图像直方图的方法使图像像素灰度均值归一化,增大了像素灰度级的动态分布范围,利用其增加对比度的特性对原始图像的亮度分量进行了预处理。并将算法移植到DM6437的DSP硬件平台上,对算法做了优化,可以实现对静脉血管纹路的实时增强。