在信息技术飞速发展的21世纪,拥有丰富且准确的信息资源显得尤为重要,而由此引发的信息安全方面的隐患也日益突出。仅仅依靠传统的身份识别方式,如个人证件、密码口令等手段,已不足以保障信息的安全性。如何便利准确地识别个人身份、保障信息安全等诸多问题急需解决。依靠人体固有的生物特征进行身份识别的技术,顺应时代需求,得到快速发展。在诸多人体生物特征中,手指静脉位于人体手部,方便获取图像,又因为手指静脉位于手指内部,不易被伪造和破坏。手指静脉识别技术,由于其技术含量高,仿造难度高,使用方便等优点,具有广阔的应用前景。目前虽然已经存在较为成熟的应用产品,但在识别率、反应速度等方面总是存在一些不尽如人意的地方,而导致这些问题的关键之处就在于对手指静脉图像的处理算法上。深入研究手指静脉识别算法,提升各种核心算法的性能,是手指静脉识别技术进步的核心问题。而要做好这些算法的研发工作,需要拥有一个相应的研发环境和平台。在这样的背景下,本文设计并实现了一个手指静脉识别原型系统,该原型系统可以为进一步研究手指静脉识别技术的各种核心算法提供一个研发环境和基础平台,具有较高的理论研究价值。本文主要设计并实现了手指静脉识别原型系统,包括对该原型系统的功能需求分析、性能需求分析,以及根据这些需求进行的系统设计和实现。由于该原型系统的核心内容是实现手指静脉识别算法的功能模块,因此本文的工作主要围绕这些功能模块展开,主要包括以下内容：1.研究了手指静脉图像的灰度化并成功实现了将24位真彩色图像转换为8位灰度图像的功能。2.实现了手指静脉图像的分割功能,将手指部分的图像从原始图像中提取出来。3.通过在尺寸和灰度两方面实现了手指静脉图像的归一化处理。4.研究并实现了手指静脉图像的增强功能,增强手指静脉纹路与噪声点的灰度差值,减少噪声对图像的影响。5.研究并实现了手指静脉图像的二值化和细化功能,降低图像对于时间和空间的消耗,进一步提高系统性能。6.实现了提取手指静脉图像的特征点功能,即提取手指静脉骨架图像的分叉点和端点的功能。7.通过图像的不变距特征量进行手指静脉图像识别的算法,实现了同源和异源手指静脉的匹配功能。