长春理工硕士论文：高性能静脉图像采集系统设计

随着信息技术的飞速发展，生物识别技术在众多应用领域中崭露头角，其中静脉识别因其高安全性、难以复制性和非接触性等特点，正在逐渐成为研究的热点。本文着重探讨了手背静脉信息采集装置的研究，特别是在长春理工大学硕士研究生孟大伟的学位论文中，他提出了一种性价比高的图像采集方案。 该研究方案针对近红外成像的特性，设计了一套基于可见光CCD的近红外图像采集系统。系统的核心组件包括FPGA（现场可编程门阵列）为核心的时序控制电路，用于精确协调CCD驱动电路和模数转换电路的工作，确保图像采集过程的高效和稳定。同时，数字信号通信电路被用来实现FPGA与DSP（数字信号处理器）之间的数据交换，使得系统处理能力和实时性得以提升。 为了提高图像质量，系统还配备了巴特沃斯低通滤波电路，以及相关双采样电路，这些电路的作用是有效抑制高频噪声和1/f噪声等干扰，确保采集到的静脉图像信息清晰且准确。通过一系列的实验验证，这个设计能够在实际操作中成功提取手背静脉的图像信息，同时有效地减少了噪声的影响，为后续的静脉识别算法开发和优化提供了坚实的基础。 这项研究不仅展示了如何利用现代电子技术优化静脉信息采集，而且为生物识别技术特别是静脉识别领域的实用化迈出了重要的一步。它对于提升安防、医疗等领域的人体生物特征认证系统的性能具有重要意义，也为未来的研究者们提供了有价值的参考和实践案例。