自动指纹识别技术以其良好特性已广泛应用于生物特征识别。指纹图像如果受到噪声污染则会影响到识别准确率，因此指纹图像去噪是自动指纹识别系统中的一个重要组成部分。随着指纹图像数据量的不断增加，如何高效的对指纹图像进行存储也具有重要的现实意义和理论意义。指纹图像的去噪和压缩都有很多种方法。本文研究的是基于小波变换的指纹图像处理，将小波变换的优点应用到指纹图像处理领域。本文第一章介绍了本课题的研究目的和意义。第二章对指纹及指纹图像特征进行了深入分析。第三章介绍了小波变换理论基础。第四章和第五章是本文的主要研究内容，分别是基于小波变换的指纹图像的降噪与压缩。在指纹图像去噪方面，在传统的小波阈值函数的基础上，结合指纹图像特征，提出了一种新阈值函数。新阈值函数克服了传统小波阈值函数存在的不足，实验结果表明采用新阈值函数的算法具有更好的去噪效果。在指纹图像压缩方面，对经典的嵌入式零树小波编码算法（EZW算法）进行了介绍，并结合指纹图像的特性及压缩需求对该算法进行了优化。实验表明在同等压缩比下，通过优化后的算法重构的指纹图像更为清晰。最后第六章是总结与展望。