指纹具有唯一性和稳定性,因此被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据。自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术,具有方便、高效、安全、可靠等优点,在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域都得到了广泛的应用,并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。但由于存在指纹图像的噪声和皮肤弹性等因素影响,指纹识别一直存在识别率不高、运算速度较慢的问题。本文针对上述问题,从指纹图像预处理环节入手,提高了指纹识别系统的性能。指纹识别一般包括以下几个步骤:指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、指纹特征匹配。本文首先以自动指纹识别技术的流程为线索,详细论述了自动指纹识别系统的组成以及每部分对应的算法。然后重点研究图像预处理算法和特征提取算法。本文的预处理算法包括以下步骤:规一化、方向图计算、方向滤波(采用Gabor滤波)、局部自适应二值化、二值化去噪和细化。在预处理中,采用八个方向的Gabor滤波对指纹图像进行滤波,把它与维纳滤波作比较,得了较好的试验结果。在二值化中采用局部自适应方法与传统的固定阀值方法作比较,细化中运用了数学形态学的方法,对指纹图像进行细化。实验表明,本文运用的指纹增强算法可有效增强指纹图像,提取特征方法简单有效。