近年来,随着计算机技术和人工智能技术的发展,生物特征以其唯一性、稳定性、较高防伪性和随身携带性等优点,被越来越多的应用于身份识别领域。基于指纹的身份识别方式与其他生物特征识别方式相比,不仅具有安全方面的优势,还具有很高的稳定性、实用性和可行性,因此被广泛应用于社会安全、金融安全、公司考勤、门禁管理、机场海关等领域。一套完整的指纹识别算法一般包括图像预处理、特征提取以及特征匹配三个步骤。图像预处理可以削弱指纹图像中的噪声,提高指纹纹线的清晰度,是特征提取和特征匹配的基础,其结果的好坏能够严重影响整个指纹识别系统的准确率。目前,研究学者已经提出了很多针对指纹图像预处理的算法,但是这些算法对低质量指纹图像的预处理效果仍不够理想,所以对指纹图像预处理算法的研究依然是生物特征识别领域的研究热点。本文在查阅和吸纳已有的指纹识别研究成果的基础之上,重点研究了指纹图像的预处理算法,主要包括指纹图像的分割、增强、二值化和细化算法,做了以下几个方面的工作：(1)在指纹分割方面,为了给后面的各种处理提供统一规格的图像,首先介绍了图像归一化算法,对指纹图像的灰度进行变换。然后比较了基于方差和方差梯度的分割算法以及基于方向一致性的分割算法的优劣,并提出了一种基于梯度向量模的分割算法,实验证明该算法可以取得良好的分割效果。(2)在指纹增强方面,首先介绍了最常用的指纹方向图和频率场的计算方法,然后分析了目前应用广泛的Gabor滤波增强算法的局限性,介绍了基于分解Gabor滤波器的增强算法,并对分解Gabor滤波增强算法做了改进以进一步缩短增强处理的时间。(3)在指纹二值化方面,介绍了固定阈值二值化法和基于方向信息的二值化方法,然后根据两种方法的优缺点提出了一种将两者结合的二值化方法,并介绍了一种二值化后处理方法。(4)在指纹细化方面,分析了最常见的快速细化算法和改进的OPTA细化算法的不足,然后介绍了基于8邻域的查表细化算法,最后通过实验证明该算法能够取得更理想的细化效果。最后,对全文进行了总结,指出需要改进的地方,并提出了进一步研究的方向。