随着现代科学技术的进步，以及刑事侦查的需要，痕迹检验技术在我国得以迅速地发展。工具痕迹检验鉴定是痕迹检验的一个分支，是同人民生命财产、社会安定和工业发展紧密联系的一门技术。但是，传统的工具痕迹检验主要是人工检验，存在着检验时间长，效率低，检验精度随检验人员经验而异等缺陷。因此，实现工具痕迹的数字化检验显得极其重要。本文围绕工具痕迹检验开展了一系列研究，运用计算机图像处理技术对图像进行预处理、特征提取和比对识别，从而实现工具痕迹检验的数字化和智能化。　　本论文主要研究一类具有线条状特征的工具痕迹，并借助数字图像处理技术，初步建立了线性工具痕迹检验系统。该系统主要包含三个子系统：检索系统、直线比对系统、手动比对系统。其主要内容有：　　(1)研究了Ripplet变换和量子遗传算法的一些基本概念和理论，针对对比度弱、清晰度低的工具痕迹图像，采用一种基于CS-RT变换和改进量子遗传算法的自适应增强方法。分别对高低频系数采取不同的增强方法，实现线性工具痕迹图像增强。　　(2)研究了图像纹理分析理论，采用灰度共生矩阵、灰度共生矩阵与小波变换结合、小波变换等纹理分析方法对增强后的工具痕迹图像进行特征提取，并比较各种方法的识别率。最后采用Sym4小波变换进行三层分解，计算LL、LH1、LH2、LH3四个通道的小波系数能量和标准差，作为线性工具痕迹图像的特征向量。　　(3)采用欧氏距离的相似性度量方法，实现线性工具痕迹图像检索。　　(4)为了进一步验证初步识别的准确性，直线比对子系统采用了CS-RT变换和canny算子结合的边缘检测方法，然后利用Hough变换提取直线特征，最后通过比对检材和样本的直线特征判定其同一性。　　(5)手动比对子系统(PC端和安卓端)主要模拟了显微镜的作用，对工具痕迹图像进行人工比对，提高自动识别的准确率。　　该系统对线性工具痕迹图像的识别达到了预期效果，一定程度上实现了工具痕迹检验数字化和智能化。