随着人们对信息安全要求的提高,生物识别技术必将取代传统的账号加密码的模式,获得广泛的应用,而指纹识别技术因为具有方便获取,唯一性等特点在生物识别中占有重要地位。指纹增强算法往往作为各商业算法的核心技术,要求具有高效,高速的特点,本文对常见的各指纹增强算法进行了分析,总结了各自的优点和不足,并对滤波器的参数选择进行了讨论;Gabor滤波器由于在时域和频域都有较好的特性,并且有较小的块效应,成为最流行的图像增强方法;但是Gabor滤波的方法运算量比较大,很难在嵌入式系统中应用。为了满足嵌入式系统的实时性需求,我们对算法进行了改进,使用硬件对它进行了加速,并对其进行了性能和误差分析。根据实验的结果,本文提出的实现方法完全能够满足实时指纹处理的需求,并且通过优化运算单元和数据存取降低了系统功耗。而且本文提出的改进算法不但满足VLSI实现的需要,也适用于嵌入式软件的优化。 为了提高图像增强的质量,在原有的Gabor增强算法基础上,提出了改进的Gabor滤波器,并且采用改进的DCT算法进行指纹频率估计,取得了较好的处理效果;另外,基于DCT变换提出了新的指纹图像分割算法和奇异点定位算法。 实验证明,本文提出的算法比原有算法能更好的提高指纹图像质量,更准确的估计出指纹频率,更有效的进行指纹图像的分割处理,并能用较少的运算代价确定指纹的细节点。