近年来,以指纹为代表的生物特征识别技术引起了人们的广泛关注。指纹识别技术具有较高的可行性和实用性,成为最流行、最方便、最可靠的个人身份识别技术之一。因此,对自动指纹识别的研究具有重要的学术意义和应用价值。自动指纹识别系统是集光电技术、图像处理、计算机及网络、数据库技术、模式识别技术等于一体的综合系统,一般包括指纹图像采集、指纹图像质量评价、指纹图像预处理、特征提取、特征匹配等过程。在实际应用中,由于指纹采集仪性能的不同、采集环境的不同以及手指的干湿、洁净、磨损程度不同,导致采集的指纹图像容易产生模糊、断纹或粘连等现象;此外,有时采集到的指纹图像还存在之前指纹采集残留污迹和背景噪声,从而导致指纹图像质量下降。在自动指纹识别系统中,质量较差的指纹图像将会导致系统的误判率和拒识率显著上升,从而影响到整个指纹识别系统的性能。因此,指纹图像的质量评价是自动指纹识别系统中一个非常关键的环节,受到广大研究者的广泛关注。本文在总结、归纳和吸取了国内外学者所取得的研究成果的基础上,对自动指纹识别系统中指纹图像质量评价算法进行了深入的研究。本文首先介绍了生物识别技术和指纹识别技术的基本原理;然后对现有指纹图像质量评价方法进行分析,对指纹图像质量的影响因素、指纹图像的质量评价思想、指纹图像的质量评价模块功能进行说明,并对两种典型的指纹图像质量评价方法进行比较说明;再介绍了二维Gabor滤波器的基本原理,并针对指纹图像的特点和指纹图像质量评价的要求,设计了八方向二维Gabor滤波器;最后本文提出了基于Gabor滤波的指纹图像质量综合评价算法,并在FVC2004标准指纹库上进行了大量实验验证。实验结果表明本文提出的算法是比较有效的。