随着智慧城市、智能家居时代的到来,人们对身份认证的安全性和易用性都有了更高的要求,同时国内外日益严峻的安全形势,也对生物特征识别产生了迫切的需求。掌纹识别因其所使用的纹理特征丰富稳定而兼具了易用和安全的优点,因此得到了快速的发展。非接触掌纹识别在使用时不需要用户将手掌贴放在设备上,因此具有更高的灵活性,同时也更加清洁卫生,给人们带来了一种新型的生物特征识别体验。但是自由空间中的掌纹采集往往伴随有各种图像畸变,使得系统的识别精度受到较大影响。本文针对非接触掌纹识别中存在的各种典型问题,研究了相应的图像校准方法。对掌纹图像的旋转平移、尺度缩放、模糊、以及手掌平面倾斜等几个问题进行了深入的研究。主要完成了以下工作:第一,基于计算机视觉原理配合激光发射器实现了倾斜掌纹图像的校正,能够将一定角度范围内的倾斜掌纹图像校正到理想平面上,并且设计相关实验对系统精度进行了测试。第二,提出了基于SIFT的鲁棒掌纹中心块定位算法,能够应对平面上手掌60度范围内的旋转畸变,在定位的同时实现了对掌纹中心块的对准,进而解决旋转平移和尺度畸变的问题。第三,通过不同的图像增强和尺度空间参数优化方法显著增加了SIFT匹配点个数,并且改进了传统ROI定位算法,增强了系统的鲁棒性,进而实现了基于SIFT和竞争编码的联合决策掌纹识别系统。本文实现的非接触掌纹图像校准系统,能够检测和判别当前图像的畸变并针对性的执行图像校准算法,在保证掌纹识别准确性这一核心需求的同时提高了用户的使用体验。