本研究采用FVC2004(Fingerprint verification competition)指纹数据库作为试验样本,建立一套指纹图像预处理算法,主要研究内容如下:针对指纹图像部分脊线太淡或太黑的缺点,通过对输入图像进行灰度变换(归一化、均衡化),有效增强了指纹图像的对比度。采用改进的最小均方方向估计法计算指纹方向图,将指纹图像的方向图计算与有效区域分割结合起来,实现指纹图像的分割,缩短了处理时间。针对指纹图像独有的方向和频率特征,研究了基于频域的Gabor变换和小波变换的指纹图像增强方法。对传统Gabor滤波器的参数进行了改进。研究了小波去噪增强的方法。根据实验结果,确定采用改进的Gabor变换进行指纹图像的滤波增强。比较了全局阈值法、局部动态阈值法、基于方向图的动态阈值二值化算法。前两种方法只从指纹图像的灰度角度进行二值化,基于方向图的动态阈值二值化方法充分利用了指纹的方向图,取得了较好的二值化效果。比较了快速细化算法,改进的OPTA算法,合成细化算法。由于合成细化算法是前两种方法的组合,二值化过程中引入的噪声和虚假特征较少,细化结果最佳。本研究为后续的指纹特征点的提取和指纹比对打下了基础。