目前,随着电子商务等的发展,传统的基于口令或信物的安全系统已经不能满足社会的需求,因此需要一种更加安全、防仿能力更强的安全系统。生物特征由于它的的唯一性和永久性,非常适合作为身份鉴别的依据。在众多的生物特征里面,由于指纹具有其独特的优势,指纹识别技术已经成为计算机模式识别方向一个非常热门的研究领域,市场前景非常广阔。构建一个指纹模式识别系统,指纹图像的预处理是第一步,预处理的好坏对识别系统的效果有直接的影响。本文研究了指纹图像预处理中的图像分割、图像增强和图像细化部分。在分割部分,对采集到的图像通过计算强度场进行图像分割;在增强和细化部分,在学习和归纳国内外学者研究成果的基础上,实现了多种增强和细化算法,分析了各种算法的优缺点。同时对部分算法进行了改进,改进后的算法在运算效率和处理质量方面都有了不同程度的提高。改进的算法如下:(1)在指纹图像的增强算法方面,从两个方面研究了现有的增强算法:空域增强算法和频域增强算法。分别实现了基于中值滤波的增强算法和基于STFT的增强算法。在分析了基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法后,对算法加以改进,提出了一种改进的基于小波域的Gabor函数增强算法,将二维Gabor函数分解成两个一维函数,降低了运算量,提高了算法速度。(2)在指纹图像细化方面,介绍并实现了常用的OPTA细化算法(包括经典OPTA算法和改进后的OPTA算法)和快速细化算法。分析了OPTA算法分叉点处细化不彻底和毛刺过多以及快速细化算法产生细化不够彻底问题,提出了一种基于方向图的指纹细化算法,试验对比表明,该算法在速率和毛刺等方面较前两种算法有所改进。最后,为了说明在整个指纹模式识别系统中预处理对后续环节的影响,介绍了一些经典的指纹特征点提取算法以及基于三角拓扑的匹配算法。本文利用Visual C++6.0构建了整个指纹模式识别系统,上述的各种算法也在这个平台上得到了实现,效果较好,为后续研究打下了坚实的基础。