随着生物特征技术在生产生活的广泛应用，利用图像处理技术对生物特征进行有效的提取变得尤为重要。掌纹因其具有丰富的细节，明显的纹理和其本身具有的特异性而成为备受重视的生物特征之一，掌纹处理技术拥有两个主要应用分别是掌纹识别和掌纹诊断专家系统。掌纹线特征是掌纹识别的重要依据之一，且掌纹线提取也是目前掌纹诊断专家系统的必要步骤，因而掌纹的正确提取，可以为掌纹诊断专家系统和识别技术提供有效的数据支持。这些掌纹处理技术虽然得到了广泛的关注，但仍处于发展阶段，因此对掌纹纹线提取的研究具有重要的研究意义和社会价值。由于掌纹形态各异、分布不规则、对比度低等因素，导致掌纹纹线的提取非常困难，且目前缺乏针对性的提取方法，是掌纹处理技术的重点和难点。论文以获得正确、详细、自然的掌纹特征为研究目的，提取结果应用于掌纹识别和掌纹诊断专家系统，具体研究内容与研究结果如下：（1）研究了掌纹主线提取。提出了一种分步提取方法，第一步粗提取，第二步主线范围定位，第三步细提取。首次提出采用Niblack算法进行掌纹粗提取，并对提取阈值参数进行了分析；在该算法基础上，又设计了局部平方差分割算法来减小伪纹线的产生。主线范围定位在采用了Sobel算子配合范围模板定位的方法后，又提出在Bottom-hat算子变换后用SUSAN算子进行宽线定位的方法，并设计了其自适应灰度差阈值。最后一步细提取采用以上两步结果的交集运算得到掌纹主线。与其它方法实验比较证明，分步提取方法获得较好的效果。（2）研究了掌纹褶皱提取。面向掌纹针对褶皱细节纹理，采用LAW线检测模板匹配提取细小褶皱，设计了其自适应的分割规则。并配合主线提取，获得掌纹二值图像。（3）研究了掌纹主线细化方法。首先研究了三类ASF滤波器对主线二值图像的处理结果，并研究迭代次数的影响，在二次迭代时获得最好效果。其次，对Zhang-suen算子和数学形态学细化算子进行适用性比较。最后对主线采用拟合方法进行尝试性研究，提出按大连通域数量和最小二乘法拟合的方法来实现掌线细化，并对结果进行分析，其结果可用于主线自动分类和病理纹识别。（4）研究了掌纹线特征提取。面向掌纹识别，提出采用Niblack算法配合自适应LAW滤波模板进行掌纹线特征提取操作，获得了稳定的提取结果，并与其他文献方法进行比较，证明了该方法的优越性。