虹膜识别作为重要的生物特征识别，因其具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点越来越受到社会的关注。在自动虹膜识别系统的图像采集过程中，不符合标准的虹膜图像会引起的系统的误判，增高虹膜识别系统的错误拒绝率。本文研究了虹膜识别系统对采集来的虹膜图像质量的要求，提出了清晰度、遮挡比、椭圆率和偏心率四个指标，同时对图像边缘提取进行了一定的修改，提高其准确性。 在清晰度上，提出运用Fourier分析实时判断输入图像清晰度的方法。根据图像在频域的特性——高频成分越多，图像越清晰。提出了基于图像频率重心的判断指标α，图像清晰时α值较大。 在遮挡比上，提出了运用双域值法判断眼皮和睫毛遮挡的方法，并可以依此计算图像的有效面积。 在椭圆率上，运用图像定位的结果，通过几何方法判断图像中虹膜是否产生纹理的形变。 在偏心率上，运用图像定位的结果，通过几何方法判断图像中虹膜是否产生瞳孔的移位。 对内边缘提取运用域值和Hough变换的方法，对内边缘提取的准确性进行了较大的提高。