指纹因其唯一性和终生不变性成为目前最可靠的生物识别技术研究对象，指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，成为最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一，因此自动指纹识别系统的研制成为现代信息安全的迫切需要，指纹预处理算法是指纹识别领域研究的重点内容之一，也是自动指纹识别系统中的关键技术之一。本论文综述了国内外现在指纹识别的发展历史和现状，并总结了指纹识别系统的原理和一般方法，其中包括指纹图像的获取、预处理、特征提取和匹配，从宏观上把握了指纹识别的各个环节。在此基础上，本文主要研究了指纹图像预处理环节：指纹图像的噪声滤波处理、二值化和细化，这其中指纹图像的噪声滤波处理是本文研究的重点内容。本文的主要研究成果如下：1、根据图像噪声的特点，总结了图像去噪的方法和步骤。并结合本文主要研究的小波域去噪的方法，对指纹图像在小波域上进行了噪声分析。2、着重分析了Gabor滤波器在指纹图像去噪中的应用。针对传统Gabor滤波方法对于纹理不均匀的指纹图像无能为力的情况，本文对Gabor滤波器的一些参数进行了改进。3．对于近年来信号滤波领域迅速发展的小波滤波，本文总结了其原理及实现方法。根据指纹图像的噪声特点，本文改进了小波域阈值的滤波方法，包括小波域域值滤波的算法研究、阈值函数的选取和阈值的确定方法。最后给出了实验和结果分析。4．在基于小波域滤波指纹图像的基础上，本文又给出了基于小波分析的二值化的一般方法和步骤，并对指纹图像的细化处理进行了改进和后处理，从而完成了基于小波分析的指纹图像预处理的整个流程。5．根据给出的仿真结果的正确性，鉴于指纹图像预处理算法的复杂性和相对独立性，本文采用面向对象的方法进行了C++类的封装，在VC++环境下对指纹图像的小波域阈值滤波进行了编程实现。本论文所提出的上述技术路线和算法，都得到了可行性的验证，并进行了编程实现，取得了较好的效果，在该领域具有一定的理论意义和较大的参考价值，特别在对于指纹图像的预处理上具有一定的突破性，指纹识别系统的后续处理奠定了扎实的基础。