近年来,随着全球经济和信息技术的不断发展,安全问题日益突出,越来越多的领域需要可靠的身份识别。生物特征识别技术为此提供了一种解决方案,而指纹识别技术是其中的最佳选择之一。指纹识别技术越来越被广泛地应用到各个方面,譬如出入境中的快速通关系统、银行的ATM机和家用电子门锁等。目前,各种指纹识别技术,包括指纹获取、预处理和匹配等都已经取得了很大的进展。但是在指纹识别领域,仍然存在一些值得深入研究的问题,例如指纹图像的采集技术,低质量指纹图像的预处理等。这些问题严重影响了整个指纹识别系统的性能。本文针对上述两个重要而又有挑战性的问题进行了深入地探讨。本文工作的最终目标是设计一个基于DSP和AES2510的指纹采集系统,该系统采集的指纹图像具有纹理清晰、噪声低、图像有效面积大等优点,可以满足指纹识别系统的需要。但由于在采集过程中受按压、皮肤状况、采集系统本身等各种因素的影响,所采集的指纹有时并不是很理想,通过一套有效的指纹预处理算法,提高指纹识别系统对采集的指纹的适应性是非常重要的。本文的主要工作有以下五个部分:①介绍了一种新型的线阵指纹传感器AES2510芯片的性能、结构及工作原理,设计并实现了基于AES2510和高性能处理器芯片TMS320VC5416的指纹图像采集系统。重点说明了AES2510与C5416的硬件连接与外围电路的设计。②对现有的基于灰度方差和方向图的两种提取指纹有效区域算法进行了研究和实验,采用单一特征的指纹有效区域提取难以达到理想的效果,必须把多种方法结合起来使用。本文提出了一种基于方向图、灰度方差和跑长码标记的复合方法,经过实验证明能够提取不同类型指纹图像的有效区域。③对Gabor滤波器这种典型的基于方向场估计的滤波增强算法进行分析研究和实验,并做出了改进,提出基于掩码估计的Gabor滤波算法,从而大大节省了计算时间。实验结果表明本文的算法对低质量指纹图像的增强是有鲁棒性和有效的。④综合考虑二值化过程的阈值选择和指纹图像的方向信息,提出了一种结合指纹方向信息的自适应动态阈值二值化算法。实验结果表明,该方法能有效提高二值化的精度,并对断线具有一定的连接效果。⑤最后对常规的细化算法进行了研究,并提出了改进。