长期以来，指纹一直是个人身份识别最有效的方法之一，自动指纹识别系统是图像处理和模式识别领域里的一个重要研究课题，具有很高的实用价值和市场前景。虽然经过几十年的理论研究，已经存在着多种识别算法和实际应用系统，很多研究者们也在指纹分类、预处理、指纹增强、特征提取以及匹配算法方面发表了大量的文章，但是仍然存在着许多值得研究的问题。本文主要是对指纹图像的预处理和增强算法进行了一些分析和研究，核心工作是研究了基于二维经验模态分解的指纹图像增强算法，结合了Gabor滤波器，对指纹图像的增强算法进行了改进。论文完成的主要工作如下：在指纹图像预处理部分，论文对预处理的各个步骤包括规格化、方向图的求取、指纹图像的分割、二值化、细化等以及各个步骤的不同方法进行了深入的分析、比较和筛选，得出了一套有效的指纹图像预处理方案。同时，本文在这一部分的另外一个创新是基于分形维对指纹图像的分割。研究了一维与二维的经验模态分解算法，利用速度较快的基于有限元的二维EMD算法，把指纹图像分解成一系列的IMF与残余量，分析噪声在各IMF中的分布情况。得出了高频的IMF，受噪声的影响较小的结论。研究了指纹图像增强算法，对指纹图像增强的研究状况作了概括介绍，应用当前最具代表性的Gabor滤波方法，在去除了噪声影响的IMF分量上对指纹图像进行增强。实验结果表明，本文所提出的算法能显著改善原始指纹图像的质量，有助于提高自动指纹识别系统的准确性和鲁棒性。总之，指纹图像的预处理和增强算法是自动指纹识别系统(AFIS)的核心内容之一，是提高系统性能的关键。本文系统深入地研究了自动指纹识别系统的理论和技术。本文的研究工作为进一步完善自动指纹识别系统提供了重要的理论依据和技术基础，对于促进自动指纹识别技术的发展和应用有着积极的意义。