由于足迹具有相对稳定、可认定人身份、现场提取率高等特点，因此足迹识别技术在公安及安全等相关部门的工作中有着重要的作用。传统的足迹识别更多的依赖于人的经验，存在着明显的判断不稳定性，使其难以发挥真正有效的作用。因此利用图像处理与识别等相关技术进行足迹自动识别具有重要的意义。足迹比对算法作为足迹自动识别系统中的关键部分，成为研究的重点。 本课题在对足迹自动识别系统中的图像预处理、边缘检测及轮廓跟踪研究的基础上，重点对特征提取和比对检索算法进行了研究，提出了一种基于方向熵索引的比对检索算法。由于该方法与直接基于几何特征值的图像检索方法相比能够快速确定和缩小检索范围，因此大大提高了足迹比对检索算法的效率。经大量实例验证，结果表明本文提出的算法具有较高的查准率和查全率。 在足迹和鞋底图像预处理方面，通过灰度修正和灰度去噪增强图像的清晰度；针对鞋底图像和足迹图像不同的特点，采用了不同灰度修正方法。 对于足迹和鞋底图像边缘检测和轮廓跟踪，通过对大量图像进行研究，发现采用Canny算子对足迹图像和鞋底图像进行边缘检测，效果优于其他边缘检测算子；针对轮廓跟踪记录的Freeman链码在图像几何变换时会发生变化的缺点，利用最小和方向统计码(MSSDC)的几何变换不变性和尺度变换成比例等特点，将其应用于足迹花纹轮廓描述中，并以此构造与MSSDC相应的方向熵。根据方向熵对四种花纹类型进行识别。本文还对波折型花纹的特征提取进行了研究，其中包括波长、振幅、间距等特征值的提取。 在上述研究的基础上，初步实现了足迹自动识别系统的部分功能，构建了相应的数据库。