指纹识别在近年来产生了许多研究成果，并在社会生产生活的各个领域得到了广泛的应用。但随着社会对指纹的迫切需要，以及指纹认证技术在实际应用中表现出诸多不足，如何处理低质量指纹图像，加快指纹识别速率，实现全自动指纹识别的识别率的提高已经成为研究机构研究和讨论的热点。　　 指纹识别算法的核心，包括对指纹图像的预处理、特征提取和特征匹配。本文着重讨论预处理过程中的图像增强算法。本文采用Gabor滤波算法对指纹图像进行增强。Gabor滤波增强算法充分利用指纹图像原有的方向和频率信息，在提取指纹固有的纹理特征、去除噪声上有明显的效果，在处理规则的指纹图像（脊和谷灰度值等间隔均匀变化）时效果很好，但是所采集的指纹并不都是Gabor滤波所能处理的理想指纹图像。因此本文优化了Gabor滤波函数中的标准差δx、δy和滤波器的窗口大小，将它们定义成指纹脊线频率的函数式，同时本文将传统的方形Gabor滤波器改为圆形，并从理论和实验的角度得到圆形Gabor滤波后的指纹图像得到了增强的结论。　　 在论文的最后，总结了全文的工作，指出了目前研究工作中需要进一步完善的地方以及今后工作的研究方向。