随着电子和计算机技术的发展，指纹识别技术近年来开始广泛地应用在门禁系统、网络安全、公共安全、金融服务等领域。自动指纹识别技术（AFIS）通过特殊的光电转换设备和图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，能够迅速准确地鉴定个人身份。指纹识别技术主要包括指纹图像增强预处理、后处理和细节点提取及特征匹配四个部分。　　本文主要研究了指纹识别预处理算法并且利用VerilogHDL语言完成了关键模块的硬件设计。论文主要进行了如下几个方面的工作：　　首先，论文详细分析了基于Gabor滤波增强的预处理过程，研究了基于梯度统计的方向图计算方法，利用灰度投影法估计了指纹脊线频率，采用图像块均值与方差统计的方法很好的实现了图像分割，研究并实现了Gabor滤波增强图像算法，通过动态自适应方法将指纹图像进行了二值化处理，分析了两种细化算法：Hilditch算法和改进的OPTA算法各自的优缺点，并在此基础上提出了混合细化算法，完成了基于C语言的浮点和定点的指纹识别系统模型软件仿真。　　然后，论文完成了预处理各个模块的硬件设计并进行了功能仿真和电路综合。研究了一种基于块内像素点复用的方法，通过适当的存储代价极大地缩短了处理时间。在方向图模块中设计了基于Sobel梯度算子的读取逻辑并且完成了地址单元的硬件设计。对预处理算法中涉及到的算术函数和Gabor滤波系数分别设计了相应的基于ROM查表的优化实现方案，研究了细化硬件存储及细化保留模板和删除模板的组合逻辑实现。　　指纹识别预处理是自动指纹识别系统的重要组成，本文主要完成了此部分的算法改进和硬件设计，并对整个识别系统进行了软件仿真。