该文对指纹图像的增强,特征选择,特征识别性能,细节点匹配等问题进行了研究.其主要研究工作概括如下:(1)提出了一种利用非线性扩散滤波增强指纹图像以提取细节点的方法.该方法利用指纹图像的结构张量构造扩散後量,使得滤波沿着指纹脊线方向扩散.然后根据扩散张量在大小为(2n+1)×(2n+1)窗口上的离散形式,分散扩散滤波为4n个方向的和,然后利用托马斯—高斯消元法在每个方向快速求解非线性滤波后的指纹增强图像.(2)提出了一种基于二尺度的指纹增强算法.实验结果表明该算法能够实时有效地处理指纹识别系统中在线采集的指纹图像.(3)提出了一种评价指纹特征识别性能的方法.首先用信息增益来分析指纹细节点模型中的细节点类型、频率、方向描述符对识别性能的影响,从而选择出更适合指纹识别系统的特征.其次还对指纹的纹理特征进行了分析,主要针对指纹的纹理特征:Fingercode,分析了它的识别性能,以及这种Fingercode的宽度、幅角的大小和与索引点的距离变化对于识别性能的影响.(4)提出了一种参数估计的指纹匹配算法.在特征分析的基础上,改进了Hough变换,利用Parzen窗函数来估计旋转、平移的概率函数,进而计算出旋转平移参数.这种方法具有计算精度高,匹配速度快的优点,在FVC2002以及FVC2004等数据库上的试验表明该算法有效地提高了指纹识别的性能.