随着信息化的高速发展，个人身份的认证成为了其中的一大特征。要准确确定一个人的身份来保护其个人信息安全，成为了信息化时代亟需解决的一个关键性问题。为了解决这些问题，人们开始探索生物特征识别技术，并且得到了比较满意的结果。因为每个生物体都有与其他生物体不同的差异，且这种差异能够做到随身携带、不易丢失，这种研究个体间差异的技术满足了当今身份识别技术发展的需要。掌纹识别在众多的生物特征识别技术中有其独特的优点：它所包含的特征信息量更多、特征较稳定且便于采集。只有获得更多的身份特征信息，才能在更大程度上提高身份识别的准确性。掌纹识别技术的理论已经越来越完善了，所以相应的基于掌纹识别的产品也纷纷出现在各种公共场合。但是这些技术和产品都依托于PC机的平台，识别装置的成本很高、体积也过于庞大，不利于大面积普及和商业化发展。通过分析目前生物识别技术发展的趋势，嵌入式系统具有很高的发展前景。例如利用ARM、DSP等专用的图像处理芯片，建立集掌纹图像采集、处理、识别于一体的嵌入式掌纹识别系统。只要在DSP上实现掌纹图像的采集和处理算法，就能实现基于DSP的掌纹识别系统。本文在提出了这个系统后，就这两个问题进行了如下几个方面的研究：（1）掌纹图像处理系统的硬件设计。通过大量阅读TI公司提供的DSP技术文档，总结出了一套硬件设计方案：采用TMS320DM642与TVP5150A相结合，将CCD相机提供的模拟信号通过TVP5150A解码为掌纹数字图像数据，使用DM642对数据进行读取，然后进行算法处理，最后达到身份识别的目的。（2）基于DSP/BIOS的掌纹图像采集。DSP/BIOS是一个简易的实时嵌入式操作系统，是TI公司专为其生产的C6000系列等DSP设计的实时多任务操作系统内核，它能够使用户更加方便的编写程序。通过查阅大量有关DSP/BIOS的知识，得出了利用芯片驱动开发包（DDK）中类/微驱动模型和API函数来设计采集程序的方法，完成了对掌纹图像的采集。（3）掌纹图像处理算法在DSP上的实现。因为DSP处理系统中对数据的格式及存储方式都与PC机存在差异，而且运算速度也较PC机慢，因此要对处理算法进行调整和修改才能保证在DSP系统上的实时运行。在掌纹图像的处理中，采用的都是比较常规且复杂度相对低的方法：将一种33窗口的中值滤波算法进行了改进；在阈值分割、轮廓提取中采用了运算时间较短的方法；角点检测部分提出了一种计算量小、准确度高的基于相对距离的方法；在特征提取中使用了小波变换、2DPCA和KPCA相结合的方法，目的在于提高掌纹识别系统的识别率。基于以上设计，整个掌纹图像处理系统能够在一定程度上兼顾处理的效果和实时性。最后，总结实验结果，从实时性、CPU处理能力等方面对系统的性能进行了分析，说明了本文设计的掌纹图像采集、处理系统的可靠性。