随着社会的发展，人们相互间的交流越来越频繁，这使准确、有效地验证人的身份，从而保障人们的合法权益显得越来越重要。传统的基于口令或者信物的方法，不仅安全性低且使用非常不便。为了应对这些挑战人们把目光转向了生物识别技术。由于指纹具有唯一性，终身不变性并且采集便利，因此指纹识别已成为众多生物识别技术中最受关注和应用最广的方法之一。　　决定一个指纹识别系统能否广泛推广的最重要因素是性能和成本。其中指纹图像预处理和后处理效果在很大程度上决定了整个系统的性能，而其ASIC实现方式则对成本至关重要。本文从这两个角度出发，重点研究了指纹图像预处理算法和后处理算法及其ASIC实现，主要完成了以下工作：　　首先，论文研究了常用的指纹图像软化算法，用C语言对其进行了浮点和定点模拟，在综合考虑了图像处理效果和硬件成本后选择了3×3矩形窗滤波法作为本文的图像软化方法，并用verilog对该算法进行了硬件建模。　　其次，论文研究了常用的指纹图像频率提取算法，从算法抗噪能力、提取的频率精确度以及实现的复杂度方面对频谱法和投影法进行了详细比较，最后选择了投影法作为本文的频率提取方法，并用C语言对该法进行了浮点和定点模拟。在实现该算法时，考虑到指纹图像本身的结构特点，从降低功耗、最小化芯片面积方面进行了优化。　　再次，论文研究了常用的指纹方向图提取算法和指纹图像二值化算法，从处理效果和硬件成本两个方面综合考虑，采用块方向图法作为本文的方向图提取算法，采用局部自适应动态阈值法作为本文的图像的二值化算法，并用C语言对其进行了浮点和定点模拟。　　最后，论文研究了常用的指纹图像后处理方法，对后处理算法中的脊线跟踪方法和去除毛刺、小桥、小孔、短线和断线的方法进行了分析比较，并对短线和断线的处理方法进行了改进，设计了一种效果更好的双向搜索算法，降低了误连断线和误删短线的概率。用C语言对后处理算法进行了浮点和定点模拟，并用verilog对该算法进行了硬件建模。　　本文对整个系统的性能用标准指纹库和自建指纹库进行了浮点和定点测试，并对整个硬件电路用FPGA进行了验证，具有较高的应用价值。