数字指纹图像识别是人类生物特征识别技术中最早应用、技术最为成熟、价格最低廉的分支，被广泛地应用在刑侦破案、住宅安全，银行、证券、保险等金融机构的身份确认，重要区域的门禁管制，职员或会员管理等领域。　　本文在前人研究工作的基础上，对指纹图像识别中一些关键的技术，包括图像增强、细节点提取、细节点匹配等算法进行了比较深入的研究，针对指纹图像的特点，设计或改进了一些有效的算法来解决指纹图像处理问题。　　首先，在指纹图像增强算法方面，本文在前人提出的Gabor滤波器增强算法的基础上，增加了图像处理前的剪切分割，在基本不损失有用的指纹信息的基础上产生一个比原始图像小的指纹图像，减少以后各步骤中图像处理的数据量，提高了图像处理的速度。　　其次，充分利用指纹图像细节点在纹线上的特点，改进细节点提取算法，使细节点提取更准确；另外对提取的细节点进行了后处理，根据指纹图像的特性连接了断纹、删除短线、删除细化后在骨架上呈现的小的短枝(毛刺)，大大提高了细节点匹配算法的精度和鲁棒性。　　然后，考虑到传统的基于点模式的细节点匹配算法受指纹图像预处理的影响较大，本文提出使用基于线模式的细节点匹配算法，能很好地适应指纹预处理及后处理不佳造成的伪细节点，提高了细节点匹配算法的性能。　　最后，编程实现了一个指纹识别原型系统，使用FVC2004数据库，在原型系统上对上述算法进行了测试。实验结果验证本文提出的算法运行效果良好，提高了指纹识别的准确率，达到了设计的目的。