指纹被用来作为个人的身份识别与认证已经历了漫长的岁月。随着科学技术的不断发展，指纹识别技术已被人们公认为个人生物特征识别的物证之首。指纹识别一直是模式识别领域内热点研究的课题之一且具有广阔的市场应用前景。自动指纹识别系统中还有不少难点问题有待解决。本文对自动指纹识别系统中的有关的难点问题进行了较深入地研究并尝试着解决其中的某些难点问题。本文的重点是对自动指纹识别系统中的相关算法进行了对比与研究，并在此基础上对已有的相关算法进行了改进，且在PC机上用VC++6.0编程工具实现了相关算法。由实验结果可以看出改进后的算法在对指纹图像进行处理时取得了良好的效果。本文的框架如下：　　 1．第一章介绍了指纹作为个人身份识别与认证的历史、指纹学的发展历程、指纹模式识别发展历程及其市场应用前景，还对自动指纹识别系统中的相关概念与术语进行了介绍与解释说明。　　 2．第二章对自动指纹识别系统中的指纹图像分割进行了研究。虽然指纹图像分割算法的种类很多，但这些算法都有个致命的弱点就是在对不同类型的指纹图像进行分割处理时不能都取得令人满意的效果，若指纹图像中含有噪声时其处理的效果就更不理想。例如普遍使用地基于指纹方向图信息与基于指纹灰度阈值这两种算法只能对某种类型的指纹图像进行分割处理时才能取得相对较好地的效果。在对这两种算法进行比较分析之后提出了一种基于指纹图像特征的分割算法，该算法不仅在对不同类型的指纹图像进行分割处理时均能取得良好地的效果而且对含有大量噪声以及低质量的指纹图像进行处理时也取得了令人满意的效果。　　 3．第三章研究并编程实现了指纹增强算法。指纹增强一直是指纹识别领域内研究地热点与难点之一。在研究了基于指纹图像的灰度直方图均衡与基于Gabor滤波器的这两种传统的指纹图像增强算法之后对后一种算法进行了改进，由实验结果可看出改进后的算法在对指纹图像进行增强处理时取得了良好的效果。　　 4．第四章对指纹图像二值化算法进行了较深入地研究。首先对方向图法与灰度阈值法这两种传统的算法进行了介绍并对比分析了其各自的优缺点。由数字图像处理方面的知识可知指纹图像也是一种纹理图像，受其启发而提出了一种基于指纹图像纹理特性的指纹二值化算法。由实验结果可以看出该算法对指纹图像进行二值化处理的效果要明显的好于前两种算法。　　 5．第五章研究并编程实现了指纹图像细化与细节特征点提取算法。首先介绍了快速细化算法、改进的OPTA算法与改进的细化算法这三种算法，其次对指纹图像的细节特征点的提取与如何去伪存真算法均进行了介绍。　　 6．第六章是对全文的总结与对今后的工作展望。