由于受各种因素的影响,采集到的指纹图像往往是一幅含多种噪声的灰度图像,图像中可能出现纹线粘连、纹线断裂或者对比度不均匀等情形。在这种情况下很难从图像中正确分离出指纹纹线,导致指纹特征的可靠提取变得非常困难。这种被噪声污染的指纹脊线结构将严重影响着自动指纹识别系统的性能。为了保证后续处理特征提取的可靠性,必须对获取的指纹图像进行预处理。预处理的目的就是去除图像中的噪声,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征,增强图像的可识别性。在整个指纹图像预处理环节中指纹图像的增强、二值化和细化则是预处理过程的核心。本文重点研究的内容是如何利用数学形态学的方法并结合指纹图像的特点对其进行预处理,并仿真实现对指纹图像的有效滤波增强、指纹图像分割及指纹图像细化等处理。本文算法主要包括：(1)在指纹图像增强方面,提出了将形态学运算与基于图像的算术/逻辑运算结合起来的方法,采用多结构元素分别对图像进行运算,然后将运算后的图像合并起来,能达到较好的滤波效果,并保证了纹线的连续性。(2)本文提出了基于邻域的形态学对比度运算和利用图像的局部方差的方差法相结合的指纹图像分割算法,达到分割指纹图像的目的。(3)对于一般形态学骨架化算法不能保证指纹纹线连续性的缺陷,本文提出了基于查找表的有条件约束的形态学骨架化的细化算法。实验表明,改进的算法具有较好的细化效果,在保证指纹纹线的连续性问题方面有了很大的改进。