自动指纹识别技术是目前应用最为广泛的一种生物特征识别技术。它大致包括指纹图像预处理(指纹分割、指纹增强、指纹细化)、特征提取、特征匹配三个阶段。到目前为止，已有不少文献对其进行了深入研究。在实际采录指纹过程中，由于按压情况的多变、采集器的本身缺陷，人为因素等，采集到的指纹图像有10％左右是低质量指纹图像，为了保证指纹识别算法对指纹质量的鲁棒性，需要进行指纹增强来改变指纹纹线的清晰程度。但是现有的指纹增强算法在处理指纹奇异点区和具体的操作水平时有一些难点尚未解决。为此，本文针对自动指纹识别中的关键技术之一-----指纹增强进行了深入研究。主要研究内容如下：一、针对指纹奇异点区纹线方向变化剧烈，纹线频率不同于指纹其它区域的情况，本文提出了一种两步增强指纹奇异点区的新方法。首先，使用基于瑞利函数的滤波器对奇异点区进行带通滤波，然后，使用间隔22.5度的八方向加博滤波器组对该区域进行增强，在获得的8幅滤波图像上，通过计算质量指标，得到对应于16个方向子区的16幅最优子区图像，合成这些子区图像，得到最终的奇异点区增强结果。实验结果表明该方法有效增强了指纹的奇异点区。二、针对块水平和全局水平的增强算法，本文提出了一种基于区域水平的指纹增强算法。该算法首先利用方向一致性原则将指纹图像划分成具有相同纹线方向的N个区域，通过合并区域内和邻接区域的“漏块”，使区域内部具备8连通性，然后利用基于区域水平的纹线距离估计算法，计算出该区域的纹线频率，针对每个区域进行加博滤波。该方法实际上属于一种折中的方案，在一定程度上解决了块水平反复调整滤波模板的问题和全局水平的时空复杂度问题。本文内容共分4章，第一章绪论，主要介绍了自动指纹识别技术的概况及指纹增强技术的研究现状，作为展开研究工作的基础，第二章主要研究并实现了基于奇异点区的指纹增强算法，第三章提出了一种基于区域水平的指纹增强算法，第四章为总结与探讨。