由于指纹的唯一性和不变性,以及指纹识别技术的可行性和实用性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。尽管在此技术上已有多种成型产品,但因为许多核心技术因商业利益而未经公开,以及社会的发展对系统的性能提出了更高的要求,所以从事该领域研究,仍具有重要的理论意义和实用价值。本文主要对基于细节特征点的指纹自动识别系统的指纹图像预处理、特征提取方法进行研究。在灰度指纹图像增强部分,本文改进了局部脊线距离的求取算法,从而使得使用局部脊线距离计算求得的指纹脊线频率更为精确,从而也使得依赖于指纹脊线频率的Garbor滤波器更为有效。在二值指纹图像滤波部分,本文提出了一种新的滤除孔噪声的种子点选择条件,从而加快了对二值指纹图像的去孔噪声速度。在特征提取与后处理部分,本文通过分析指纹图像中存在的各类噪声的拓扑结构,并结合细化指纹图像中细节特征点固有的分布规律,提出了一种新的滤除指纹细节伪特征点的方法。在记录特征点信息部分,本文提出了一种新的记录特征点信息的方法。该方法不依赖于指纹中心点的录入并将特征点之间的距离用纹线数表示,从而增加了算法的鲁棒性。作者在PIII的计算机上用Visual C++实现了论文中提到的算法,实验结果表明,本论文提出的新算法在很大程度上提高了图像的处理效果,论文的研究既具有一定的理论价值,也具有较强的实用价值。