皮纹学是研究皮肤纹理的科学。而掌纹包含的信息量非常丰富。近年来，学者们经过广泛的研究发现掌纹与民族、地理分布、性格、气质、健康、智商、遗传有关。特别是人们对掌纹和疾病（尤其是癌症）之间关系的研究更显示出了掌纹应用的广阔前景，为人类提前征服癌症铺平道路。 目前对于掌纹的很多研究工作都是人工进行的，自动化的程度很低。这使得工作量大，计算不准确，速度慢，不利于推广普及。由于没有的完备的、大型的掌纹对照数据库，严重阻碍掌纹成为描述病变的指标。因此，如何高效、方便的对大量掌纹图像进行智能化处理和管理对于推广和普及掌纹研究的用是非常重要的。为此我们有必要构建功能强大的，快速灵活的掌纹信息系统。 本文从以下几个方面：客户/服务器与非客户/服务器的区别、在服务端和客户器端选择什么样的软件平台、系统的硬件平台、如何从物理和逻辑方面构建掌纹数据库、应用程序的总体设计等讨论了如何构建掌纹信息系统。该掌纹信息系统利用计算机软硬件技术与掌纹研究的成果，以充分利用有限的图像资源，它可将模拟图像转换成数字化信息，用数据文件形式保存起来。供以后反复使用，并通过局域，专用通讯网络，internet网实现远程传输，克服了时间上和空间上的局限。 作者在Windows 2000，用Visual C++ 6.0开发了一种图像处理系统，详细陈述了设计思想、组成方案和系统的模块化设计方法。该图像处理系统有一定使用价值。 Hilditch法对于处理任何图形，当然也包括闭曲线都能处理。但是在获得最终结果前，需要对图像进行反复数次的同样处理，需要的处理时间很长。闭曲线骨架提取要用到很多3×3模板，但是它的数据值有四个，不便于编程和理解。基于它们的优缺点，作者并提出了自己设计的基于查表细化的骨架提取。该方法非常号理解，速度会，而且编程很容易实现。 细化之后的二值化图像作者还提出了几个掌纹特征值的提取。利用16个3*3的模板就定位出了掌纹三叉点，在三叉点的基础上可以算出多个特征值，作者利用计数器算法和轮廓线跟踪算法实现了嵴纹数的准确测量。 记录图像所需的数据是十分庞大的，这对一图像的存储，传输及处理都是不便的。为了减少数据存储量，节约传送，处理时间，必须对图像数据进行压缩，这些方案可分为两类，即可逆型和不可逆型，对于掌纹图像，因为我们要掌纹图像的细节，如果用不可逆压缩方法，就会丢失掌纹细节信息，因此，我们只能用可逆型压缩方法。而对于二值化图像，步长压缩算法是非常理想的。