自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的、利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。由于指纹具有的唯一性和不变性,以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性,使指纹识别成为最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。近年来,计算机技术的飞速发展、低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识别技术越来越多的进入到人们的生活和工作中。但是因为指纹图像的噪声、皮肤弹性的非线性等因素,以及许多文献都因商业利益而未经公开,理想的指纹自动识别系统依然是一个很困难的研究任务。本文主要研究了自动指纹识别系统的一些问题,对基于细节特征点的指纹图像预处理、特征提取和匹配的部分算法进行了比较深入的研究,主要工作概括如下:研究了两种指纹图像与背景区域分离的方法:方差法和方向法,并对方差法做出了一些局部改进;选用Gabor滤波器进行指纹增强,采用基于Sobel算子的平均梯度法来求取指纹的点方向图;在对指纹进行二值化的过程中,使用局部平滑阈值自适应二值化算法,对灰度图像进行二值化处理,并采用快速傅式变换对所得到的二值化图像进行滤波去噪;细化过程中则运用了数学形态学的方法,对指纹图像进行细化。对指纹的特征提取算法进行了研究,选择了一种快捷方便的8邻域编码特征提取和通过8邻域纹线跟踪技术去除伪细节点的后处理算法。在指纹匹配部分,给出了一种基于矢量三角法的指纹匹配算法。它利用两个临近细节点的信息作为辅助,来定位指纹参照点,从而实现指纹的匹配。最后,本文在PC机上用VC++6.0编程实现整个指纹识别系统的算法,并调试通过。测试结果表明,本文研究的指纹识别处理算法较好的完成了各自的功能,达到了识别指纹的要求。