本文以MBF200指纹采集芯片所获取的指纹图像为研究对象，针对当前自动指纹识别技术中存在的问题，重点研究MBF200指纹图像的识别算法，目的是提高自动指纹识别系统的识别率和精确度，以最终开发自主的指纹识别产品。本文的研究工作对当前蓬勃发展的生物特征识别领域，具有重要现实意义和参考价值。本文在阅读和分析国内外大量相关文献的基础上，对指纹预处理和指纹特征匹配方面进行深入的研究。首先研究和分析MBF200指纹图像的特征，总结出该类型图像的三个特点。针对这三个特点，基于灰度均衡法的指纹预处理方案被提出，以此来解决自动指纹识别系统中的指纹图像质量问题。其中的指纹分割算法，应用灰度均衡化取代传统的灰度归一化，改进灰度归一化对MBF200指纹图像分割阈值的非确定性。同时，灰度均衡法的引入改变了传统Gabor滤波增强的步骤，以适应MBF200指纹图像的增强；在中心点定位方面，改进基于方向场的块垂直累积中心点检测法，搜索各行累积值取代搜索各列累积值以得到最大累积向量，通过确定该向量中的最大与次大峰值点的关系来正确定位中心点，从而改进以往只通过确定最大值对中心点检测的非准确性。指纹预处理后，本文采用基于细节特征的匹配算法来匹配指纹图像。通过指纹预处理中正确的中心点位，解决指纹匹配中的平移问题；利用特征点在极坐标下的转化，解决指纹图像匹配的旋转问题；借鉴可变最小限界盒思想，本文提出线性等级可变限界盒方法，解决指纹匹配的弹性扭曲问题。通过对指纹识别技术中存在问题的解决，从而提高自动指纹识别系统的识别率和精确度。最后，应用Microsoft Visual C++6.0开发平台，设计和研发出自动指纹识别系统软件，对本研究室自行设计的MBF200指纹采集器所获取的指纹图像进行测试和评估，进而验证本文识别算法的有效性。