随着社会的发展,传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱,不能适应现代安全系统的需要,因而人们需要研究更加安全可靠,防伪性能更好的安全系统。指纹识别技术就是在这种背景下产生的,它借助人体的生理特征来提高身份识别的可靠性,目前已经成为国内外研究的热点。指纹识别大体分为三个步骤:预处理、特征提取和特征匹配。　　本文集中于研究预处理和特征提取部分,并针对预处理和特征提取中的一些关键算法和实现进行了研究和优化,其主要内容如下:首先对原始输入图像进行图像分割和规格化,提取出有效指纹处理区域及减少脊线和谷线之间的灰度差异,以便于后续的操作。其次,对传统的Gabor滤波增强算法进行了改进,在提取指纹块方向图时,提出了一种新颖的基于每个指纹像素块周围块的方向来评估本块方向的方法;在提取指纹频率时,在算法中增加了判断虚假波峰的步骤,实验证明该改进算法取得了很好的增强效果。第三,在细化步骤中,分析了常用细化算法如快速细化算法,OPTA细化算法及改进的OPTA细化算法在细化后图像毛刺较多,分叉点处不能保证彻底细化等的原因,进行了相应的改进,在改进的OPTA细化算法的基础上增加了4个消除模板并删除了3个保留模板,实验证明,改进后的模板取得了较好的细化效果,图像光滑无毛刺。第四,在特征提取方面,本论文提出了一种新的8邻域编码纹线跟踪算法,去除了一些在细化算法中已经优化并除去的连续点、分叉点的模板,标注出端点和分叉点来进行特征提取。　　实验表明,该算法具有较小的运算量和较高的准确性。上述算法在本文中均用Visual C++6.0实现,取得了较好的效果,为后续的特征匹配工作打下了良好的基础。