1、目前，隨著計算機技術的不斷發(fā)展，生物特征識別技術也有了史無前例的進步。由于指紋具有唯一性和永久性的特點，指紋識別技術已經(jīng)成為了生物特征識別技術領域里的一枝獨秀并且成為了最常用的身份鑒別手段。
　　現(xiàn)如今，社會上使用的自動指紋識別系統(tǒng)一般采用的是接觸式方式。這種采集方式的指紋圖像很容易受到環(huán)境的影響。例如由于壓力問題使得指紋變形或者傳感器上遺留了殘影等等，這些都會給指紋匹配帶來麻煩。為了從根本上解決這一難題，非接觸式的采集方式被提了

2、出來。本文正是研究了非接觸式采集的指紋圖像，并提出了相關的算法。
　　但是非接觸式采集的指紋圖像也存在一定的質量問題。本文即針對非接觸式采集方式的指紋圖像存在的低對比度、低清晰度等問題提出了相應的圖像預處理，特征提取和匹配算法。其中比較重要的預處理算法有：曲波去噪、局部自適應二值化和Gabor增強。曲波變換是一種具有帶通、多分辨和方向性的函數(shù)分析方法。該方法能夠突出曲線邊緣和增強紋理的間隔，特別適用于指紋圖像。更重要的是本文處理的

3、非接觸式指紋圖像存在低對比度的問題，即指紋的脊線和谷線的灰度值對比不強，甚至是灰度值有重疊。而采用曲波變換來對這類圖像進行處理能夠有效地解決低對比度的問題。對于本文處理的非接觸式指紋圖像，全局二值化不能夠得到脊線和谷線分離的圖像，于是本文采用了局部自適應二值化方法。該方法對每一個小窗口采取了OSTU算法來確定沒一個閾值，最終得到了脊線與谷線顯著分離的指紋圖像。由于圖像仍然存在指紋紋線斷裂和噪聲等問題，所以本文采用了Gabor增強算法來彌

4、補斷裂和去掉噪聲。該方法的最大特點是具有方向選擇特性和頻率選擇特性，對于指紋圖像這類具有很強紋理特性的圖像來說，Gabor濾波器能夠很好地在紋理的方向場上增補斷裂并且在頻率方向場上增強紋理的間隔。
　　指紋圖像的特征有很多，其中最具有代表性的特征為細節(jié)點特征，包括了指紋端點、分叉點、中心點和三角點等等。由于本文提取的有效指紋區(qū)域較小，所以只將指紋的端點和分叉點作為待提取的特征點。在匹配過程中，首先將指紋圖像配準，再利用界限盒方法將