本文主要对指纹识别技术中的指纹图像增强和基于图像相关的比对方法进行了一些探索研究。 主要内容之一是提出了一种新的利用频域滤波及迭代技术进行指纹图像增强的方法。该方法结合了频域中两种滤波技巧—方向滤波和自增强滤波的优点，采用了一种从大尺度到小尺度不断迭代处理的框架，并在迭代中引入了滤波反馈的方法，来进行指纹图像增强。实验结果表明，这种新的指纹图像增强方法能够有效地提高指纹图像的质量—包括连接起断续的指纹纹线；消除指纹纹线之间的粘连，提高纹线脊和谷的清晰度；消除指纹图像上的文字污染、疤痕、皱褶以及缺口等，进而改进指纹识别技术的性能。另外，与现有的大多数增强方法不同，本增强方法不再严重依赖于指纹图像方向和频率信息的精确估计，因此相比于其他方法，该方法具有更高的鲁棒性。 另一主要内容是在指纹比对工作中引入了基于图像相关的最小平均相关能量复合辨识函数(MinimumAverageCorrelationEnergySyntheticDiscriminantFunction)的匹配方法。与传统的基于指纹细节特征的比对方法不同，它不用准确地检测指纹图像中的细节特征点，只利用指纹间纹线结构的不同来进行指纹识别，所以不用对指纹图像进行精细的图像处理操作，能够有效处理低质量的指纹图像。另外，它还能具有形变容忍(Distortion-Tolerant)的能力。通过对MACE相关算子性质的探索，设计了两组实验，分别用它来进行指纹检索和指纹一对一的比对。实验结果表明，该方法能够有效地进行指纹匹配工作。