指纹识别技术是一种重要的身份认证手段,同时也是目前应用最为广泛的生物特征识别之一。随着计算机和微电子技术的发展,基于嵌入式的指纹识别技术越来越多地受到人们的重视和研究,于是嵌入式指纹识别系统在金融业、电子商务、安检等领域获得了广泛应用。在指纹识别系统开始运行前必须对指纹图像进行预处理操作,其目的是为了尽可能多地去除指纹图像中的噪声,并把它转换成一幅清晰的点线图,减少存储量,同时使后续特征提取更加精确,增强系统识别的可靠性。预处理算法技术是整个指纹识别系统的基础,也是系统性能好坏的关键步骤。本文就基于ARM的指纹预处理算法进行研究与实现。着重研究了指纹预处理算法当中的图像规格化、图像分割、图像Gabor滤波增强、二值化、细化等关键技术。改进了传统的规格化算法,采用动态分块方式来对指纹图像进行规格化,保证在不同小区域内灰度均值和方差有更高的一致性;在指纹图像分割阶段,首先分析了基于灰度方差的图像分割方法,并对该算法进行改进,提出把指纹图像划分为一个个小于脊线宽度的小块,再利用方差及方差的梯度两者乘积作为新的特征图对原始图像进行分割处理;在指纹图像增强阶段,本文运用了单一方向与多方向相结合的方式进行Gabor滤波增强。本文研究的预处理算法都在MATLAB软件上进行了实验,结果表明本文所采用的预处理算法能够达到预期的要求。研究了ARM处理器PXA270和指纹采集传感器MBF200的结构、工作原理,采用MBF200作为核心制作了USB接口的指纹采集模块。在软件方面,裁剪了Linux操作系统,利用QT设计了指纹预处理系统的图形界面,并移植操作系统、指纹预处理算法到目标平台上,最终在友好的图形界面下实现了基于ARM的指纹预处理算法。