指纹图像预处理在整个自动指纹识别系统中是非常关健的一步。通常，在采集指纹图像时不可进免的会受到干扰，目前的采集技术条件下还无法保证采集到的指纹图像质量都很好，质里较差的指纹图像中存在纹线枯连、纹线断裂等缺陷，这些缺陷为指纹特征提取带来很大的难皮。预处理就是对低质全的指纹图像采用一定的算法进行处理，使其纹线结构更加清晰，以保证特征提取的可命性。预处理一般包括图像归一化、图像分创、图像增强等几个步异。
指纹图像的分割既可以减少处理冗余信息的时间，又可以提高其后续处理算法的精度。到目前为止，针对指纹图像的分创，研究者们提出了很多方法，墓本上可以分为两类：墓于灰度的方法，!和荃于方向的方脚均。荃于灰度的方法就是在灰度的统计特征分布上选取一个合适的城值来分创指纹的前景和背最：蚤于方向的方法主要是考虑指纹纹路方向的一致性，这种方法直接根据指纹区域上纹理的方向性，首先区分出指纹区域和背景区域。在有方向性引导的指纹区域，该方法能够较准确地分辨出指纹区域。但是对于纹线不连续、单一灰度等方向难以正确估计的区域以及中心、三角附近方向变化剧烈的区域，这种方法直接用于分割的效果通常不理想。两种方法各有其优点，在使用中也取得了较好的效果，对于系统中常见的纹理清晰、背景均匀单一的指纹图像，两种方法均可以准确地分割指纹图像。但两种方法也有一定的局限性；基于灰度的方法对于太湿或太干的指纹图像分割结果往往不准确，而基于方向的方法对于指纹图像中的汗演等嗓声的处理能力不强。
Basin等用图像的局部灰度均值、局部标准差和局部一致性作为特征，再利用线性分类的方法分割指纹图像。其中，局部一致性表征了局部图像纹理走向的一致性，但是这些特征还不足以标示出模糊区域。
也就是说，目前的方法对质量较差的图像的处理不太理想，因此需要根据实际需要，提出一种适合低质A图像的分割方法。
目前，指纹图像增强方法主要是利用指纹纹线的纹理特性，包括方向连续性、间距约等性等。为了增强指纹图像，Lawrence提出了一种方向自适应涟波器对指纹图像进行涟波训。在这种方法中，利用预先估计的局部纹线方向和纹线宽度设计滤波器，再将滤波器和局部的指纹方向重合实现指纹图像滤波。因此，如果实际的纹线宽度超过了预先设里的范困，这种方法就将失效。B.GSherlock提出了一种基于方向Fourier滤波器的指纹图像增强方法。这种方法首先报据不同的纹线方向和纹路宽度设计一种分离滤波器组，然后分别利用不同的滤波器对图像论波并得到一组涟波图像，最后利用局部纹路方向将不同的滩波图像进行重组来重建滤波图像。在滤波器组个数非常大时，算法增强效果很好，但处理的时间较长，这会导致算法的性能下降，减少涟波器组的个数能缩短处理时间，但增强效果却不是很理想。ToshioKamei提出了一种基于Fourier滩波的指纹图像增强方法。这种方法利用两个分离的滤波器组分别对纹理和方向进行滤波，并定义了一个能量函数来选择涟波器参数。同样，由于涟波器组的数盆非常大，这种算法非常耗时。Hong提出了一种基于Gabor滤波器的增强方法1311，首先估计局部的方向和纹路宽度，然后利用这些参数设计Gabor涟波器对图像滤波。在此算法中，纹路宽度估计是通过灰度图像直接完成的，如果图像质里较差，这种方法所估计的局部纹线宽度将不准确，而且由于奇异区域的纹路方向变化较大，这种逮波的效果也不是很好。XudongJiang提出了一种自适应的滤波器1321，这种滤波器与Lawrence提出的方脚闰相似，主要区别是前者精确地估计纹路宽度。A.J.Willis提出了一种针对低质量和破损指纹的增强方法，该方法在图像质量较差时确实能够增强图像质且，但是却导致大量的虚假端点或分叉点的产生。
上述方法基本上都是在频域或与频域相关的分析域去增强图像。另外，自从Joachimweickert把尺度空间理论和非线性扩散涟波的方法引入到指纹增强算法中后，很多研究者相继傲了一些探索和改进。非线性扩散滤波存在两个主要问题；一个是扩散算子的选取，另外一个是算法的效率，很多研究都是困绕前者来进行的。文中也给出了一种提高算法效率的方法，但关于效率的问题，还有很多值得讨论之处。
