指纹图像增强是指纹识别中的关键技术之一，目前，指纹图像增强算法多采用软件或者是DSP实现。用软件实现图像增强算法存在处理速度慢、难以实现实时处理等问题；而采用DSP实现时，又存在电路结构复杂、开发周期较长、系统软硬件升级较困难等问题。可编程片上系统(SOPC)是一个崭新的、富有生机的嵌入式系统，嵌入式集成化设计正成为电子领域发展的一个重要方向。本文针对现有技术存在的问题(处理速度慢、难以实现实时处理、电路结构复杂、开发周期较长、系统升级较困难等)，提出了采用SOPC系统研究在单片FPGA上实现指纹图像增强算法的方法。 本文首先对几种常用的指纹图像增强算法进行了探讨，然后从图像滤波的角度入手，结合Gabor滤波增强方法，提出了相应的改进算法。由于Gabor滤波算法对于质量较好的指纹图像有较好的增强效果，但是对于核心区域中含有噪声的指纹图像的增强效果并不理想。针对这一问题，本文提出了一种改进的方法，即利用指纹的局部特性结合局部四邻域的关联特性对Gabor滤波算法进行改进，从而达到去除噪声和增强指纹图像质量的效果。 其次，本文以Altera公司的EP2C35芯片为SOPC系统的载体，在确定指纹图像增强系统总体方案的基础上，给出了基于NiosⅡ处理器的硬件系统平台的搭建过程；完成了对Gabor滤波算法的改进，定制了基于NiosⅡ处理器的改进的Gabor算法指令，将该算法指令集成到软核处理器NiosⅡ中，然后将软核处理器NiosⅡ集成到单片FPGA芯片内部，设计了能够对指纹图像进行增强处理的系统。分别在软件和硬件上对滤波算法进行了实现，比较了实验结果；最后，对实验结果进行了分析，并给出了改进意见。 实验结果表明：本文所设计的在单片FPGA上实现基于SOPC的Gabor滤波指纹图像增强系统，经过对算法进行改进后，对指纹图像处理的效果有明显改善，达到了设计要求；系统通过硬件实现了复杂的滤波算法，减少了时间复杂度，可以用在对实时性要求比较高的系统中；采用SOPC系统在单片FPGA上实现Gabor滤波指纹图像增强算法是可行的，可大大减化系统电路，具有集成度高，稳定性好和扩展性强等优点。
