2.3 输出模块
作为独立的指纹识别系统，经过系统识别的数据可以通过LCD直接显示出来。系统在设计时，也可以将系统作为终端使用，即通过FPGA扩展出以太网接口，作为需要通过网络传送指纹库数据的大型指纹识别系统终端。
3 指纹识别算法
指纹识别算法是指纹识别的核心，本系统中采用的指纹识别算法流程如图（2）所示。
图（2）指纹识别算法流程
图像增强是指纹图像预处理需要解决的核心问题，指纹图像增强的主要目的是为了消除噪声，改善图像质量，便于特征提取。由于指纹纹理由相间的脊线和谷线组成。这些纹理蕴涵了大量的信息，如纹理方向、纹理密度等等。在指纹图像的不同区域，这样的信息是不同的。指纹图像增强算法就是利用图像信息的区域性差异来实现的。传统的指纹图像增强就是利用图像的纹理方向信息，构造方向滤波器模板来实现滤波的。滤波器构造的简单性和指纹图像复杂性的矛盾限制了其作用的有效性。本系统中采用的是参考了指纹图像纹理频率信息，并且以GABOR变换这个能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析的最优滤波器作为滤波器的模板，因而极大的改善了增强算法的效果。
3.1 脊线方向
除奇异区外，指纹图像在一个足够小的区域内，纹理近似于相互平行的直线，这就是指纹图像的方向性特征。方向性特征是指纹图像中最为明显的特征之一，它以简化的形式直观的反映指纹图像的基本形态特征，因而被广泛应用于指纹图像的分类、增强、特征提取等方面。
提取脊线方向方法为：
⑴ 将指纹图像分割成足够小的子块，以满足块中纹理近似平行的条件。
3.2 脊线频率
指纹纹理除了具有稳定的方向性特征外，还具有稳定的频率性特点。在指纹图像的一个局部区域内，脊线和谷线的纹理走向平行，同时沿脊谷方向的灰度分布近似于正弦包络。
脊线频率被定义为两条脊线之间间距的倒数。通过定位该包络中极大、极小值点，就能得到相应的脊线间距和谷线间距，进而计算出脊线频率。
3.3 GABOR滤波器
GABOR变换由于具有最佳时域和频域连接分辨率的特点，能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析，可以很好地兼顾指纹图像的脊线方向和脊线频率信息。
本系统中采用GABOR滤波器函数的实部作为模板，以与子块纹线方向垂直的方向作为滤波器方向，以脊线频率作为滤波器频率来构建滤波器。滤波过程如下式所示：
其中， 为原始图像灰度， 是GABOR滤波后的图像灰度，W为滤波器模板大小，S为模板系数和， 为子块的域方向值。需要注意的是GABOR滤波器中的 与指纹文理方向垂直。对 和 的取值需要进行折衷，取值越大，则滤波器的抗噪性能越好，但也容易声成假的脊线。这里取 和 。
3.4 指纹匹配
本系统中指纹匹配采用基于特征点集合匹配的校准算法，该算法多为简单的比较逻辑和加减运算，不需要用到DSP处理单元。
4 系统处理流程
整个系统的处理的过程分为四个步骤：
⑴ 从图像传感器输出的指纹图像首先送到FPGA缓冲，同时运用设计好的预处理模块对数据进行处理，得到各像素点的梯度值以及子块中极大值点的坐标，所有这些数据连同原始数据以突发模式存入DDR SDRAM中；