舌诊的客观化研究是现代中医四诊的重要研究内容,在中医临床诊断中起着重要的作用。传统的舌诊方法依赖于中医的目视观察,存在着主观性强、重复性差的缺点,给舌诊客观化的进一步发展带来了困难。随着现代科学技术的发展,将图像处理和模式识别等计算机技术与传统中医舌诊相结合,对舌诊客观化的发展和应用具有很大的应用价值和现实意义。舌象分割是中医舌诊客观化的重要前提工作,本文通过研究和总结其他学者的成果,针对目前舌象分割中存在的难点,首先提取出舌象的初始轮廓,然后针对舌象的形状特性,采用了改进的水平集方法对舌象进行分割。从实验结果看,HSV色彩空间在分割过程中发挥了重要的作用。舌苔舌质分离是中医舌诊信息系统进行病理辩证的基础,是中医舌诊客观化工作的关键。本文提出了一种新的质苔分离算法,将水平集方法进行改进,使曲线逼近于目标舌苔轮廓,并与其他方法进行了比较,分割效果更为准确。舌象的颜色分析是舌诊客观化中最主要的内容,然而一直以来中医理论对这方面的定义和归类都比较模糊。舌象的识别主要包括舌象特征的提取和舌象的归类。本文结合传统的中医理论,将其融合到舌色、苔色的判别中来,利用主成分分析(PCA)的统计方法,采用模仿人类视觉系统的工作原理,在HSV颜色空间中对舌象进行特征提取、降维,提取有效的舌象特征,并通过AdaBoost算法把一系列弱分类器提升为强分类器,对舌象颜色进行了深入的分类研究。本文以大量舌象图片为研究及验证依据,实现了具有较好鲁棒性的舌体自动分割,提出了一种新的舌苔、舌质分离方法。实验结果表明,舌象颜色的分析结果与标准舌象库的分类结果相比较,正确率达到了95%。研究工作推动了中医舌诊客观化的进一步发展。