随着中医临床现代化的进一步发展，对中医舌诊客观化、定量化提出了新的要求。以现代科学技术手段研究舌诊原理、提高其临床应用价值，使舌诊更加科学化、客观化、具体化、实时化、智能化，已成为舌诊研究的必然趋势[1]。自八十年代初期以来、许多中医和其他学科的研究人员致力于舌诊数字化的研究[2]，尤其近十年随着计算机技术的发展以计算机和图像分析技术为主要手段的舌诊客观化检测方法已经成为一种新的舌诊检测方法并日益显示其优越性。　　 虽然有许多研究者对彩色图像处理和识别技术进行了研究，舌诊图像的处理和识别技术也有一些研究报道，但由于医学图像分析的特殊性和复杂性，有必要对医学彩色图像的处理和识别技术进行进一步的专门研究，以符合诊治规则数字化的需要。舌图像的处理和识别是为了获得更多的舌诊症状信息和便于准确的医学理解。本文在医学彩色图像的处理和识别方面提出了一些新方法，并将其应用于“中医瘀血舌象智能诊断系统”进行检验，实验结果表明本文提出的方法是有效的。主要内容和研究成果简述如下：　　 1.本文研究了一种基于图像信息的中医舌诊图像采集方法。提出了描述图像质量的清晰度、阴影比、反光比、对中性等指标，以及通过处理图像获取舌体与镜头的相对位置信息。通过这些指标和信息，控制系统发出步进电机的驱动信号，控制或调整相机位置，以便获得效果佳的图像。图像清晰度的指标用于调整镜物。另外，通过转动相机使镜头轴线平行于舌面法线并通过舌面中心。这样的方案是让相机去适应病人并得到清晰的舌图像。　　 为便于快速而准确的调节“镜-物”相对位置，提出了一种变步长智能优化调节方法。该方法先用大步长采样几个点，用最小二乘法拟合求出优化区间，在在优化区间用爬山搜索法逼近最优位置。　　 2.本文提出了一种对客观事物在一定范围内做粗模糊估计的近似方法。依据模糊粗糙集理论提出了一种柔化边界的网格粗模糊划分方法。结合基于图论中最短路径思想的分水岭变换算法，本文提出了一种基于粗模糊网格的最短路径图像分割算法，该算法把数字图像中的每一个粗模糊网格都分配到一个最短路径上。最短路径算法充分考虑了网格之间的位置关系；同时该算法中使用了网格之间的网格大小关系的路径代价函数，这样就可以保证网格像素值相近的网格分割到同一个区域中，保证了分割的准确性。结合中医舌诊图像区域性特征，将该方法运用于中医舌诊图像分割实验，实验结果表明，该算法速度快、不受噪声点和奇异点的干扰，图像分割效果好。　　 另外，依据齿痕舌图像的特点，研究了齿痕舌图像边缘分割的直方图综合分割算法。运用Otsu阈值和分量互补的方法分割出完整的舌体边缘。　　 3.类似中医临床数据这样的大型复杂数据集，不仅含有多种数据类型，而且数据具有局部性和分层级特性。为了既便于处理又有好地效果，把数据分为两个层级：低层级数据和高层级数据。每个低层级数据又按类型和局部性分为不同的数据子集。本文建立了一种两层级神经网络，每个低层级子神经网络局部处理一个数据子集，高层级子神经网络进行综合处理高层级数据和低层级子神经网络的输出结果。这样处理大型复杂数据集，简化了计算，提高了学习收敛速度。实验结果表明，这种两级神经网络可以较好地应用于具有复杂数据关系的中医辨“证”智能计算。