随着模式识别技术和数字图像处理技术的发展和完善,计算机技术在中医学方面的应用也逐渐深入。中医诊断的自动化和客观化能够避免传统中医诊断的许多弊端。在中医诊断中,舌诊作为望诊中一个重要的组成部分,起着至关重要的作用。齿痕舌是一种常见的病态舌形,由于其与人体亚健康状态之间的相关性,越来越受到了中医学界的重视。本文主要研究了自动化舌诊系统中齿痕舌的识别和定位,以及舌面上齿痕分布的严重程度的划分。并对医学界尚不完全明确的齿痕舌与人体亚健康状态之间的相关性进行了进一步的研究。首先,本文对齿痕舌的识别算法进行了研究。分别通过基于舌边曲率特征和基于舌边颜色特征的齿痕识别方法来对齿痕的个数及其所在的位置进行判断。然后结合这两种方法各自的优缺点,对其所得的结果进行综合分析,给出了最终的识别结果。实验结果表明,这些方法都能得到较好的识别率,而综合分析方法的误判率明显低于前两种方法,说明综合分析方法较前两种方法更有效。其次,本文对齿痕舌的严重程度进行了分类。根据前面所得到的齿痕识别结果,对齿痕舌进行特征提取,然后应用Bayes分类器,对齿痕舌的严重程度进行分类,得到了令人满意的分类效果。最后,本文对齿痕舌与人体亚健康状态之间的相关性进行了统计分析。根据目前已掌握的带有健康情况标定的舌象数据样本,用前面所提取的特征以及齿痕的严重程度,通过Logistic回归模型进行统计分析。分析结果表明,齿痕舌与人体亚健康状态之间具有显著的相关性。