中医是中化传统文化的精华之一,它以人为本的理论思想和论治方法越来越受到广大患者的欢迎和重视。传统的舌像诊断主要依托于医师的主观判断,诊断效果必定会受到外部环境的干扰。利用数字图像处理等计算机视觉方法对舌像特征提取和研究是中医舌诊自动化诊断的重要内容,将中医理论基础和西医医学影像技术相结合的自动化舌像诊断是现代中医舌诊的发展方向。该论文的主要研究内容为舌像分割和对分割舌像的颜色和齿痕特征的提取和识别。舌像分割是舌像特征提取和识别的前提,传统的分割算法可以在一定程度上提高舌像分割精度,但其鲁棒性较差,因此提出了一种基于全卷积神经网络的分割方法,该算法在小样本网络结构U-net基础上,采用组卷积和通道混洗的方式来解决U-net网络分割速度慢的问题。在舌像颜色提取部分,借助HIS颜色空间的H通道,采用苔质分离和加权平均法来减少舌苔对舌质颜色特征的影响。最后利用圆形度和凸包度对齿痕特征进行了分析和论证。实验结果表明,改进的舌像分割算法在保证分割精确度的条件下提高了舌像分割速度,且相比于传统的舌像分割算法,该算法具有很好的鲁棒性。在舌像分割的基础上对舌质进行了颜色特征提取,提取的特征值能稳定在该颜色特征范围内,因此能很好的对不同颜色特征进行分类,并且齿痕特征提取结果显示,圆形度和凸包度能很好的表征齿痕图像。