中医舌诊是我国千百年来的民族瑰宝与精髓,是中医诊断技艺,舌诊的量化研究推进着中医舌诊的创新与发展。如今,随着计算机数字图像处理技术越来越发达,多种数字化舌诊系统被研究出来,并已能够较好的辅助中医大夫进行“望”诊。但这些工作多是在封闭环境中的固定光源下进行带监督的舌诊图像采集,对于部分细微舌体特征还未能得到充分的考虑,例如自然条件下采集反光点问题、舌苔质分离的问题、齿痕舌的深浅等方面。本文分别针对舌象反光点的检测、苔质的有效分离、齿痕舌的特征判断等方面进行研究,通过实验证明方法的有效性。当前对舌诊系统的研究大部分是建立在标准的采集环境之中,在不受外界影响且有稳定光源的环境中进行舌图像采集,从而得到较为标准的高质量舌图像。但在外界较为复杂的环境中,光源的性质、角度、亮度以及图像采集的方向等因素都具有较大的不确定性,采集到舌图像往往会有反光点的存在。本文研究探索了一种基于数据融合的反光点检测算法,有望准确识别舌象反光点。该算法对舌象的几个色彩空间进行反光点的检测,再进行数据的融合,达到最终的舌图像反光点检测图像。舌象特征处理分析的准确与否,很重要的一点是要对舌象的舌苔和舌质进行分离,经研究发现,图像的HSV色彩空间的S通道的环境对舌苔和舌质的分离具有较好的色彩条件,但由于他们特征相似,会导致其在S通道的取值较为集中,会较大程度上影响到苔质的分离。因此本文先针对S通道进行直方图均衡化处理,再利用最佳阈值迭代算法将舌质与舌苔分离开来。齿痕舌的存在也是中医“望”诊中需要考虑的一个重要因素,本文在对齿痕舌进行图像处理判定时提出了“凸包度”这个新的判定因子,通过分析齿痕舌的“凸包度”,可以数字化地分析判断出齿痕舌的凹陷程度。