传统中医舌诊是通过观察舌的各种特征来了解人体的健康状况,从而对各种疾病做出诊断及病情评估,是传统中国医学应用最广、最有价值的诊断方法之一。中医的客观化、现代化研究致力于建立一种计算机辅助诊断设备,以辅助中医的诊疗工作,同时把中医发扬光大。而样本采集的质量非常重要,如果采集的舌图像和真实舌颜色有较大的差别,势必造成错误的诊断。因此,样本的采集需要在一个良好的环境下进行,尽量减少误差。本文首先介绍和分析了色度学的基本知识,均值聚类算法和层次分析法模型。然后,实验分析选择了稳定的舌象采集设备,采集了一定数量的肾病舌象样本,为后面的研究起到了重要的基础作用。本文首次对肾病舌象识别展开了研究。首先,本文提出基于象素级对整个舌象进行颜色聚类的方法。通过中医专家选取的不同颜色经典舌象,聚类出舌象的颜色范围集合。然后采用提出的改进K-近邻(KNN)算法对肾病舌象的每个象素进行特征匹配,得到整个舌象的颜色比例组成,以此作为其颜色特征进行识别。整个过程符合中医舌诊诊断过程,符合人对舌象颜色的主观判断。本文首次对舌形展开研究。通过Snake算法获得舌形边缘点,提出了最小宽度舌形歪斜校正算法,并利用该算法对舌形进行了歪斜校正;然后把层次分析法(AHP)引入到舌形分类中,针对舌形的分类进行了改进,在舌形的分类上取得了良好的结果。