舌诊是中医中最常用和最具有临床应用价值的诊法之一.随着图像处理、模式识别等计算机技术的日益完善,舌诊的自动化成为新兴的研究内容,它可以避免古老的中医舌象诊断的非量化、不确定性等缺陷,有很高的理论研究与应用价值.该文的研究正是围绕这个方向展开,完成"面向中医诊断的自动舌像处理系统"的部分工作.首先,结合中医对舌苔厚薄的定义,该文提出一种基于Bayes公式的鉴别算法.考虑到舌质舌苔颜色分布的重叠性,我们回避将舌像中的像素点做硬性分离,而是采用Bayes公式的方法表示它们分属于舌质舌苔的概率.并将那些属于舌苔概率很高的点定义为舌苔点,而属于舌质概率很高的点定义为舌质点,其余定义为模糊点.通过统计舌质点和模糊点的百分比,实现舌苔厚薄的分类.结合HSV空间的饱和度定义,该文提出一个2D、能够较好描述舌质舌苔差异性的色彩空间.通过在不同色彩空间上的实验,取得令人满意的分类结果.其次,该文研究基于内容的舌像匹配.根据色彩直方图的定义,该文提出一种新的直方图——二值直方图,只记录出现了哪些色彩,而不统计色彩出现的频率.并定义了两种距离计算公式,通过与其它基于内容匹配的方法的比较,显示出二值直方图在颜色匹配方面的优越性.最后,该文根据前人的工作,利用HSI彩色空间的亮度和饱和度信息,结合数学形态学方法,提取舌像上的反光点.然后,统计反光点在舌面上出现的百分比,并根据百分比的大小实现舌苔润燥的分类.实验表明该方法能够比较准确地确定舌苔的润燥程度.