1.舌象图像标准化采集方法研究　　 目的：　　 通过控制采集环境、采集设备，结合颜色校正方法，获得舌象图像以颜色为核心的准确数据。　　 方法：　　 (1)运用Nikon D90数码单反相机分别在自然光光源与人工光源下采集SG色卡图像，运用Imatest软件检测色卡的色差。　　 (2)运用Nikon D90在标准采集条件下，采集SG色卡，选取SG色卡中与人体体表颜色相关的色标进行颜色校正，观察拓扑剖分影射(TopologyResolve-MAP，以下简称TRM)颜色校正模型校正效果。　　 结果：　　 (1)建立了舌象图像标准采集条件：在自然光光源下采集舌诊图像，光源照度值应在1106(Lux)以上；在标准暗箱人工光源下，采集舌诊图像的Nikon D90固化标准为光圈(F)13，快门(S)1/60S，感光度(ISO)200。　　 (2)通过校正方法，有效的减小了色卡图片色差，校正后的SG色卡中与人体体表颜色相关的各色标与标准值比较，△E均值由7.26±2.77下降为4.52±2.13。　　 结论：　　 (1)在舌象图像采集中，可以通过控制采集环境，获得更为精确的舌象图像。　　 (2)在控制采集环境的前提下，可以通过颜色校正进一步减小色差，实现舌象颜色的更好还原。　　 2.基于颜色校正方法的舌象颜色分类研究　　 目的：　　 在控制采集环境和颜色校正的基础上进行舌象颜色分类与分析研究，结合数据挖掘，探讨各类舌色、苔色在CIEL*a*b*颜色空间中的分布特征及分类标准。　　 方法：　　 运用Nikon D90在标准暗箱光源下进行舌象图像采集，对舌象图像进行人工分类，舌色分为淡红舌、淡白舌、红舌、淡紫舌四类，舌苔分为薄白苔、白腻苔、薄黄苔、黄厚苔、少苔五类；运用TDAS舌诊系统对原始舌图像进行分析，获取图像的L*、a*、b*颜色指标；运用TRM颜色校正方法校正颜色指标；在颜色校正的基础上，运用数据挖掘对舌象图像进行机器识别，探讨各类舌色、苔色在CIEL*a*b*颜色空间中的分布特征及取值范围。　　 结果：　　 (1)以舌象颜色指标L*、a*、b*为特征值时，采用决策树、支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯进行舌色、苔色分类，决策树的总的分类正确率最高，对舌色分类的总正确率为80.3％，对苔色分类的总正确率为86.2%。　　 (2)分析各类舌色在L*a*b*色空间分布特征：淡红舌与其他各组比较，L*、a*、b*值均有显著性差异(P＜0.5)，淡红舌的L*值、a*值位于淡白、红舌之间，说明舌色淡红；淡白舌L*值、b*值显著高于其他各组(P＜0.05)，a*显著低于其他各组(P＜0.05)，说明淡白组的舌色最为浅、淡；红舌组的a*值显著高于其他各组(P＜0.05)，说明红舌组舌色最红；淡紫舌组的b*值显著低于其他各组(P＜0.05)，L*值均低于其他各组，说明紫舌组的舌色最暗沉，更趋向于青紫色。　　 (3)分析各类苔色在L*a*b*色空间分布特征：薄白苔组与其他各组比较，L*、a*、b*值均有显著性差异(P＜0.05)，数值位于各类苔色的中间位置，说明苔白而薄；白腻苔、黄腻苔组，a*值显著低于其他各组(P＜0.05)，说明舌苔厚腻；薄黄苔、黄腻苔组b*值显著高于其他各组(P＜0.05)，说明舌苔为黄色；少苔组L*值显著低于其他各组(P＜0.05)，a*显著高于其他各组(P＜0.05)，说明少苔组舌苔较少，显露出的多为舌色。　　 结论：　　 (1)在标准采集条件下获得的数字舌图，经颜色校正的L*、a*、b*颜色指标可以作为各类舌色和舌苔的分类依据。　　 (2)在舌色分类中，a*值的特异性较好；在苔色分类中，a*、b*值的特异性较好，建立基于CIELAB颜色空间的舌象颜色分类标准是可行的。　　 3基于标准采集条件与颜色校正的舌象图像分析与应用　　 目的：通过数字化采集和分析获得舌象颜色指标，探讨不同健康状态及亚健康状态不同证型间舌象颜色定量指标特征，为亚健康的诊断及辨证分型提供依据。方法：运用NikonD90数码单反机采集图像，拍摄健康者(395例)、亚健康者(249例)、疾病患者(44例)舌象图像共688例，对亚健康者进行辨证分型，选取了气虚、阳虚、阴虚、实热、气滞、肝郁脾虚六个主要证型，进行舌象分析。　　 结果：　　 (1)总体比较，健康组、亚健康组、疾病组各类舌色分布有显著性差异(P＜0.01)；组间两两比较，各类舌色分布有显著性差异(P＜0.01)；亚健康组的淡白舌的发生率高于健康组，疾病组淡白舌、淡紫舌的发生率高于健康组与亚健康组，提示了疾病发展过程中由气血虚弱到气血瘀滞，程度逐渐加重的过程；健康组、亚健康组、疾病组各类苔色分布有显著性差异(P＜0.01)，组间两两比较，除健康组与亚健康组比较外，苔色在分布上均有显著性差异(P＜0.01)，疾病组白腻苔、黄腻苔的发生率高于健康组与亚健康组。　　 (2)亚健康各证型组与健康组舌色比较：阳虚组、气虚组较其他各组的舌色更为淡白，阳虚组更为明显，a*值显著低于其他各组(P＜0.05)；实热组、阴虚组舌色较其他各组更红，实热组更为明显，a*值均高于其他各组，阴虚组的舌色偏红绛，L*值低于其他各组。　　 (3)亚健康各证型组与健康组苔色比较：阳虚组、气虚组的舌苔较其他各组更为白厚，L*值显著高于其他各组(P＜0.05)，a*值显著低于其他各组(P＜0.05)，且阳虚组较气虚更明显；阴虚组的L*值、a*值与阳虚组、气虚组比较，有显著性差异(P＜0.05)，a*值高于其他各组，说明阴虚组的舌苔较薄，显露出舌体较多，所以a*值较高。　　 结论：　　 (1)健康、亚健康、疾病舌象颜色分布存在差异，主要表现在疾病组淡白舌、淡紫舌、白腻苔发生率较高。　　 (2)亚健康状态各证型舌象颜色存在差异，主要表现在阳虚组、气虚组舌色偏白，苔色白腻，定量指标表现为L*值升高，a*值降低；实热组舌色偏红，定量指标表现为a*值升高。　　 (3)舌象定量指标可以作为亚健康辨证分型的客观依据之一。