中医舌诊是传统中医“望诊”的主要内容之一,是最具有中医特色的传统诊断方法。舌像是反映人体生理功能和病理变化最敏感的指标,在中医诊疗过程中具有重要的应用价值。随着现代科技的日益完善及图像处理技术的不断发展,图像处理技术在各个领域得到广泛的应用。为了避免以往中医舌像诊断的非量化、不确定性、误诊等缺陷,舌像诊断与图像处理技术的结合,实现舌像的自动诊断成为新兴的研究内容。本文主要针对舌体的分割技术及分类技术进行研究,研究内容包括如下:本文首先通过手动截取的方式对舌体进行粗分割,得到包含舌体部分的图像;然后,针对舌诊图像自动分割存在着的轮廓与色彩信息缺失等问题,本文提出了一种基于内积投影的分割算法,以提高舌头图像轮廓分割的鲁棒性;同时,通过颜色聚类方法来补充分割时舌体边缘丢失的点和舌体颜色信息,以提高舌体颜色信息的完整性。实验结果表明,本文提出的舌体分割方法相比于传统的分割方法在速度上、在舌体分割的完整程度上都有显著的提高。最后,针对舌体图像在识别过程中存在的种类多样性与舌体特征非线性的问题,本文根据支持向量机原理,设计了一种非线性支持向量机的多类分类器,该分类器在对舌体特征数据进行主成分分析降维的基础上,可以快速有效地进行舌体类型的判断。实验结果表明,对特征数据进行主成分分析降维可以明显地降低数据维数,从而可以大量减少数据计算量,减少分类器运算的时间;并且本文构建的分类器对舌体进行分类的准确度平均能够达到90%以上。本文提出的一系列舌诊处理方法,实现了舌体的完整分割与舌体的识别分类,在舌体分割和识别分类上适应性强、准确度好,对现有的舌像自动诊断系统具有一定的参考价值,并对舌像诊断现代化的研究和发展具有长远的意义。