近年来,中医舌诊因其简单有效等特点,在国内外得到了越来越多的认可和应用,同时,随着现代科学技术的发展,将图像处理和模式识别等计算机技术与传统中医舌诊相结合,以使中医舌诊避免非量化和主观性等缺点,对舌诊的发展和应用具有重要的现实意义和应用价值。本文主要应用纹理分析的方法对一些舌象的分类进行了研究,并对部分疾病和证候的自动诊断进行了尝试。本文针对不同的舌象,确定了不同的舌病理区域,提出了相应的舌子图像选取方法,明确了纹理特征的研究对象;针对不同的舌象,比较了多种纹理特征提取方法,确立了每种舌象的最佳纹理特征,较准确的分类了各类舌象,为证候和疾病的自动化诊断做好了准备;建立了基于纹理特征的证候诊断模型,应用该模型,较准确的诊断了虚实证候和表里证候;此外,基于专家知识,本文融合了舌图像的纹理、颜色和形状信息对部分疾病的自动诊断进行了研究并取得了较好的结果。首先,本文对红刺舌象进行了分类研究,在对样本图像观察和分析之后,实验比较了用Gabor小波和小波变换提取纹理特征并以之进行分类的结果,实验表明,Gabor小波方法能较好的分类红刺。其次,本文研究了舌质苍老与舌质娇嫩的分类,先应用算法在舌边自动选取了子图像作为研究对象,然后应用灰度共生矩阵方法对这些子图像进行了特征提取和分类,取得了不错的结果。第三,本文对舌苔厚薄的分类进行了研究。在从舌体中部自动选取了子图像之后,通过对厚苔薄苔舌图像的分析,实验比较了用Gabor小波、小波变换、Laws’纹理能量、灰度共生矩阵以及分形模型等方法提取特征的分类结果,确定了分类精度较高的方法为Gabor小波。最后,本文综合应用纹理,颜色和形状等信息对疾病和证候的自动化诊断进行了探索和研究。