中医药信息化是继承和发扬中华医药的、一项具有深远意义的研究课题。中国传统中药材的识别鉴定方法简单,但过分依赖主观经验知识,错误判断率高;借助现代理化方法对中药材识别鉴定,不但要有大型的专门仪器,而且破坏了中药材样本,同时,让识别鉴定工作人员一直处于有化学污染或物理电磁干扰的工作环境中,并且操作过程比较复杂,也不利于中药材识别鉴定信息的存储与管理。因此,在信息飞速发展的今天,对中药材进行基于现代信息技术的识别、检测、鉴定及检索等已是当务之急。本文从适合处理中药材彩色显微图像的角度出发,对PCNN进行优化;分别提出基于PCNN的中药材彩色显微图像分割及检索算法。论文的主要工作内容如下:(1)为有效提取中药材彩色显微图像的目标信息,提出了一种改进的3D-PCNN的图像自动分割方法。首先,从适合处理中药材彩色显微图像的角度出发,对传统模型进行简化与改进;其次,根据彩色显微图像的特征采用RGB颜色空间,利用最大信息熵对图像的分量赋予不同的权重,并将其输入改进的3D-PCNN算法进行处理,然后用形态学技术提取轮廓,完成图像分割。同时,分割过程由最大综合判定准则控制,并与最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度准则进行比较,实现中药材彩色显微图像的自动分割。实验结果表明,分割后细胞轮廓、组织物等清晰可见,不同区域的特征及其边缘均得以加强;最大综合判定准则克服了最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度等准则的缺点,分割效率更优,本文方法相比传统3D-PCNN方法具有更好的分割性能。(2)为使中药材彩色显微图像检索更精确、快速,提出了一种基于改进的3D-PCNN的图像检索方法。首先,从中药材彩色显微图像的特性出发,采用改进的3D-PCNN算法对其进行处理;其次,提取待检索中药材彩色显微图像的时间和熵序列;最后,提取的特征与特征索引库进行匹配操作,并按欧氏矩离大小返回查询结果,用查准率、查全率作客观评判。实验结果表明,该方法精确、快速,非常适用于检索中药材彩色显微图像。