中医舌诊是通过观察舌的各种特征来了解人体的健康状况,从而对各种疾病做出诊断及病情评估,是祖国中医学应用最广、最有价值的诊法之一。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。本文正是力图为中医舌诊方法的计算机化发挥自己的微薄之力,其主要内容有:(1)介绍了傅立叶描述子、BP神经网络和微粒群算法的基本概念。描述了如何将傅立叶描述子应用于物体形状识别的方法,以及BP学习算法的实现步骤,并且对微粒群算法的特点进行了分析。(2)对通过Snake算法获得的舌形边缘点进行均衡化预处理,然后使用傅立叶描述子提取舌体形状特征。为了解决传统BP神经网络容易陷入局部最优,并在一定程度上影响到舌形分类效果的问题,引入微粒群算法来优化BP神经网络,实现分类算法。对比于传统BP神经网络,基于微粒群算法的BP神经网络具有更好的全局收敛性及泛化能力。(3)介绍了舌齿痕的成因并对其做了定义。基于舌图像阴影属性提出了一种新的阴影去除方法。然后分别提取齿痕舌的边缘特征、舌边颜色变化特征和舌色特征。最后结合上述三个特征和舌形特征,构造线性分类器,对齿痕舌进行识别,达到了满意的识别率。