传统的中医舌诊是通过观察舌的特征了解病人的身体状况。舌的颜色是舌诊中非常重要的特征之一。采集得到的舌图像由于采集设备、光源等因素的影响往往造成不同程度的颜色失真,这些图像直接用于诊断势必造成错误的诊断。本文研究的主要内容是舌图像的颜色校正,校正后的图像有助于自动化舌诊系统做出正确地诊断。我们将不同环境下采集的舌图像映射到一个统一的经中医专家认可的标准环境,计算机可以通过标准环境下采集的舌图像正确提取诊断信息。所以,选择和改进舌图像颜色校正的方法,并且能够客观、量化地评价校正效果的好坏,是我们必须解决的问题和不断追求的目标。本文首先分析了色彩校正和色彩匹配的一些方法,阐述了色度学、支持向量机和颜色直方图的一般内容。分析了支持向量回归(Support Vectors Regression, SVR)算法改进和基于中医全息舌体分区与二维颜色直方图相联合的客观量化的舌色校正评价方案的必要性和可行性。标准的SVR存在自身的缺陷。对于不同样本的精度要求,偏离精度要求的惩罚是“一视同仁”的。改进SVR算法,对不同误差的支持向量在回归过程中加权处理,即采用不同的惩罚系数。对于舌图像颜色校正,通过加权可以减少由于采集和预处理而造成的误差比较大的噪声色块对回归分析的影响,从而得到更佳的校正效果。舌图像校正效果的评价没有客观统一的标准。以前使用的方法有主观评价的方法,还有比较对应色块色差的方法,都存在比较明显的缺陷。本文提出了基于中医全息分区和二维颜色直方图联合的客观量化的舌图像校正效果评价方案,以Lab颜色空间的a, b两个色度分量生成的二维颜色直方图为基础来进行相似度评价,并给出了评价结果。