目的:（1）通过对古代典籍以及近20年现代文献有关色诊源流和舌、面诊图像校正方法的整理研究,为舌、面诊图像标准色卡和数据库的建立提供理论和技术上的支持;（2）系统整理课题组积累的舌、面诊图像资料,建立规范的典型舌、面诊图像数据库,有利于推动舌、面诊图像数据的规范管理和资源共享;（3）针对舌、面诊数字化中舌、面图像颜色色差的问题,以舌、面诊典型图像库为基础,设计舌、面诊图像专用色卡,以期规范统一舌、面图像颜色校正的标准,为今后不同机构的研究与交流打下基础。方法:（1）根据《中医诊断学》（五版教材）与相关文献资料,结合临床专家的意见,完善课题组前期制定的舌、面诊颜色判读分类量表;根据其量表,对课题组采集的29984例舌诊、面诊图像进行整理,运用现代信息处理技术、数据挖掘技术等建立舌、面诊典型图像数据库。（2）本项目在舌、面图像数据库中选取典型舌、面图像进行色域研究,运用K均值聚类算法对颜色聚类,设计舌、面诊图像色卡。（3）运用单因素方差分析20641例自然人群舌、面诊图像常见颜色特征参数的变化。结果:（1）通过舌、面诊颜色判断分类量表,结合数据挖掘方法等建立了29984例的舌、面诊典型图像数据库,实现了人与计算机相结合的舌、面诊图像资料的检索、查询与统计功能。（2）基于建立的典型舌、面图像样本库,系统整理了3位专家判读一致的9343例临床舌、面诊图像,包括面诊图像4197例,其中正常面色425例、黄色1693例、白色468例、红色430例、青色854例、黑色327例;舌诊图像5146例,其中淡白舌1722例、淡红舌745例、红舌1974例、紫舌705例。对舌、面图像颜色进行KMEANS聚类得到代表色,面诊图像颜色聚为18类,舌色聚为4类,苔色聚为3类,根据颜色聚类结果研制了舌、面诊图像标准色卡,该色卡能很好的提高颜色的还原精度,可以满足舌、面诊图像颜色校正的要求。（3）分析了20641例不同民族自然人群常见舌、面图像颜色参数变化特征,探讨了其参数范围。其中正常面色参数95%CI范围分别为:L值为138.64-138.94、A值为143.47-143.56、B值为145.95-146.04。面色L值比较:赤色、黑色的L值明显降低（p＜0.05）,青色、黄色、白色的L值明显升高（p＜0.05）,其变化趋势为:白色＞青色＞黄色＞正常色＞赤色＞黑色;面色A值比较:青色、黄色、白色的A值明显降低（p＜0.05）,赤色、黑色的A值明显升高（p＜0.05）,其变化趋势为:赤色＞黑色＞正常色＞黄色＞青色＞白色;面色b值比较:赤色、白色的B值明显降低（p＜0.05）,青色、黄色、黑色的B值明显升高（p＜0.05）,其变化趋势为:黄色＞黑色＞青色＞正常色＞赤色＞白色。其中淡红舌参数95%CI范围分别为:L值为139.35-142.77、A值为137.26-137.85、B值为102.09-102.76。舌色L值对比:淡白色、红色、紫色的L值均明显降低（p＜0.05）,其变化趋势为:淡红＞淡白＞红色＞紫色;舌色A值对比:淡白色的A值明显降低（p＜0.05）,红色、紫色的A值明显升高（p＜0.05）,其变化趋势为:红色＞紫色＞淡红＞淡白;舌色B值对比,红色、紫色的B值明显降低（p＜0.05）,淡白色的B值明显升高（p＜0.05）,其变化趋势为:淡白＞淡红＞红色＞紫色。其中白苔参数95%CI范围分别为:L值为150.91-151.62、A值为145.98-146.17、B值为134.95-135.20。苔色L值对比:黄色的L值明显升高,有差别（p＜0.05）,其变化趋势为:黄色＞白色;苔色A值对比:黄色的A值明显降低（p＜0.05）,其变化趋势为:白色＞黄色;苔色B值对比,黄色的B值明显升高（p＜0.05）,其变化趋势为:黄色＞白色。结论:（1）建立了人机交互的规范化舌、面诊图像数据库,实现图像资料的自动检索、查询与统计功能,有利于舌、面诊图像数据的规范化管理和资源共享,能为中医智能化研究提供标准化的数据支持。（2）以临床典型舌、面诊图像为基础,确定了舌、面诊图像常见颜色的色域,首次研制了中医舌、面诊图像专用的27色的标准色卡,满足了舌、面诊图像颜色校正的要求,为不同学者、不同机构的望诊数字化研究奠定了规范化基础。（3）首次客观分析了不同民族大样本自然人群常见舌、面诊图像颜色参数特征,建立了自然人群舌、面诊图像常见颜色特征的参数范围,为舌、面图像常见颜色分类的判别标准提供依据。（4）本项目是对中医舌、面诊数据库建立,色卡研制及常见图像颜色参数范围研究的一种探索,将大数据技术、挖掘技术与中医诊断方法紧密结合,推进中医健康大数据开放共享,促进中医望诊检测设备的创新开发与临床实用化推广,推动中医人工智能的发展。