当今社会的快速发展给人们带来机遇的同时，也给人们带来了工作生活等多方面的压力，人们的健康状况由于多方面的不良习惯而受到严重威胁。传统中医主张“天人合一”和无创等特点受到人们的重视，但是传统中医受到中医师的主观经验等因素影响而制约了中医诊断的传承和发展。中医舌诊作为中医诊断的一个重要分支，推动其客观化和现代化研究成为当今信息化社会的重要内容之一。　　本课题主要内容是对厚薄舌苔和腐腻舌苔进行分辨，提出了基于改进的颜色和纹理特征的方法进行识别研究。首先，本文对舌图像使用灰度投影的方法实现粗分割，使用基于PGF滤波器和改进的矢量中值滤波进行滤波，使用卷积神经网络并结合数学形态学运算完成舌体的提取。其次，对提取出的舌图像在Lab颜色空间进行苔质分离，对舌苔和舌质进行颜色特征提取，对截取的舌体子舌象块进行纹理特征提取，对提取的特征使用LIBSVM工具箱进行舌苔的厚薄识别对比研究。然后针对舌苔腐腻的中医定义，分别提取灰度共生矩阵、粗糙度、LBP和Gabor小波特征，使用LIBSVM对舌苔腐腻进行识别，并提出改进的Gabor小波特征提高舌苔腐腻识别的准确率。最后，为了获得最客观的舌图像，设计了基于角度的舌像采集装置，完成了摄像装置的角度调节机构的控制系统，并对采集装置的箱体进行了设计。　　实验结果表明，使用卷积神经网络和数学形态学相结合的方法对舌体提取有较好的效果;对苔质分离后的舌图像分别提取舌苔和舌质的颜色特征进行舌苔厚薄的识别，相较于使用纹理特征识别准确率更高，算法更简单易实现;使用改进的Gabor小波特征对整体舌象进行特征提取，舌苔腐腻识别的准确率更高。另外，基于角度调节的舌像采集装置结合相应的算法能识别出最佳舌图像。