随着人们生活水平的日益提高,生活中患糖尿病的病人越来越多,所以找出一种能够及时、经济、便捷地监测糖尿病尿糖程度的方法成为一个亟需解决的问题。医学上有一种可以通过肉眼观察浸过尿液的尿糖试纸的颜色变化的方法来监测尿糖,但是人眼观察有时误差会比较大。随着计算机技术的发展和图像拍摄设备的更新换代,我们可以用相机把颜色变化后的试纸和标准色所在的试管拍摄下来,通过计算机程序自动识别出试纸的颜色变化,判断出试纸颜色与哪种标准色更接近,减少人眼产生的误差,进而达到监测尿糖程度的目的。对此,针对以上问题,本文主要进行了以下学习和研究工作：(1)针对所拍摄的试纸和试管的颜色跨度较大的特点,在进行图像分割时利用Lab颜色空间,在a、b空间分别分割然后再合并在一起,进而得到含有目标区域的二值图像。(2)首先利用数学形态学的方法把二值图像中的较小噪声去除掉,然后利用连通域中的面积法以及连通域最小外接矩形边长法去除二值图像中较大的噪声,得到最终的目标二值图像。(3)结合连通域的中心点坐标,利用数学中斜率以及方差的知识,判断出不在标准色确定的直线上的点,进而把待识别的试纸与标准色进行归类。(4)利用HSV颜色空间模型,结合模糊数学中构造模糊相似矩阵的13种方法,求出待识别试纸部分与6个标准色部分的模糊相似系数,通过系数对比,最大的系数所对应的标准色即为待识别试纸的最接近颜色。(5)结合对实验图像的处理以及实验数据的分析,总结出选择颜色识别方法的原则,并且得出利用最大最小值法或算术平均法作为主识别法,而兰氏距离法作为辅助识别方法的结论,只有这样对颜色进行识别才能达到预期的效果。