作为能够快速、无痛苦、准确并且可以提前诊断的诊病方式,中医学的手掌诊病得到了普遍的认可。中医专家根据手掌不同位置、不同的纹理、色泽等信息就可以得出诊断,这样就可以让患者提前预防或者对症下药。医学专家临床实践发现,大鱼际掌纹的粗糙程度和患有哮喘等变态反应性疾病有关联关系,根据患病的概率或者严重程度的大小,将大鱼际掌纹按照其粗糙程度分为四个等级。掌纹医学与医生的经验有很大关系,具有很强的主观性,所以有必要利用信息技术设计算法和系统将大鱼际掌纹自动的分为四个等级,使得中医专家经验标准化、统一化、客观化。本文主要研究大鱼际掌纹图像的预处理、分类算法和大鱼际掌纹量化识别系统的设计,从而达到分级的目的。首先,设计制作了掌纹采集系统,能够很好的减少外界的干扰,得到稳定的掌纹图像;然后采用ROI区域定位技术截取掌纹的大鱼际区域；介绍了中介算法,并采用中介滤波的方法对获得的图像滤波增强；在此基础上提取大鱼际掌纹图像的8个灰度共生矩阵特征,并分析了选择该8个特征的优势；最后采用基于二叉树的层次支持向量机,将提取出的特征向量作为输入向量训练分类器,对大鱼际掌纹进行多分类,取得了很好的效果。在上述算法的基础上,以vc++为工具,MFC为框架开发了大鱼际掌纹识别系统,以辅助医生做出诊断。