图像分割在图像处理中处于一个重要的地位，尤其在医学领域的应用，比如，一幅人体舌苔图片，它的分割结果就直接影响到后续的舌苔图像分析和医学诊断。但是由于图像本身内部结构复杂，不同的图像具有不同的特点，而且图像在采集过程中会受到各种条件的限制和影响，导致了采集到的图像质量也不同。例如，人体舌苔图像的获取过程中会受到人体口腔内唾液的影响，导致舌苔图像出现很多白色亮点和区域。正是由于图像本身的复杂性和图像分割技术对具体环境和对象的依赖性，到目前为止，还没有一种通用的图像分割算法出现。现在很多图像分割算法都是基于计算机按照人设计好的算法进行自动的分割，这样的分割方式分割速度快，但是由于计算机在把握图像全局信息和局部信息的能力上不如人，如果能够增加人在图像处理过程中的能动作用，实现人机交互的分割方式，这样就能弥补计算机在图像处理上的一些缺陷，本文提出的舌图像局部区域分割算法就实现了这一点。 近年来，基于图论思想的分割方法成为了当前研究的一个热点和方向，具体的思想就是把一幅数字图像映射为图，图中的节点表示图像中的象素，图的边表示两个象素间的连接关系，把对图像本身的处理转化为对一幅图的处理，运用图论的基本知识和算法进行图像的分割处理。这种方法的好处是能够简化图像处理的过程，提高算法的执行速度，提高分割的质量。本文中就借鉴了图论中的最短路径算法思想，把这种算法思想分别应用到了舌图像局部区域分割和舌图像整体分割中的分水岭变换中。试验结果证明本文提出的基于最短路径的图像局部区域分割算法能够准确的描绘目标区域的轮廓和完整的分割出目标，分割效果优于传统的区域生长算法。同时在舌图像整体分割中把最短路径应用到分水岭变换中，经过试验，该变换算法在时间复杂度上优于传统的VS变换，提高了图像分割的速度。