传统中医有着悠久的历史,是中华文化的宝贵财富,然而随着西医的传入,中医的科学性和普及度受到严重挑战,其理论研究和传承受到越来越多的学者的关注。舌诊是中医四诊中“望”诊的重要手段,通过观察患者舌头就可以了解到患者体内状况。由于需要医师有丰富的经验,同时理论晦涩难懂而且缺乏临床依据,舌诊的应用受到很大限制。近年来,随着国家的重视程度和支持力度越来越大,中医的科学理论研究以及标准化得到较大发展,医学自动化不断进步,各类医疗仪器不断涌现,显示出中国在该领域的市场不断扩大。本文着眼中医舌诊的标准化、自动化研究,提出了一套计算机辅助的舌诊方法,将光学领域的先进照明、图像采集技术,计算机模式识别领域比较成熟的边缘检测、分块等图像处理技术,以及医学领域的舌诊技术,三者相互结合、发挥各自优势,构建出比较完整的专业化、标准化的舌诊系统。通过与电光源学科研究者的合作,我们尝试搭建一套科学完整的前端舌头图像采集系统,通过采用固定照明曲线光源、固定参数高精度镜头、以及标准比色卡等手段,最大限度的保证采集到的舌头图像的精度与标准性。通过研究比较各类边缘检测算法,我们采用了Sobel算子和Canny算子互补结合的方法,并引入舌头颜色特征对传统边缘检测算法进行了改进,使得算法具有较强的自适应性和准确性,再以搜索连接算法获取单一像素的完整轮廓,经过实验证明本文的边缘提取算法是有效的。在得到舌轮廓后对图像中的舌头部分进行分块,进而我们根据传统舌诊中观察的特征对应地统计舌头像素点的各类信息,如颜色、数量等,从而将诊断中用到的特征量化提取出来,再结合医师经验与实验,确定量化特征到诊断特征的转换方法,将算法提取出的各类特征数据还原成医师可以理解的直观诊断特征并得到舌头分类和诊断结果。实验证明本文算法对舌面颜色、舌苔颜色、厚腻等舌诊特征的判定结果是较为准确的。最后,我们还尝试将本文算法投入实际运用中,第一步在手机等移动平台的应用软件开发已经完成,可以为普通人随时随地做自我健康检测提供服务,接下来将着手专业化仪器以及配套的云端服务器的开发,期望以后可以提供相当于专业医师水准的舌诊服务,为解决医疗资源紧缺问题提供帮助。