本文基于机器视觉理论，结合色诊图像采集自身的特点，分析了中医色诊图像采集的系统需求，建立了中医色诊图像采集系统。根据光源的显色性、色温、发光强度等影响成像质量的因素，选择D65光源作为中医色诊图像采集系统的选用光源。通过对四种照明和观测条件的比较，选择45/0几何条件，实现了中医色诊图像采集光学环境的标准化。通过充分的市场调研和详纽的技术性能比较，确定了视觉传感器的类型及传输接口。选择CMOS图像传感器和USB2.0传输接口，满足了中医色诊图像采集系统对图像质量和传输速度的要求，完成整个采集系统的搭建和调试，实现了系统的小型化和便携性。简要介绍了系统软件的处理流程，操作软件完成色诊图像的采集，通过手工分割方式获得了中医色诊图像样本。 在对粗糙集理论概括和总结的基础上，针对色诊图像的特点提出了粗糙集用于色诊分析的研究方法。将这一研究工作分为训练学习和色诊图像识别两个阶段。在训练阶段，对全体色诊图像样本采取“切块”处理以增加样本数量；并根据统计的色诊图像样本属性值分布情况设计了量化梯度，对色诊图像样本各属性进行归一化处理；对全体色诊图像样本采用K．均值聚类算法求取各类色诊图像代表点。建立全体色诊图像样本决策表；提出了一种按独立属性个数递增顺序进行约简的方法，完成了对全体色诊图像样本决策表的约简；求取了全体色诊图像样本的核值，且核值数目最少；获得了全体色诊图像样本约简规则，并通过试验选取了最优的最小决策算法。在色诊图像识别阶段，采用标准色诊图像样本构造测试集，结合训练阶段得到的最小决策算法，提出了一种对待测样本在上、下近似集分别打分的综合分类识别算法，进行色诊图像识别并输出识别结果。