在区域分割法方面，陈氏等[14]提出使用多个色彩通道动态选取阈值的舌苔舌质分离算法。李氏[15]提出基于直方图阈值和Snakes模型的舌象图像自动分割算法，实验表明样本分割准确率约95%。Wu J等[16]提出用分水岭变换与动态轮廓模型结合提取舌象的方法。傅氏[17]提出基于区域生长和Snake模型的舌像分割。许氏等[18]提出基于图像区域分割方法的舌质与舌苔识别。

    除以上传统图像分割算法外，利用数学形态学、模糊理论、神经网络、遗传算法、粗糙集理论、小波分析和小波变换等数学工具，采用多种方法和模式的结合成为改善图像分割效果的有效手段。

    舌质的变化主要反映脏腑的虚实和气血的盛衰，而舌苔的变化主要用来判断感受外邪的深浅、轻重，以及胃气的盛衰。舌质与舌苔的特征主要包括舌质和舌苔的颜色、舌苔的纹理、厚薄、润燥等。这可以认为与图像的颜色、纹理、形状等主要底层特征相对应。

    20世纪90年代，出现了舌诊专家软件、舌诊仪、舌象自动分析仪等用于舌图像分割、舌象色彩校正、舌色苔色分类的仪器。台湾的CC Chiu等[19]首次在舌象纹理方面开展工作。浙江大学与上海中医药大学合作开展了中医诊断系统的研究，并在舌象的纹理分析，点刺、瘀点的识别判断，裂纹的识别分析以及边缘生长和舌象提取等几个方面[20]取得了满意的结果 ......