14苔腐腻苔腐腻主要根据舌苔的纹理特征进行测量。朱洁华等用CIE L×u×v×彩色空间模式，利用分层Kmeans聚类方法确定色彩类，并结合Gabor滤波器彩色对比特征与线性判断函数分析舌像纹理特征。113幅有效舌共12 321个有效模块的实验表明：与专家判别比较，该方法对裂纹、嫩、腻3类舌象特征的相符率达90%以上[14]。卫保国等首先采用改进的子空间法将舌苔区分为固定大小的块，对各块以投影长度比作为分类判别特征来分析纹理结构的疏密，可信度不够高时再结合表达颗粒粗细的纹理粗糙度特征进行分类。在分类结果的基础上给出整幅舌图像的腐腻指数和描述。结果表明图像的识别结果正确率为83%[15]。许家佗等根据腻苔的苔质颗粒细腻致密，腐苔颗粒粗大，糙苔干结粗糙等纹理特征，应用灰度差分统计方法，进行舌象纹理的量化和定义分类，总体识别率达到了74%[16]。

    15综合测量苔色、苔质各方面的特征密切相关，更多的研究侧重于对苔色、苔厚薄、苔腐腻的综合测量。

    有学者同时测量苔色和苔厚薄。沈兰荪教授团队利用多类支持向量机学习算法(CTSVM)对苔色和舌苔的厚度定性和定量描述(共分为白苔、白厚苔、薄白苔，黄苔、薄黄苔、黄厚苔，褐苔、灰苔、黑苔共9种)，用北京中医医院拍摄的300例舌图像进行了舌苔特征分析的实验，以是否符合中医专家的临床判断为评价标准，发现对苔色判别的符合率达98% ......