目的：由于目前在舌体分割中，存在诸多的分割方法如灰度阈值法、区域生长法、边缘检测法、分水岭算法等，各有各的优缺点，灰度阈值法对于类别较多的图像分割难度大，区域生长法自动选择种子比较困难，边缘检测法对颜色像素的要求比较大，而分水岭算法存在过分割等问题，本文旨在改进传统的分割方法并成功地将水平集方法引入了舌体图像的分割之中，试图找到一种适合的算法进行中医舌体图像的自动分割，从而为临床诊断和中医舌象分析的现代化提供必要的参考依据。方法：在充分了解传统的分割方法特别是分水岭算法，主动轮廓法和水平集算法的基础上，本论文利用Matlab软件对预处理后的舌体图像分别运用主动轮廓法、分水岭算法以及水平集方法等处理后，而后又提出了一种新的组合方法即将分水岭处理好的结果运用水平集算法，并形成一个用户界面来实现对大量舌体图像进行分割的目的。结果：理论结果：本文提出的算法在准确度上高于分水岭算法、主动轮廓法和水平集算法，但是运算时间稍长；实验结果：找到了一种比较好的算法，与理论结果相吻合，实现了对舌体图像的自动分割，并且具有很好的实用性，为进一步的舌诊工作奠定了坚实的基础。结论：本论文综合得到了一种分水岭和水平集方法相结合的舌体图像的分割方法，在很大程度上解决了原有算法的速度与准确性的问题，使得舌体的分割具有很高的准确度和良好的鲁棒性。