根据提供的文件信息，该论文研究的主题是基于颜色信息的舌下静脉特征量化方法，这是中医学诊断中的一个重要领域。论文中提及了以下知识点：
1. 中医诊断学：中医（Traditional Chinese Medicine, TCM）是一门古老的医学体系，它通过观察舌象等方法诊断疾病。其中，舌诊是中医四诊法之一，通过分析舌头的颜色、形状、舌苔等特征来诊断人体的健康状况。舌下静脉作为舌头的一部分，也承载着重要的诊断信息，但以往的计算机量化研究较少。
2. 舌下静脉特征提取：论文提到的“特征量化”是指使用计算机技术提取和量化舌下静脉的特征，以便用于诊断。量化过程包括“分割”和“特征量化”两个部分，意味着需要先识别出舌下静脉区域，然后从这些区域中提取能够代表静脉特征的信息。
3. 分割算法：论文提出了一种适用于低对比度和可见对比度的舌下静脉图像的自适应分割算法。这个算法能够有效地区分舌下静脉和舌头本体之间的差异。这对于计算机视觉和图像处理是一个挑战，因为必须处理不同对比度条件下的图像。
4. 贝叶斯决策：贝叶斯决策在模式识别领域是一种常用的方法，它基于贝叶斯理论来最小化分类错误的概率。在本研究中，贝叶斯决策可能被用于辅助判断舌下静脉的分割和量化。
5. 像素级区域生长算法：这是一种图像分割技术，通过选择种子像素并以此为中心，根据预定的相似性标准将像素添加到区域中。这种方法被论文提出用于处理低对比度的舌下静脉图像。
6. 舌下静脉的颜色模型：研究建立了一个与中医诊断标准相符合的色觉系统，以描述舌下静脉的颜色特征。这种模型有助于量化舌下静脉的色彩变化，并与中医医生的诊断标准保持一致。
7. 实验结果：论文中的实验结果表明，提出的分割和量化方法能有效应用于不同对比度的舌下静脉图像，并且量化得到的颜色特征与中医医生的诊断标准相符。这验证了研究方法的实用性和科学性。
8. 关键词：本研究中列出的关键词包括中医学、舌诊、舌下静脉颜色模型、贝叶斯决策、基于像素的区域生长法以及舌下静脉颜色块。这些关键词反映了论文研究的重点和范围。
该论文的研究是将计算机视觉和图像处理技术应用于中医学诊断中，特别是在舌下静脉特征的量化领域。这项研究对于推动中医学诊断的标准化和量化，以及可能的自动化具有重要意义。通过将现代技术与传统医学知识相结合，这项研究有助于将中医学诊断方法推向更高的科学水平，并为其在更广泛的应用场景中的普及提供技术基础。
