针对织物疵点自动检测这一难题,本文结合织物疵点图像及其相对应的无疵点标准图像的像素灰度值特点,提出了分块法、改进的类间方差法、基于灰度直方图的方法。三种方法检测原理简单,检测时间较短,仿真结果表明疵点检测率较高。本文还提出了基于Gabor滤波器模板的织物疵点检测方法。本方法利用Gabor滤波器具有的方向选择性、对称性、频域带宽和中心频率可调性,用遗传算法优化出能大致描述无疵点标准图像纹理特征的奇对称最优Gabor滤波器参数,从而得到奇对称和偶对称最优Gabor滤波器模板,再分别用这两种模板对织物疵点图像和其对应的标准图像进行滤波处理。根据无疵点标准图像的滤波结果对疵点图像的滤波结果进行二值化处理,然后融合使用两个模板获得的二值化结果图像,得到最终疵点分割结果。仿真结果表明此方法的疵点检测率更高。此外,本文在DM642图像处理系统平台上完成了基于灰度直方图检测方法的软件设计,编写了织物图像BMP文件的获取程序,设计了织物疵点检测软件的图像采集模块、疵点检测模块、疵点检测结果保存模块和图像显示模块,并调试成功,得到与仿真结果一致的疵点检测结果。