在纺织工业的生产过程中,织物疵点的检测环节在织物生产质量控制中起着举足轻重的作用。随着计算机视觉和图像处理技术的蓬勃发展,近年来,关于织物疵点的研究已经成为图像处理领域中的一个热点。投影法是指对织物疵点图像的某一方向进行投影得到相应的投影曲线,通过投影曲线的异常范围进行判断,是进行织物疵点粗定位的解决方法之一。Gabor滤波器具有方向和频率选择性,在空间域和频率域同时具有很好的局部性,所以被广泛地应用于织物疵点检测。本文应用投影法对织物疵点进行粗定位,同时,提出了基于最优Gabor滤波器的织物疵点检测算法:(1)针对出现在接近对角线方向上的织物疵点,本文在经、纬向投影法的基础上,提出了一种斜投影法对织物疵点进行粗定位。首先,针对参考图像和织物疵点图像的对角线和反对角线方向进行投影,得到它们相应方向的投影曲线;其次,根据参考图像的投影曲线的特征值(波峰间距、波谷间距、波峰谷间距和波谷峰间距),求出这些特征值的正常范围;最后,根据各项特征值的正常范围对疵点图像的对应特征值进行判断得到异常范围,然后对疵点图像进行粗定位。从实验结果看,此算法能够有效地定位出现在斜方向上的织物疵点。此外,针对疵点出现在水平和垂直方向的织物图像,基于投影法,本文采取不同的特征对相应的疵点进行粗定位,进一步说明我们选取的4个特征是合理的,而且应用我们选取的特征进行粗定位的结果优于应用波峰值、波谷值、波峰间距、波谷间距进行粗定位的结果。(2)针对常见的织物疵点,本文提出一种基于最优Gabor滤波器的织物疵点检测算法。一方面,确定2个最优Gabor滤波器:借助4个大小为5?5的方向模板对织物疵点图像进行卷积后所得图像的信息量确定2个最优方向,再综合信噪比和损失评价函数在2个方向的8个滤波器中各自选取1个最优尺度,从而确定出2个最优滤波器。另一方面,基于这2个最优滤波器,提出最优Gabor滤波器的织物疵点检测算法。实验结果表明,该算法能够有效地检测出织物疵点。本文综合投影法和基于最优Gabor滤波器的检测算法对织物疵点进行检测,不仅确保有效地检测疵点,而且在检测的所有环节中之计算复杂度明显降低。