本课题运用图像处理技术对液态水在织物中的扩散性能的测试方法进行了研究，同时对相关的液态水在织物中扩散的性能及理论做了初步的探讨。本文通过一系列的图像处理技术，解决了图像亮度不匀以及织物的纹理和花纹产生的不良影响；去除了图像中的噪点；解决了光源不稳造成的亮度变化和减运算后的图像亮度太低容易丢失细节等问题，提高了图像质量。应用图像畸变模型进行图像畸变校正，并采用了简单易行的等效焦距求解方法；通过对两种量化像素的方法的比较，选择了精度较高的双圆点法，提高了检测精度。文中对25块样品进行了相关的织物液态水的扩散性能的研究，并做了误差分析，验证了实验方法的有效性。在实验数据基础上，对结果进行了回归分析，研究了液态水在织物中扩散的影响因素以及芯吸实验与滴液法实验之间的联系；同时在相关的数学模型的建立方面也做了初步的探讨。通过以上研究与相关分析，得出了以下的成果或结论：1．运用计算机视觉技术进行图像的高速连续采集，可以记录液态水在织物中的扩散过程，图像采集速度最高可达10秒/幅，应用图像处理技术提取需要的面积等参数，精度高，最高可达0.01mm~2，弥补了传统试验方法的弱点。2．本文采取的图像处理技术解决了图像的亮度不匀以及织物花纹带来的问题；通过软件算法减弱了光源不稳带来的负面影响，有效的解决了硬件难以解决的问题。3．本文通过固定的两点量化像素点和镜头的等效焦距的求解等技术降低了实验的操作难度。4．图像畸变校正算法可行，效果理想，提高了实验的精度；图像校正前后像素坐标对照表的建立与用法，大大减少了计算机的工作量，缩短了图像处理所需要的时间，提高了软件的运行效率。5．本文首次获取了织物中液态水扩散过程的曲线，其趋势完全符合扩散理论的预测，特别解决了液态水扩散过程中各向异性的检测，与传统的芯吸检测结果有一定的相关性。6．实验提取的参数相互独立，反映了液态水在织物中扩散的不同方面，作为织物中液态水扩散能力的指标合理可行。7．织物的液态水扩散能力与织物的厚度及经纬密度呈现一定的相关关系，随着厚度的增加，液态水在织物中扩散的面积减小，符合已有的结论。8．液态水在织物中的扩散速度与织物的体密度具有相关性，随着体密度增大有减小的趋势。9．织物的芯吸高度以及速度与织物的经纬密度具有一定的相关，经纬密度越大的方向，芯吸高度越大，速度越快。10．液滴在织物中的扩散速度与织物经纬方向的芯吸速度具有良好的相关关系，芯吸速度乘积越大的织物，液滴在该织物中扩散的最大速度越大。