随着人们对纺织品品质的要求越来越高，纺织品起球问题越来越受到人们的重视。在纺织品生产质量控制和外贸检验过程中，都要对织物抗起毛起球进行评价。目前人们通常采用的方法是采用标准样照对比评级，该方法属于主观评价方法，带有很大的人为主观因素，不能精确地评定织物的起毛起球程度。本论文采用数字图像处理技术，对精梳毛织物五个等级起球样照图像进行一系列分析处理，提取特征值，并建立毛球个数、毛球面积和光学体积三个特征参数与起球等级之间的关系，在三维空间内利用最小距离法对实际织物的起球等级进行评定。论文主要内容简要介绍如下：1、对精梳毛织物标准样照图像进行预处理，包括图像的截取和织物纹理的去除。着重介绍了运用快速傅立叶变换技术在频域范围对织物纹理进行去除的方法，在频域内采用中值滤波器对纹理信息对应的亮点、亮带进行有效滤除，并对滤波器窗体的大小进行比较讨论。2、介绍并讨论了图像二值化分割的方法，主要介绍了基于边界和基于阈值图像分割的方法。基于边界图像分割方法采用Roberts算子、Sobel算子、Canny算子和Log算子等微分算子；基于阈值的图像分割方法采用自适应阈值和高斯拟合阈值两种分割法，对这两种分割方法进行分析比较，着重研究论述了高斯拟合阈值分割方法的可行性和合理性，并对其分割得到的毛球二值图像中小于3个像素的噪声点进行了剔除。3、提取了毛球个数、毛球总面积、毛球最大面积、面积标准差、对比度、光学体积和毛球密度分布特征值，并对它们与起球等级的相关性从理论上和实际情况下进行详细的分析，最后选取毛球个数、毛球总面积光学体积这三个参数作为表征毛球的标准特征参数，提取出样照图像中这三个特征参数值，并进行归一化处理和建立特征向量模板。4、对起球等级评定的方法进行分析比较，选取最小距离判别法作为实际织物起球等级的评定方法。最后选取三组实际起球织物图像进行图像光照不匀预处理后，按照分析样照图像同样的方法进行毛球图像分割、毛球特征参数值提取以及起球等级的评定，并对结果进行分析，验证整套方法的可行性。