织物疵点图像分类方法是智能化纺织工业领域的研究热点。近年来,基于稀疏字典学习的分类方法受到了广泛关注,并应用于织物疵点图像分类任务中。然而,传统的稀疏字典学习分类方法存在以下三个问题:1)训练样本的特征信息提取不丰富以及判别性不强;2)稀疏问题求解耗时长、复杂程度高、分类效率低;3)表示系数的稀疏性和鉴别性不足。这些问题导致基于稀疏字典学习的分类方法在织物疵点图像分类中的性能不佳。根据上述问题,本文进行相关探索和研究,提出了改良的稀疏字典学习方法,并在分类阶段使用简单的分类器就可以取得较好的分类性能。本文的研究内容及相关工作概括如下:（1）提出了一种基于快速类别约束字典学习的织物疵点图像分类方法。首先,在传统的稀疏字典学习模型上,通过抑制类内差异和类间模糊,构建面向织物判别性特征的字典学习模型。然后,在编码系数上施加L2正则化代替传统字典学习方法中的L1正则化,有效降低计算的复杂程度,从而提升分类效率。最后,通过对测试样本进行稀疏表示,得到重构误差向量进行分类。此外,在阿里天池布匹疵点数据集和工厂实时收集的织物数据集上的实验结果证明了,该织物疵点图像分类方法的有效性。（2）提出了一种基于线性判别分析的快速类别约束字典学习织物疵点图像分类方法。在快速类别约束字典学习模型的优势上,对表示系数进行线性判别约束,使字典学习过程中同类分解的稀疏系数距离尽可能接近,不同类分解的稀疏系数距离尽可能远离,重新构建稀疏表示模型,获得更具有判别性的字典。同时,同类别的样本都能被特定字典表示,而不能被不同类别的特定字典表示,最大程度地减少类内差异和增加类间差异。动态地解释为,同类的细微差异鼓励在该类别中找到代表性的字典,不同类的较大差异抑制该代表性的字典稀疏表示其他类的样本,获得了更好的稀疏表示性能。此外,在阿里天池布匹疵点数据集和工厂实时收集的织物数据集上的实验结果证明了,同已有的稀疏字典学习分类方法相比,该织物疵点图像分类方法对织物疵点图像判别性更强、分类性能更好。（3）设计了一种基于线性判别分析的快速类别约束字典学习的织物疵点分类系统。该系统让用户更加简易地使用织物疵点图像分类方法,进一步验证基于线性判别分析的快速类别约束字典学习的织物疵点图像分类方法的有效性。