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图像分割是基于机器视觉检测棉花中异性纤维含量的关键技术。棉花图像的背景(棉花纤维)简单,灰度服从正态分布,目标(异性纤维)一般都比背景暗,但是细小且灰度分布方差大。该文有针对性地提出一种背景估计阈值BET(Background Estimation Thresholding)方法对棉花图像进行分割,并选择3类典型棉花图像样本与Otsu方法进行了对比试验。BET方法能得到更好的分割结果,并且算法速度快,100万次分割耗时仅8.46s。试验结果表明该方法简单有效,速度快,可应用于大批量棉花异性纤维的实时