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针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法.首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合(PCNN)的区域生长法分割织物疵点图像.通过对TILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价.结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进.