织物疵点检测是目前计算机视觉领域内的一个研究热点,在国内外已经有很多研究成果,但是在有效性、实时性和适用性方面,目前的检测技术还不能够完全满足实际生产的要求,需要进一步探索织物疵点检测的新技术。本文在分析研究当前多种织物疵点检测算法的基础上,给出了三种新的检测算法。首先,在分析传统局部二进制模式算子的基础上,引入均方差统计量,得到改进的局部二进制模式算子,该算子不仅考虑了局部邻域像素灰度值之间的大小关系,同时也考虑了整幅图像的均方差与局部邻域均方差之间的关系。基于改进的局部二进制模式算子的织物疵点检测算法获得了比传统算子较好的检测效果。其次,在详细分析织物疵点图像的频谱特征后,设计了理想环形带通滤波器和高斯环形带通滤波器,并讨论了滤波器中心频率的设置问题,然后基于相邻滤波器在幅值半峰处相切的原则,分别构建了两种类型的滤波器组对织物图像进行疵点检测,实验结果验证了该检测算法能够有效地检测出多种不同纹理织物图像的疵点。最后,利用织物疵点图像的频谱特性和Log-Gabor滤波器的多分辨率特性,以及基于相邻滤波器在幅值半峰处相切的原则,设计了三种类型的滤波器组分别对织物图像进行处理,均获得了比较好的疵点检测效果。