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为更好地适应机织物纹理以及减少程序的运行时间,选取平纹、斜纹、缎纹3种组织结构采用K-奇异值分解(K-SVD)的方法训练得到一个自适应字典。以峰值信噪比、结构相似性为指标,探讨不同稀疏基数对机织物纹理图像重构的影响,针对不同的应用,选取了合适的稀疏基数T。利用该字典重构机织物纹理图像,在此基础上检测织物瑕疵。实验结果表明:T=6时,算法不仅能有效重构机织物纹理图像(PSNR和SSIM),而且重构效果要优于初始离散余弦转换(DCT)字典;T=4时,K-SVD字典能更好地适应瑕疵样本,且鉴别瑕疵的能力更强。