本文针对基于小波分析的织物起球客观评级进行了基础理论研究和实验研究。研究了小波分析理论应用于织物起球图像分析算法上的可行性，并获得了肯定的结论。小波分析在研究织物起球信号时，既能监控稳定的织物纹理信号，又能准确定位起球信号。提出了基于小波分析的织物起球客观评级新方法，利用对两个系列的起球织物标准样照图像的小波分析，对此新方法进行了系统研究；建立了织物起球图像小波分析模型，探讨了使用这种方法鉴别起球织物起球级别过程中分析小波和分析尺度的优选步骤；并获得结论，基于小波分析的织物起球图像分析模型可行；其鉴别能力取决于小波分析尺度，最佳分析尺度与织物织纹纹距紧密相关；本文提出的这一新的织物起球图像分析技术具有单步骤分析就能对织物起球程度定量评级的优势。对基于二维离散小波变换的织物起球程度客观评级模型进行了评估，探讨了在对织物图像使用该模型进行分析时，图像的水平或垂直方向的平移、图像亮度的变化、图像的旋转及图像的放大对该模型的影响。图像的合理平移不影响模型的分析结果；只有图形亮度的极端变化，才对模型的分析结果有影响；图像的旋转及放大确实会对模型的分析结果施加一定影响。但是，只要采取一定的防范措施，例如，图像采集时照明条件一致、织物样本表面织纹取向一致等，就能获得准确的、可重复的分析结果。本文还对湿态织物起球行为及不同起球测试仪的敏感因素进行了系统的研究，研究结果表明，不同的织物起球测试仪对纤维、纱线和织物参数不同的布样有不同的敏感因素，湿态织物的起球行为取决于其纤维的湿态强力，该结论充实了现有的织物起球理论。本文还使用首台用于织物起球客观评级和表征的商业化仪器，对大量织物起球样品进行了仪器化的检测、表征和评级；并对仪器表征评级结果与人工目测评级结果进行了比较研究，获得了新的发现，织物表面的光滑平整程度越高织物起球趋势越低；织物越薄越不易起球；在一定程度上，织物颜色越浅越不易起球。