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紋理是表征圖像的一個重要特征，它廣泛存在于各類圖像中。紋理圖像的分類在圖像處理、計算機視覺和模式識別中有著極其重要的作用。紋理分類的一個重要研究內容是紋理特征的提取，期望所提取的特征能有效地刻畫紋理結構、辨別不同類別的紋理。目前主要有四類常用的紋理特征表達方法：基于統計分析、基于幾何結構分析、基于模型和基于信號處理等方法。其中，基于信號處理的方法又稱為基于濾波器組的方法，受到廣泛關注，其實質是采用濾波器或濾波器組對紋理圖像進行分解變換，獲得紋理在不同分辨率或者不同頻譜范圍內的特征表現。
文中所研究的基于獨立成分分析的紋理分類方法屬于上述的信號處理方法。針對不同特征提取方法，研究了濾波器獨立性對分類性能的影響。利用主成分分析（principal component analvsis，簡記為PCA）濾波器和獨立性不同的ICA濾波器，對比了頻譜直方圖、偏度、峭度以及本文提出的新函數的特征提取方法對分類性能的影響，進一步揭示了ICA系數的非高斯性與特征辨識能力之間的關系。實驗結果表明，ICA系數的非高斯性越強，其對高階統計量的辨識能力就越強。
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