在信息通信技术高速发展的今天,图像作为一种主要的信息传输方式正在给我们带来越来越多的便捷。我们享受着科技发展所带来的便捷的同时,也面临着图像传输领域中一系列亟需解决的问题。在传输信道信息缺失情况下对接收图像进行有效分离及提取成为研究者关注的一个难点问题,作为现代信号处理领域一种不可或缺的重要技术,图像的盲源分离具有很高的实用价值及研究意义。与此同时,在复杂的通信环境下噪声干扰不可避免,这使得盲源分离在实际应用中面临一定程度的挑战。考虑信息安全和加密传输,对信源噪声和信道噪声的影响进行分析是算法实用性的关键所在。另一方面,在实际应用中由于接收传感器阵元数目通常会小于源信号数,这也加深了盲源分离提取源信号的困难,给源信号的估计带来一定难度。本文针对不同的噪声情况、不同的接收天线数量,对图像盲源分离性能进行了分析。针对接收阵元数较少的情况,考虑信源噪声,提出“分量补足法”构建虚拟阵列,采用变分模态分解(VMD)算法提取最佳模态作为补充阵元,将欠定模型转换为正定模型,实现图像信号的盲源分离。利用原始图像的时频域特性,通过“两步法”混合矩阵估计并进行重建,实现图像的有效分离。考虑保密传输与信息安全,利用混沌信号的类噪声、宽频谱特性,对图像进行遮掩传输,并重点针对信道噪声环境,分析欠定盲源分离的应用效果,在单通道接收环境下进行实验仿真,为图像盲源分离算法的接收低元化推广提供了有效支撑。