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盲源分离的信号处理技术一直是信号处理研究中的一个热点，而独立分量分析技术(ICA)是盲源分离技术领域中一种基于累积量的盲源分离思想，即互信息最小化的独立分量分析方法理论与方法，已迅速成为该领域内重要的组成部分，且其发展逐渐趋向成熟化与系统化。 本文系统地介绍了独立分量分析的理论与方法，同时将其应用到有价值的数字图像信号分离和核磁共振图像处理中。 本文内容包括：盲源分离的信号处理技术，独立分量分析理论，fMRI图像介绍和功能，数字图像水印分类与处理算法以及独立分量分析在数字图像水印处理以及与ERP相关的fMRI图像中的试验，最后总结了本论文的工作及需要解决的一些问题与下一步的发展方向。 独立分量分析技术可以很好地分离数字图像信号中的水印与密钥，对各种水印攻击，都表现出了很好的鲁棒性：很好地分离出fMRI数据中的躁声干扰；实现了视觉活动区域的增强与提取。这些结果充分展示出ICA技术良好的信号处理能力和应用价值。