独立分量分析是近期发展起来的一种非常有效的盲信号处理技术，在许多应用领域正发挥着越来越重要的作用。它具有重要的理论和应用价值，在无线通信、声纳、语音处理、图像处理和生物医学等领域具有广泛而诱人的应用前景，在过去的十几年时间里，有关的理论和算法研究都得到了较快的发展，并涌现出了许多有效的算法。目前，已经成为国际上信号处理和人工神经网络等学科领域的一个研究热点。　　 本文对独立分量分析及其在图像处理方面的应用进行了研究，主要有以下几个方面的工作：论述独立分量分析的基本原理、发展历史以及介绍与独立分量分析密切相关的概率、统计、信息论基础知识；系统地阐述目前几种主要独立分量分析算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速独立分量分析实现算法---快速独立分量分析；回顾了经典的去噪方法和特征提取方法，并与独立分量分析去噪提取方法比较：提出快速独立分量分析图像分离算法，实现图像的有效分离；基于快速独立分量分析的运动图像的检测，取得大枣边缘的精确定位。