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纹理是表征图像的一个重要特征，它广泛存在于各类图像中。纹理图像的分类在图像处理、计算机视觉和模式识别中有着极其重要的作用。纹理分类的一个重要研究内容是纹理特征的提取，期望所提取的特征能有效地刻画纹理结构、辨别不同类别的纹理。目前主要有四类常用的纹理特征表达方法：基于统计分析、基于几何结构分析、基于模型和基于信号处理等方法。其中，基于信号处理的方法又称为基于滤波器组的方法，受到广泛关注，其实质是采用滤波器或滤波器组对纹理图像进行分解变换，获得纹理在不同分辨率或者不同频谱范围内的特征表现。
文中所研究的基于独立成分分析的纹理分类方法属于上述的信号处理方法。针对不同特征提取方法，研究了滤波器独立性对分类性能的影响。利用主成分分析（principal component analvsis，简记为PCA）滤波器和独立性不同的ICA滤波器，对比了频谱直方图、偏度、峭度以及本文提出的新函数的特征提取方法对分类性能的影响，进一步揭示了ICA系数的非高斯性与特征辨识能力之间的关系。实验结果表明，ICA系数的非高斯性越强，其对高阶统计量的辨识能力就越强。
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