本章主要研究了基于ICA的特征融合方法。首先阐述了ICA的定义和随机变量独立性的概念，以及ICA独立性的度量标准，包括非高斯性、峭度、负熵和互信息。然后重点介绍了快速固定点ICA算法。最后给出ICA数据预处理的方法，即中心化和白化，将ICA算法应用到红外与可见光图像特征级融合中，在图像库中选取了四种图像，即人、汽车、卡车、飞机，提取图像的特征包括灰度共生矩阵、Hu不变矩、仿射不变矩、小波矩和Zernike。
