图像分析是对图像中感兴趣的目标进行特征分析和测量,以获得它们的客观信息,从而建立对图像和目标的描述。非负矩阵分解(NMF)作为一种强大的局部特征提取方法,已经在许多领域得到了很好的应用。本文以NMF特有的非负特性,把它用于图像分析中,在研究NMF基本原理的基础上,对现有的NMF进行了归类、总结,分析它们的优缺点和适用范围后,针对本文的特殊应用,提出了一种新的基于定点的NMF(FPNMF)算法,运用此算法到图像分析中。FPNMF的特点是借鉴盲源分离理论直接从观察图像中辨识原图像。此外还对涉及到算法的几个深层问题进行了讨论,最后,采用本文设计的算法对特定成像条件下的图像进行了分析,实验中对大量模拟数据进行了盲处理和分析,结果表明本文提出的方法具有比小波方法和拉普拉斯塔式方法较强的有效性和鲁棒性。