提出了單位根假設檢驗可見光圖像背景起伏平穩性的方法，理論上證明了時空域變化的廣義平穩性。該方法採用ADF假設檢驗，從時域和空域分析背景灰度的變化，利用線性回歸的方法進行協整性檢驗，從而得出結論。在平穩的基礎上，使用相關長度刻劃背景起伏的時空域相關性，得到兩個結論。(1)一維指數模型的時間相關長度分析表明背景起伏具有強時相關性。並且這種強相關性集中體現在像素點灰度均值和相鄰的有限幀（1~2幀）。因此提出低階AR模型（1~2階）對這種特性進行描述，得到的模型參數可用於圖像背景估計。(2)空間相關長度分析證實了背景起伏具有強的空域相關性。並且圖像可以分割成若干個不相關的區域。總的來說，背景起伏具有時空域的雙重平穩性和強相關性。
Quantitativeanalysisvisibleimagebackgroundclutterstationarymethodviatheunitroottestwaspresented.Itisprovedintheorythattheclutterisgeneralizedtemporal-spatialstationary.ThemethodusedtheADFtesttoanalyzethecluttertemporal-spatialvariation,andusedline-regress-methodtotestcointegration,thenmadethatconclusion.Basedonthestationary,thecorrelativelengthwasappliedtodescribeitstemporal-spatialcorrelation,andthentwoconclusionsweremade.(1)ThetemporalcorrelativelengthisproposedbasedonIDexponentmodelanditshowsthattheclutterishighlytemporalcorrelative.Furthermorethecorrelationisincarnatedmostlybythesequencemeanandsomeneighborsfiniteframes(1~2frames).ThusloworderARmodel(1~2order)ispresentedtodescribethetemporalcorrelation.Andthesemodelcoefficientscanbeusedtoestimateimagebackground.(2)Thespatialcorrelativelengthanalysisprovestheclutterhighlyspatialcorrelative.Furthermore,imagescanbesegmentedtosomeareasuncorrelativewitheachother.Inaword,theclutteristemporal-spatialstationaryandcorrelativehighly,whichareimportanttobackgroundsuppressionanddetectingtargets.
Keyword(s)背景起伏,目標識別,目標探測,統計特性,圖像處理;Backgroundclutter,Targetrecognition,Targetdetection,Statisticalcharacteristics,Imageprocessing
