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【24h】

Matched filters for multispectral point target detection

机译：匹配滤波器，用于多光谱点目标检测

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Spectral signatures derived from a multispectral or hyperspectral imager can be used in matched filter algorithms to help distinguish targets from background. In this paper we demonstrate the use of these matched filters for different target implantation models. We show that even though a specific matched filter is designated for a particular implantation model, we can use other matched filters and obtain higher detection values for low false alarm rates. We evaluate the efficiency of the algorithms by systematically implanting the target's signature into every pixel in the image and obtaining its score; the lowest scores are those pixels in which the target may be missed. For every algorithm, we generate histograms for the no-target and target cases and then analyze using the classical ROC curve.
机译：从多光谱或高光谱成像仪获得的光谱签名可用于匹配的滤波器算法中，以帮助区分目标和背景。在本文中，我们演示了将这些匹配的滤波器用于不同的目标植入模型。我们表明，即使为特定的植入模型指定了特定的匹配滤波器，我们也可以使用其他匹配滤波器并获得较高的检测值，以降低误报率。我们通过将目标的签名系统地植入图像中的每个像素并获得其得分来评估算法的效率；最低分数是可能会错过目标的那些像素。对于每种算法，我们为无目标和目标案例生成直方图，然后使用经典ROC曲线进行分析。

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