HUE Dataset|低光视觉数据集|图像增强数据集

HUE数据集是由哈塞特佩大学计算机工程系创建的高分辨率事件和帧序列数据集，专门用于低光视觉研究。该数据集包含106个序列，涵盖室内、城市景观、黄昏、夜间驾驶和受控场景等多种低光条件。数据集通过混合RGB和事件相机设置收集，结合了高分辨率事件数据和互补的帧数据。创建过程中，使用了非共轴设置，确保了数据的多样性和真实性。该数据集主要应用于低光图像增强和事件相机系统的研究，旨在解决低光环境下图像增强和重建的挑战。

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数据集介绍

构建方式

HUE数据集通过采用混合RGB和事件相机的设置，精心构建了一个在多样且具有挑战性的低光条件下捕捉的高分辨率事件和帧序列的综合集合。数据集包含106个序列，涵盖室内、城市景观、黄昏、夜间驾驶和受控场景等多种环境，每个场景都经过精心录制，以应对不同的光照水平和动态范围。通过非同轴设置，两个相机不共享相同的光轴，并具有不同的光学特性，从而收集到非像素级空间对齐的事件和帧数据。此外，数据集还提供了一个带有闪烁棋盘图案的额外校准序列，以便应用相机校准程序来估计内在和外在相机参数。

特点

HUE数据集的主要特点在于其高分辨率的事件数据和互补的帧数据，这些数据在多样且具有挑战性的低光场景中捕捉。数据集的分辨率达到了1280×720，远超大多数现有数据集。此外，数据集涵盖了广泛的场景和动态条件，包括静态和动态对象，确保了在不同条件下对各种方法进行评估的能力。特别值得一提的是，HUE数据集专注于低光环境，填补了当前数据集在这一领域的空白，这对于汽车、飞行控制和机器人等关键应用至关重要。

使用方法

HUE数据集适用于评估和开发低光图像增强和基于事件的图像重建方法。研究者可以使用数据集中的高分辨率事件和帧数据，通过定性和定量评估来测试现有方法的性能。数据集还支持下游任务如对象检测的评估，通过提供在低光条件下捕捉的图像和视频序列，帮助研究人员开发和优化适用于实际应用的算法。此外，数据集的非同轴设置和提供的校准序列，为研究者提供了在非对齐事件和帧数据上开发和测试新方法的机会。

背景与挑战

背景概述

随着事件驱动视觉技术的迅速发展，高时间分辨率和宽动态范围的动态场景捕捉数据集应运而生。然而，现有数据集往往存在分辨率低、场景多样性有限或缺乏低光照条件下的挑战性场景等局限。为此，Hacettepe大学计算机工程系的Burak Ercan等人于2024年推出了HUE数据集，旨在填补这一空白。该数据集包含106个高分辨率事件和帧序列，涵盖室内、城市景观、黄昏、夜间驾驶和受控场景等多种低光照条件。通过混合RGB和事件相机设置，HUE数据集不仅提供了高分辨率事件数据，还结合了互补的帧数据，为低光照图像增强和事件驱动图像重建方法的评估提供了宝贵的资源。

当前挑战

HUE数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，低光照环境下的图像增强方法需要克服噪声和细节丢失的问题，这对现有技术提出了严峻考验。其次，数据集的多样性和高分辨率要求在数据采集和处理过程中保持高精度，确保每个场景的照明水平和动态范围的准确记录。此外，事件数据与帧数据的非像素级对齐增加了数据处理的复杂性，需要开发新的对齐和融合技术。最后，尽管事件驱动方法在某些指标上表现优异，但在实际应用中如物体检测任务中可能产生误报，这表明在低光照视觉和混合相机系统研究中仍需进一步探索和优化。

常用场景

经典使用场景

HUE数据集在低光视觉领域中被广泛应用于图像增强和事件相机图像重建任务。其高分辨率的事件数据和互补的帧数据，使其成为评估和开发低光增强算法的重要资源。通过在多样化和挑战性的低光条件下收集的数据，研究人员可以深入分析现有方法的优缺点，并推动新技术的开发。

实际应用

HUE数据集在实际应用中具有广泛的前景，特别是在自动驾驶、飞行控制和机器人技术等领域。这些领域对低光条件下的视觉感知要求极高，HUE数据集提供的高质量数据和详细的分析，有助于开发更鲁棒和高效的视觉系统。此外，该数据集还可用于训练和验证新的低光增强算法，提升实际应用中的图像质量和系统性能。

衍生相关工作

HUE数据集的发布激发了大量相关研究工作，特别是在低光图像增强和事件相机图像重建领域。例如，基于HUE数据集的研究已经提出了多种新的算法，如RetinexFormer和EvLowLight，这些算法在低光图像增强和视频增强方面表现出色。此外，HUE数据集还促进了事件相机与传统相机融合技术的研究，推动了混合相机系统的发展。