underwater 360 benchmark dataset|水下图像处理数据集|水下应用数据集

该数据集名为underwater 360 benchmark dataset，由西南大学和石溪大学创建，旨在解决水下图像的几何和颜色校正问题。数据集包含五个实验设置，每个设置约有60个视图，总计约300条数据。数据集通过实验室环境捕捉，包含水下图像及其对应的空气中的真实图像，用于模型评估。创建过程中考虑了水下环境的复杂性，如水箱变形、悬浮物体和光照变化。该数据集主要应用于水下海洋学、考古学、导航增强等领域，旨在提高水下图像的质量和应用效果。

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数据集介绍

构建方式

Underwater 360 Benchmark Dataset的构建旨在解决水下图像恢复中缺乏真实配对数据的问题。该数据集通过在实验室环境中严格控制光照、相机姿态和物体位置，采集了五个不同设置下的水下和对应的空气中的图像对。每个设置包含约60个视角，确保了数据集的多样性和真实性。为了确保图像对的准确对齐，研究人员使用了三脚架、旋转台和圆形标尺等设备，并通过手动调整进一步提高了对齐精度。

特点

该数据集的主要特点在于其真实性和配对性。与以往的合成数据集不同，Underwater 360 Benchmark Dataset提供了真实的水下和空气中的图像对，能够更准确地评估水下图像恢复算法的性能。此外，数据集中的图像包含了水下环境中常见的颜色和几何失真，能够有效模拟真实水下场景的复杂性。

使用方法

该数据集主要用于训练和评估水下图像恢复算法，特别是那些需要同时处理几何和颜色失真的算法。研究人员可以通过该数据集进行模型的训练和验证，以提高算法在真实水下环境中的表现。此外，数据集还可用于开发新的水下图像增强技术，帮助解决水下图像处理中的各种挑战。

背景与挑战

背景概述

水下图像由于水体的折射、吸收和散射效应，常面临几何和颜色失真问题，导致图像对比度低、色彩偏移和几何变形。传统的研究多集中于单独修复颜色或几何失真，然而实际应用中往往需要同时解决这两类问题。为此，Guo等人提出了NeuroPump方法，通过在NeRF（Neural Radiance Field）框架中显式建模折射、吸收和散射效应，实现了水下图像几何和颜色的同时校正。为了解决缺乏真实配对的水下和空气图像数据集的问题，研究团队创建了水下360度基准数据集，该数据集包含真实的水下和空气图像配对，为模型评估提供了可靠的基准。

当前挑战

水下图像的修复面临多重挑战。首先，水下环境复杂，图像受到折射、吸收和散射的多重影响，导致几何和颜色失真。其次，构建真实的水下和空气图像配对数据集极具挑战性，因为自然环境中难以实现水体的完全抽取，且实验室环境下水箱的微小形变、悬浮物和光照变化等因素都会导致图像对齐困难。此外，现有的合成数据集难以完全模拟真实水下的光学特性，如折射和全局光照一致性。这些因素使得水下图像修复方法的评估和训练变得复杂。

常用场景

经典使用场景

Underwater 360 Benchmark Dataset 主要用于解决水下图像的几何和颜色失真问题。该数据集通过提供真实的水下和空气中的配对图像，支持同时进行几何和颜色校正的研究。经典的使用场景包括水下图像的深度估计、几何校正以及颜色恢复，尤其是在水下考古、海洋学和虚拟现实等应用中，这些校正对于提高图像质量和视觉体验至关重要。

实际应用

在实际应用中，Underwater 360 Benchmark Dataset 可用于水下机器人导航、海洋生态监测、水下考古和虚拟现实等领域。例如，在水下机器人导航中，准确的几何和颜色校正可以帮助机器人更好地识别和避开障碍物；在海洋生态监测中，恢复的图像可以提供更清晰的水下环境信息；在虚拟现实中，高质量的水下图像可以增强用户的沉浸感。

衍生相关工作

基于该数据集，许多相关工作得以展开，包括水下图像的深度估计、几何校正和颜色恢复算法的研究。例如，NeuroPump 方法通过该数据集实现了同时进行几何和颜色校正，并能够生成具有新光学参数的虚拟视图。此外，该数据集还推动了基于 NeRF 的水下图像恢复方法的发展，如 SeaThru-NeRF 和 WaterNeRF，这些方法在水下图像处理领域取得了显著进展。