anomalous trichromacy color enhance dataset

数据集描述 数据集标题: 异常三色视者的图像重新着色数据集 概述:该数据集包含用于训练和验证深度学习模型的配对数据,这些模型旨在针对异常三色视者(主要是红色弱视和绿色弱视)进行图像增强。它包含 5,910 张原始 RGB 图像及其对应的重新着色版本,并通过主观实验进行了优化。该数据集旨在促进色彩可及性图像处理的研究。 数据组成及来源: 原始图像: 通过网络爬虫从公共来源收集了 5,910 张图片。这些图像涵盖了各种场景(自然景观、城市建筑、室内环境、交通标志),以确保模型的泛化能力。 图像过滤: 为了确保红绿色分布的多样性和随机性,使用颜色直方图分析对图像进行过滤,并将其分为高(> 50%),中(20%-50%)和低(<20%)红绿色含量组。 重新着色的图像: 每个原始图像都有 三个 相应的重新着色版本,针对不同类型和严重程度的红绿色视觉缺陷(CVD)进行了优化: Deutan 组: 针对绿色弱视三色视者和绿色盲者进行了优化(主观实验表明增强偏好相似)。 Protan-Mild 组: 针对大多数红色弱视三色视者进行了优化。 红色盲-严重组: 针对红色盲者和一些红色盲三色视者进行了优化。 增强方法: 基于杨等人[12]提出的彩色视觉模拟与补偿模型生成重着色图像。通过15名色觉缺陷观察者的主观实验确定关键参数(异常L/M视锥细胞光谱敏感度的峰值波长),以确保对比度增强和自然度之间的最佳平衡。 数据集拆分: 训练集: 占总图像的 60%(约 3,510 个图像对)。 验证集: 占总图像的 40%(约 2,400 个图像对)。 潜在应用: 训练和评估用于色彩视觉辅助的图像重新着色模型。 色觉缺陷模拟与补偿算法研究。 计算机视觉中的颜色可及性研究。