Real Blur Dataset

该数据集由 232 个不同场景的 4,738 对图像组成，包括参考对。所有图像均以相机原始格式和 JPEG 格式捕获，因此生成两个数据集：来自原始图像的 RealBlur-R，以及来自 JPEG 图像的 RealBlur-J。每个训练集由 3,758 个图像对组成，而每个测试集由 980 个图像对组成。首先使用增强相关系数方法估计的单应性将去模糊结果与其地面真实清晰图像对齐，并在 sRGB 颜色空间中计算 PSNR 或 SSIM。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Real Blur Dataset是一个用于图像去噪和增强的基准数据集，包含4,738对图像，覆盖232个场景，分为原始格式和JPEG格式两个子集。数据集由Pohang University of Science and Technology于2020年发布，训练集和测试集分别包含3,758和980对图像，评估指标包括PSNR和SSIM。