Rendered WB dataset

我们生成了一个包含 65,416 个 sRGB 图像的数据集，这些图像使用相机中的不同白平衡预设（例如，荧光灯、白炽灯、日光）和不同的相机图片样式（例如，鲜艳、标准、中性、风景）。对于每个 sRGB 渲染图像，我们提供一个目标白平衡图像。为了生成正确的目标图像，我们从颜色再现图中的中间灰色块中手动选择“ground-truth”白色，然后应用独立于相机的渲染样式（即 Adobe Standard）。数据集分为两组：内在集（Set 1）和外在集（Set 2）。

We have generated a dataset containing 65,416 sRGB images, which were produced using various built-in camera white balance presets (e.g., fluorescent, incandescent, daylight) and different camera picture styles (e.g., vivid, standard, neutral, landscape). For each rendered sRGB image, we provide a corresponding target white-balanced image. To generate the correct target image, we manually select the "ground-truth" white from the middle gray patches on the color reproduction chart, then apply a camera-independent rendering style, namely Adobe Standard. The dataset is split into two groups: the intrinsic set (Set 1) and the extrinsic set (Set 2).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含65,416个sRGB图像，这些图像使用不同白平衡预设和相机样式生成，并配有目标白平衡图像，用于图像去雾、去模糊和色彩恒常性等任务。数据集分为内在和外在两组，由Adobe Research和约克大学于2019年发布。