York-Fisheye-Image-Rectification-Dataset|图像校正数据集|计算机视觉数据集

该数据集提供配对视角相机图像和鱼眼相机图像以及反向映射矩阵。这些图像通过软件[blender](https://www.blender.org/)直接使用3D模型渲染而成，模型由艺术家创建。利用这些模型，我们创建动画以从不同角度捕捉3D对象，形成一系列帧，分别使用视角和鱼眼相机。视角相机的焦距设置为16mm，鱼眼相机的视场设置为160度，分辨率为512像素。这些帧被保存为无损压缩的图像，并生成数据集。

This dataset provides paired perspective camera images and fisheye camera images along with inverse mapping matrices. These images are rendered directly from 3D models using the software [Blender](https://www.blender.org/), with models created by artists. Utilizing these models, we created animations to capture 3D objects from various angles, forming a series of frames captured by both perspective and fisheye cameras. The focal length of the perspective camera is set to 16mm, and the field of view of the fisheye camera is set to 160 degrees, with a resolution of 512 pixels. These frames are saved as losslessly compressed images and compiled into the dataset.

原始信息汇总

York-Fisheye-Image-Rectification-Dataset 概述

数据集内容

• 图像类型：提供配对的全景相机图像和鱼眼相机图像，以及反向映射矩阵。
• 图像生成：通过blender软件，使用3D模型创建动画，从不同角度捕捉3D物体，生成一系列帧。
• 相机设置：
  • 全景相机：焦距16mm
  • 鱼眼相机：视角160度
• 分辨率：所有帧渲染为512像素。
• 图像存储：使用无损压缩保存帧为图像。

模型与艺术家信息

模型	艺术家	原始文件	分发许可
Pack of Smokies	yd	link	CC-0
Chair	pujiyanto	link	CC-0
Human Skull	geoffreymarchal	link	CC-BY-NC
Cyber Teddy	slimshadow	link	CC-BY-NC-SA

引用信息

若使用此数据集，请引用以下论文：

@article{lan2020colorglr, title={Joint Demosaicking / Rectification of Fisheye Camera Images Using Multi-Color Graph Laplacian Regularization}, author={Lan, Fengbo and Yang, Cheng and Cheung, Gene and Tan, Jack ZG}, journal={arXiv preprint arXiv:2006.11636}, year={2020} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

York-Fisheye-Image-Rectification-Dataset的构建过程基于3D模型的渲染技术，通过Blender软件生成。艺术家们创建了多个3D模型，这些模型被用于生成动画序列，分别从不同角度捕捉3D对象的透视相机图像和鱼眼相机图像。透视相机的焦距设置为16毫米，鱼眼相机的视场角设置为160度，图像分辨率为512像素。所有帧均以无损压缩格式保存，并生成了反向映射矩阵，最终形成了该数据集。

特点

该数据集的核心特点在于其提供了成对的透视相机图像和鱼眼相机图像，并附带了反向映射矩阵。这种配对数据为图像校正和鱼眼图像处理提供了重要的实验基础。数据集中的图像分辨率统一为512像素，确保了数据的一致性和高质量。此外，所有3D模型均来自艺术家创作，且遵循不同的创作共用许可协议，确保了数据的多样性和合法性。

使用方法

York-Fisheye-Image-Rectification-Dataset适用于鱼眼图像校正、图像处理算法开发以及计算机视觉研究。用户可以通过加载成对的透视图像和鱼眼图像，结合反向映射矩阵，进行图像校正实验或算法验证。数据集的引用需遵循相关论文的引用规范，以确保学术研究的透明性和可追溯性。

背景与挑战

背景概述

York-Fisheye-Image-Rectification-Dataset 是一个专门用于鱼眼图像校正研究的数据集，由研究人员 Fengbo Lan、Cheng Yang、Gene Cheung 和 Jack ZG Tan 在 2020 年创建。该数据集通过 Blender 软件渲染生成，提供了成对的透视相机图像和鱼眼相机图像，并包含反向映射矩阵。这些图像基于艺术家创建的 3D 模型，通过动画捕捉不同角度的 3D 对象，生成了分辨率为 512 像素的图像序列。该数据集的发布为鱼眼图像校正领域提供了重要的基准数据，推动了多颜色图拉普拉斯正则化等算法的研究与应用。

当前挑战

York-Fisheye-Image-Rectification-Dataset 的核心挑战在于鱼眼图像校正的复杂性和精度要求。鱼眼镜头由于其极宽的视场角，图像畸变严重，传统的校正方法难以高效处理。该数据集旨在解决鱼眼图像与透视图像之间的映射问题，但这一过程涉及复杂的几何变换和图像处理技术。此外，数据集的构建过程中，渲染高质量的 3D 模型并生成精确的映射矩阵也面临技术挑战，尤其是在保持图像细节和减少计算开销之间取得平衡。这些挑战为相关领域的研究提供了重要的技术突破方向。

常用场景

经典使用场景

York-Fisheye-Image-Rectification-Dataset 数据集在计算机视觉领域中被广泛用于鱼眼图像校正算法的开发与验证。通过提供成对的透视相机图像和鱼眼相机图像，以及反向映射矩阵，该数据集为研究人员提供了一个标准化的测试平台，用于评估不同图像校正方法的性能。特别是在自动驾驶、虚拟现实和增强现实等应用中，鱼眼图像的校正至关重要，该数据集为这些领域的研究提供了坚实的基础。

实际应用

在实际应用中，York-Fisheye-Image-Rectification-Dataset 数据集被广泛应用于自动驾驶系统的环境感知模块中。鱼眼相机因其广阔的视野范围，常用于车辆周围环境的监控。通过该数据集，研究人员能够开发和优化鱼眼图像的校正算法，从而提高自动驾驶系统对周围环境的感知精度。此外，该数据集还在虚拟现实和增强现实领域中被用于改善沉浸式体验，确保图像的真实性和一致性。

衍生相关工作

基于 York-Fisheye-Image-Rectification-Dataset 数据集，许多经典的研究工作得以展开。例如，Lan 等人提出的多颜色图拉普拉斯正则化方法，通过结合图像的去马赛克和校正过程，显著提高了鱼眼图像的处理效果。此外，该数据集还催生了一系列关于鱼眼图像校正的深度学习模型，这些模型在图像质量提升和畸变校正方面取得了显著的进展，进一步推动了计算机视觉领域的发展。