EUVP dataset|图像处理数据集|FUnIE-GAN数据集

用于图像增强、颜色校正和恢复的数据集，包含配对和未配对的数据，使用FUnIE-GAN方法。

A dataset designed for image enhancement, color correction, and restoration, encompassing both paired and unpaired data, utilizing the FUnIE-GAN method.

原始信息汇总

1. Image enhancement, color correction, restoration

• EUVP dataset: Paired and unpaired data; FUnIE-GAN.
• Underwater imagenet: Paired data; UGAN.
• U-45: UDAE.
• RUIE benchmark: RUIE-Net.
• UIEBD dataset: DUIE-Net.
• Jamaica port royal: Water-GAN.
• Virtual periscope
• Color correction
• Color restoration

2. Image super-resolution

• USR-248: For training 2x, 4x, and 8x SISR models; SRDRM, SRDRM-GAN.

3. Image segmentation

• Coral-Net: Coral-Seg.
• Eilat dataset

4. Stereo data

• Tasmania coral point, Scott reef-25, OHara-7
• Stereo from Flicker
• CADDY stereo data
• HIMB data for UWStereoNet: UW-StereoNet.

5. Object detection and/or classification

A. General

• MOUSS data: CVPR AAMVEM data challenge.
• MBARI databse
• HabCam database
• OUC-vision
• MARIS project
• NOAA data

B. Human-robot cooperation

• Diver detection
• Robot tracking by detection
• CADDY diver pose data

C. Coral-reef

• Moorea corals (UCSD)
• Coral-reef Puerto Rico
• Coral-Net

D. Fish

• WildFish database
• Labeled fishes
• Fish4Knowledge data
• Fish database
• AQUALIFEIMAGES database
• Rockfish

E. Trash and marine debris

• Deep-sea debris database

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

EUVP数据集的构建基于多种水下图像处理任务的需求，通过收集和整理来自不同来源的水下图像数据，包括配对和非配对数据，以支持图像增强、颜色校正和恢复等任务。该数据集的构建过程中，研究人员采用了多种先进的生成对抗网络（GAN）技术，如FUnIE-GAN，以确保数据集的高质量和多样性。此外，数据集还包含了来自不同水下环境的图像，如珊瑚礁、深海和人工水下场景，以模拟真实世界的水下图像处理挑战。

特点

EUVP数据集的显著特点在于其多样性和广泛的应用领域。该数据集不仅包含了配对和非配对的水下图像，还涵盖了从图像增强到超分辨率、图像分割和立体数据等多个任务。这种多样性使得EUVP数据集成为水下图像处理研究的综合性资源。此外，数据集的高质量图像和详细的标注信息，为研究人员提供了强大的工具，以开发和验证新的水下图像处理算法。

使用方法

使用EUVP数据集进行研究时，研究人员可以根据具体任务选择合适的子集，如图像增强、颜色校正或图像分割等。数据集提供了详细的文档和代码示例，帮助用户快速上手。用户可以通过下载数据集并使用提供的代码库进行模型训练和测试。此外，数据集还支持多种深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，使得研究人员可以灵活地选择适合自己研究需求的工具。通过这些方法，EUVP数据集为水下图像处理领域的研究提供了坚实的基础。

背景与挑战

背景概述

EUVP数据集，由明尼苏达大学计算机科学与工程系的IRV实验室创建，旨在解决水下图像增强、颜色校正和恢复等关键问题。该数据集的构建始于2019年，主要研究人员包括Xahid Redzuan和Cameron Fabbri等，其核心研究问题是如何在水下环境中有效提升图像质量。EUVP数据集的发布对水下计算机视觉领域产生了深远影响，为后续研究提供了丰富的实验数据和基准，推动了水下图像处理技术的发展。

当前挑战

EUVP数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，水下图像的复杂环境导致图像质量下降，如颜色失真和模糊，这要求数据集在采集和处理过程中具备高度的技术复杂性。其次，数据集的多样性需求，包括配对和非配对数据，增加了数据标注和处理的难度。此外，水下图像增强技术的不断进步，要求数据集持续更新以保持其前沿性和实用性。这些挑战共同构成了EUVP数据集在实际应用中的主要障碍。

常用场景

经典使用场景

在海洋科学和计算机视觉的交叉领域，EUVP数据集被广泛应用于水下图像增强和颜色校正。该数据集通过提供配对和非配对的水下图像数据，支持了多种图像恢复算法的研究与开发，如FUnIE-GAN。这些算法在水下图像的色彩还原和细节增强方面表现出色，为水下视觉任务提供了高质量的图像输入。

解决学术问题

EUVP数据集解决了水下图像处理中的关键学术问题，包括色彩失真、对比度降低和细节模糊等。通过提供多样化的水下图像数据，该数据集促进了图像增强和恢复技术的研究，推动了水下视觉系统的性能提升。其对水下图像质量的显著改善，为海洋生物识别、环境监测和水下机器人导航等领域的研究提供了坚实的基础。

衍生相关工作

基于EUVP数据集，研究者们开发了多种先进的图像处理算法，如FUnIE-GAN和UGAN，这些算法在水下图像增强和颜色校正方面取得了显著成果。此外，该数据集还激发了水下图像超分辨率、图像分割和立体数据处理等领域的研究。这些衍生工作不仅丰富了水下视觉技术的理论体系，也为实际应用提供了强有力的技术支持。