EMS|图像融合数据集|多光谱成像数据集

EMS数据集：增强型多光谱多种场景下的退化感知图像融合

EMS Dataset: Enhanced Multi-Spectral Degradation-Aware Image Fusion in Various Scenarios

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• EMS Dataset: Enhanced Multi-Spectral Various Scenarios for Degradation-Aware Image Fusion

数据集构建

• 基于以下原始数据集构建：
  • MFNet
  • RoadScene
  • FLIR_aligned
  • LLVIP

数据集子集

1. EMS-Lite

   • 包含低质量和高质量的多光谱场景图像，以及文本提示。
   • 低质量图像通过模拟和手动恢复或图像恢复方法获得。
   • 降质类型包括可见图像中的低光和过曝光，红外图像中的低对比度和噪声。
   • 数据集链接：Google Drive

2. EMS-Full

   • 包含低质量和高质量的多光谱场景图像。
   • 降质类型更加多样和挑战性，包括可见图像中的低光、过曝光、雨、雾、模糊和随机噪声，红外图像中的低对比度、条纹噪声和随机噪声。
   • 数据集待最终验证后可用。

引用信息

• 使用本数据集或恢复/降质图像时，请引用以下论文：

  @inproceedings{yi2024text, title={Text-IF: Leveraging Semantic Text Guidance for Degradation-Aware and Interactive Image Fusion}, author={Yi, Xunpeng and Xu, Han and Zhang, Hao and Tang, Linfeng and Ma, Jiayi}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, pages={27026--27035}, year={2024} }

• 同时，也需引用原始数据集对应的论文。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

EMS数据集的构建基于多个现有数据集，包括MFNet、RoadScene、FLIR_aligned和LLVIP，通过在这些原始数据上引入多种退化类型，构建了一个增强的多光谱多场景数据集。退化类型涵盖了可见光图像中的低光、过曝、雨、雾、模糊和随机噪声，以及红外图像中的低对比度、条纹噪声和随机噪声。数据集的构建过程中，部分退化类型通过模拟生成，而其他真实退化则结合了高级恢复算法和人工恢复方法。

使用方法

EMS数据集的使用方法灵活多样。研究者可以直接下载EMS-Lite或EMS-Full数据集，分别用于轻量级和全场景的图像融合研究。此外，数据集还提供了模拟退化的代码，研究者可以根据需要在自己的数据上进行退化模拟。在使用数据集时，研究者需遵循相应的引用要求，确保对原始数据集作者的贡献给予充分认可。

背景与挑战

背景概述

近年来，图像融合领域中涉及退化感知的研究日益活跃。EMS数据集（Enhanced Multi-Spectral Various Scenarios for Degradation-Aware Image Fusion）应运而生，旨在为退化感知图像融合提供一个多退化类型的基准数据集。该数据集基于MFNet、RoadScene、FLIR_aligned和LLVIP等原始数据构建，涵盖了多种显式退化类型，如低光、过曝、雨、雾、模糊等。EMS数据集的创建不仅丰富了多光谱图像融合的研究内容，还为研究人员提供了一个模拟退化的工具，进一步推动了该领域的技术进步。

当前挑战

EMS数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，如何在现有数据集基础上模拟多种退化类型，确保退化效果的真实性和多样性，是一个技术难题。其次，低光、过曝等退化类型在可见光图像中的表现与红外图像中的低对比度、噪声等问题相结合，增加了数据处理的复杂性。此外，数据集的构建还需平衡退化与恢复之间的难度，以确保其在实际应用中的有效性。最后，如何在尊重原始数据版权的前提下，合理利用和扩展这些数据，也是该数据集面临的一大挑战。

常用场景

经典使用场景

EMS数据集在图像融合领域中具有广泛的应用，尤其是在多光谱图像的降质感知增强方面。该数据集通过模拟多种降质类型，如可见光图像中的低光、过曝、雨、雾、模糊和随机噪声，以及红外图像中的低对比度、条纹噪声和随机噪声，为研究者提供了一个全面的降质感知图像融合基准。研究者可以利用该数据集进行算法验证和性能评估，特别是在复杂场景下的图像融合任务中，EMS数据集能够有效提升算法的鲁棒性和适应性。

解决学术问题

EMS数据集解决了图像融合领域中多光谱图像降质感知的关键问题。通过提供多种降质类型的图像数据，该数据集帮助研究者开发和验证能够有效应对复杂降质情况的图像融合算法。这不仅推动了降质感知图像融合技术的发展，还为多光谱图像在低光、过曝、雨、雾等恶劣环境下的应用提供了理论支持，具有重要的学术价值和实际意义。

实际应用

EMS数据集在实际应用中具有广泛的潜力，特别是在自动驾驶、安防监控和军事侦察等领域。在自动驾驶中，多光谱图像的降质感知融合能够提升车辆在低光、雨雾等恶劣天气条件下的感知能力，从而增强行车安全。在安防监控中，该数据集可以帮助开发更鲁棒的图像融合算法，以应对复杂环境下的监控需求。在军事侦察中，多光谱图像的降质感知融合能够提升目标识别的准确性和可靠性，具有重要的战略意义。

数据集最近研究

最新研究方向

在图像融合领域，EMS数据集的最新研究方向聚焦于退化感知增强图像融合。该数据集通过模拟多种退化类型，如低光、过曝、雨、雾、模糊等，为研究人员提供了丰富的多光谱场景图像，从而推动了图像融合技术在复杂环境下的应用。这一研究方向不仅提升了图像融合的鲁棒性和准确性，还为自动驾驶、遥感监测等前沿领域提供了重要的技术支持。通过结合先进的图像恢复算法与手动修复，EMS数据集为退化图像的恢复与增强提供了新的研究范式，进一步拓展了图像处理技术的边界。