水下图像同时增强和超分辨率（SESR）的数据集

Dataset for Simultaneous Enhancement and Super-Resolution (SESR) of underwater imagery. Introduced in this paper: http://www.roboticsproceedings.org/rss16/p018.pdf (Pre-print) Code repository: https://github.com/xahidbuffon/Deep-SESR Project page: image-enhancement-and-super-resolution/deep-sesr Folder structure: Paired data for each set: Possible Usage: The Y images are of size 640 x 480. The X and S are of size 320 x 240. Hence, the default configuration is for training 2x models; rescale X and S for other configurations: 3x, 4x, etc.

水下图像同时增强与超分辨率（Simultaneous Enhancement and Super-Resolution, SESR）专用数据集。本数据集源自以下论文：http://www.roboticsproceedings.org/rss16/p018.pdf（预印本）。代码仓库：https://github.com/xahidbuffon/Deep-SESR。项目页面：image-enhancement-and-super-resolution/deep-sesr。文件夹结构：各数据集组均包含配对数据。应用场景：Y图像分辨率为640×480，X与S图像分辨率为320×240，因此默认配置用于训练2倍超分辨率模型；若需训练3倍、4倍等其他倍率的模型，请对X和S图像进行重缩放以适配对应配置。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专为水下图像的同时增强和超分辨率（SESR）设计，包含1620个配对样本，分为训练/验证集（1500个样本）和测试集（120个样本）。数据包括高分辨率真实图像、显著性掩码和低分辨率失真图像，适用于训练SESR模型、图像增强、超分辨率及显著性预测等多种任务，默认支持2倍超分辨率配置。