UID2021：用于无参考质量评价指标评估的水下图像数据集
计算机视觉与模式识别
2022-04-20 v1 图像与视频处理
摘要
实现水下图像的主客观质量评价在水下视觉感知与图像/视频处理中具有重要意义。然而，水下图像质量评价（UIQA）的发展受限于缺乏带公开可用数据集的综合性人类主观用户研究以及可靠的主观UIQA指标。为解决此问题，我们建立了一个大规模水下图像数据集，称为UID2021，用于评估无参考UIQA指标。所构建的数据集包含从多种来源收集的60张多重退化水下图像，覆盖六种常见水下场景（即偏蓝场景、蓝绿场景、偏绿场景、朦胧场景、低光场景和浑浊场景），以及使用十五种最先进的水下图像增强与复原算法生成的相应900张质量改善版本。UID2021的平均意见分数（MOS）也通过使用52名观察者的成对比较排序法获得。在我们的构建数据集上测试了空中无参考图像质量评价（NR-IQA）和水下专用算法，以公平比较性能并分析其优缺点。我们提出的UID2021数据集使人们能够全面评估无参考UIQA算法，并为UIQA的进一步研究铺平道路。我们的UID2021将免费下载并用于研究目的：https://github.com/Hou-Guojia/UID2021。
引用
@article{arxiv.2204.08813,
title = {UID2021: An Underwater Image Dataset for Evaluation of No-reference Quality Assessment Metrics},
author = {Guojia Hou and Yuxuan Li and Huan Yang and Kunqian Li and Zhenkuan Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08813},
year = {2022}
}