低照度图像增强领域常用无监督数据集：DICM、LIME、MEF、VV、NPE
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资源内容介绍
本资源整合了低照度图像增强领域广泛使用的五个无监督基准数据集，适用于算法开发、性能验证与学术研究，具体包含：DICM数据集（Diverse Composition Low-Light Images）包含大量真实场景低照度图像，涵盖复杂光照条件与多样化物体组合特点：具有动态范围差异显著的混合照明场景典型应用：算法泛化能力验证LIME数据集（Low-Light Image Enhancement）由李泽峰团队构建的经典基准库特点：聚焦极暗环境下拍摄的原始RAW格式图像典型应用：暗部细节恢复与噪声抑制研究MEF数据集（Multi-Exposure Fusion）专为多曝光融合技术设计的图像集合特点：包含同一场景不同曝光程度的序列图像典型应用：HDR重建与动态范围扩展VV数据集（Vasily-Vadim Benchmark）高分辨率自然低光场景集合特点：包含城市夜景、室内弱光等真实拍摄场景典型应用：真实场景算法性能评估NPE数据集（Naturalness Preserved Enhancement）强调自然视觉保持的测试集用户评论 (0)
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