Exclusively-Dark-Image-Dataset

Exclusively Dark (ExDark) 图像数据集项目介绍

项目概述

Exclusively Dark (ExDark) 图像数据集是一个专为低光照环境下的物体检测和图像增强研究设计的数据集。随着现今图像处理技术的发展，如何在光照不足的情况下有效检测并增强图像，是业界面临的一大挑战。因此，ExDark 数据集就应运而生，旨在为研究人员提供一个基于低光照环境的丰富图像资源。

数据集简介

ExDark 数据集包含了7,363张低光照环境下的图像，这些图像覆盖了从极低光照到黄昏的十种不同光照条件。数据集中涵盖了12个物体类别，这些类别的选择与PASCAL VOC标准相似。每张图像不但在图像分类层面进行了标注，还提供了具体的物体边界框标注，以方便进行更细化的研究。

源代码

为了促进低光照图像增强技术的开发，该项目已经公开了相关的源代码。研究人员可以通过项目中的SPIC文件夹访问这部分代码，从而进一步开展自己的研究或应用。

引用格式

如果该数据集对您的研究有帮助，请按照以下方式引用：

@article{Exdark,
  title = {Getting to Know Low-light Images with The Exclusively Dark Dataset},
  author = {Loh, Yuen Peng and Chan, Chee Seng},
  journal = {Computer Vision and Image Understanding},
  volume = {178},
  pages = {30-42},
  year = {2019},
  doi = {https://doi.org/10.1016/j.cviu.2018.10.010}
}

意见反馈

项目组欢迎大家对该数据集提出宝贵的建议和意见，无论是积极的还是批评性的。您可以通过电子邮件与项目负责人联系：lexloh2009 at hotmail.com或cs.chan at um.edu.my。

许可及版权

该项目为开源项目，采用BSD-3许可协议进行发布。若有商业应用的需求，请联系 Dr. Chee Seng Chan，邮箱地址为：cs.chan at um.edu.my。

在2018年至2022年期间，该项目由马来亚大学计算机科学与信息技术学院影像和信号处理中心负责。项目的不断更新与优化，离不开该团队的卓越贡献。通过该数据集的发布，科研人员可以在低光照图像处理领域展开创新性的研究，从而推进这一领域的技术进步。