Real-HDRV|HDR视频重建数据集|图像处理数据集

Real-HDRV数据集由上海大学创建，是一个大规模的真实世界HDR视频重建基准数据集。该数据集包含500对LDR-HDR视频，总计约28,000个LDR帧和4,000个HDR标签，涵盖了白天、夜晚、室内和室外等多种场景，以及多样化的运动模式。数据集的创建过程涉及使用高速连续拍摄的相机，手动创建相邻帧间的运动，并从每个静态帧的多曝光图像堆栈中合成相应的HDR标签。Real-HDRV数据集不仅可作为HDR视频重建的基准，还可应用于其他HDR成像任务，如HDR去鬼影和单图像HDR重建，旨在解决现有HDR视频重建方法在真实场景中表现不佳的问题。

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数据集介绍

构建方式

Real-HDRV数据集的构建过程体现了对真实世界高动态范围（HDR）视频重建需求的深刻理解。该数据集通过使用高速连续拍摄的相机（最高可达40帧/秒），逐帧捕捉场景，确保了LDR（低动态范围）序列与相应HDR标签的高质量配对。具体而言，研究团队精心选择了相对静态的场景，并在相邻帧之间手动创建了不同类型的运动，以确保数据的多样性和真实性。每帧的多曝光图像堆栈（包含7张不同曝光的LDR图像）用于合成对应的HDR标签，从而形成了包含约28,000张LDR帧和4,000张HDR标签的500对视频数据。

特点

Real-HDRV数据集的显著特点在于其大规模、真实世界场景的多样性以及高质量的标签。该数据集不仅涵盖了从白天到夜晚、室内到室外的多种场景，还包含了各种运动模式，如全局运动、局部运动和全运动，这为HDR视频重建提供了丰富的训练和测试样本。此外，数据集的高质量标签确保了模型在训练过程中能够获得准确的监督信息，从而提升其在真实场景中的表现。

使用方法

Real-HDRV数据集可广泛应用于HDR视频重建及其他相关任务的训练和评估。研究者可以使用该数据集训练深度学习模型，以提升其在真实世界场景中的HDR视频重建能力。具体使用方法包括将数据集划分为训练集和测试集，利用LDR序列和对应的HDR标签进行模型训练，并通过评估指标如HDR-VDP-2、PSNR-µ、SSIM-µ等来验证模型的性能。此外，数据集的灵活性允许研究者根据具体任务需求调整数据处理流程，以适应不同的HDR成像任务。

背景与挑战

背景概述

随着高动态范围（HDR）视频需求的显著增加，HDR视频重建技术逐渐成为研究热点。然而，由于传感器限制，大多数相机无法直接捕捉HDR视频，这促使了计算方法的发展。上海大学的Yong Shu及其团队在2024年提出了Real-HDRV数据集，旨在解决从交替曝光序列中重建HDR视频的问题。该数据集包含500对LDR-HDR视频，涵盖多种场景和运动模式，成为迄今为止最大的真实世界HDR视频重建数据集。Real-HDRV不仅为HDR视频重建提供了丰富的训练资源，还推动了相关领域的发展，如HDR去鬼影和单图像HDR重建。

当前挑战

Real-HDRV数据集的构建面临多重挑战。首先，从真实世界中捕捉交替曝光的LDR序列和相应的HDR序列极具挑战性，尤其是在动态场景中。其次，现有方法多依赖于合成数据集，这些数据集在真实场景中的表现不佳，导致模型泛化能力有限。此外，输入帧的对齐问题也是HDR视频重建中的关键挑战，现有方法在处理噪声和饱和区域时容易产生伪影。Real-HDRV通过引入两阶段对齐网络，试图解决这些挑战，但如何在复杂运动和噪声环境下实现高效对齐仍是一个开放问题。

常用场景

经典使用场景

Real-HDRV数据集在HDR视频重建领域中被广泛用于训练和评估模型。其经典使用场景包括从交替曝光的低动态范围（LDR）视频序列中重建高动态范围（HDR）视频。通过提供大规模的真实世界数据，该数据集使得模型能够在复杂的场景和多样的运动模式下进行训练，从而提高在实际应用中的泛化能力和重建质量。

实际应用

Real-HDRV数据集在实际应用中具有广泛的应用前景。例如，在影视制作、游戏开发和虚拟现实等领域，高质量的HDR视频可以显著提升用户的视觉体验。此外，该数据集还可用于监控系统、自动驾驶和增强现实等需要高动态范围图像的应用场景。通过使用Real-HDRV数据集训练的模型，可以更准确地重建复杂场景中的细节，减少鬼影和色彩失真，从而提高系统的整体性能。

衍生相关工作

Real-HDRV数据集的发布催生了一系列相关的研究工作。例如，基于该数据集，研究人员提出了多种HDR视频重建算法，包括两阶段对齐网络和注意力引导网络等。这些算法在处理全局和局部运动、减少鬼影和提高重建质量方面取得了显著进展。此外，该数据集还被用于其他HDR相关任务的研究，如HDR去鬼影和单图像HDR重建，进一步推动了HDR成像技术的发展。