数据集概述
本数据集包含灰度图像对，每组含散射输入图像及对应真值投影。图像由低成本光学装置采集，涵盖数字、几何图形和纹理等多样视觉特征，以PNG格式存储，分辨率为256×256像素，8位深度，支持深度学习图像恢复与散射补偿研究。
文件详解
- 数据文件:
- 目录结构: 按测试集、散射系数（如0dot002）、扩散器厚度（如2mm）分类，包含ground_truth（真值图像）和scattered_images（散射图像）子目录
- 图像文件格式: PNG（.png），分辨率256×256像素，8位深度
- 示例文件: Scattered Image Dataset with Non-Coherent Light for Deep Learning Restoration/test/0dot002/2mm/ground_truth/a_d2_0_five.png（真值图像）、Scattered Image Dataset with Non-Coherent Light for Deep Learning Restoration/test/0dot002/2mm/scattered_images/a_d2_0_circle.png（散射图像）
- 代码文件:
- data_usage_example.ipynb: Jupyter Notebook格式，可能为数据集使用示例代码
适用场景
- 深度学习图像恢复研究: 训练与测试散射图像复原模型
- 散射补偿算法开发: 探索非相干光散射条件下的图像重建方法
- 计算机视觉应用: 研究复杂散射环境中的视觉特征提取与匹配
- 光学成像技术优化: 分析不同散射系数、扩散器厚度对图像质量的影响
