近日，我院几何计算与智能媒体技术研究所联合鹏城实验室提出专门用于评价水下图像增强算法的Real-world Underwater Image Enhancement(RUIE)数据集。该数据集具有数据量大、光散射效应程度多样、色调丰富、检测目标丰富等特点，便于从可见性增强、色偏校正、任务驱动等多个角度来衡量水下图像增强算法的性能，其提供的水下生物标注图像可应用于水下目标检测算法的训练和测试。RUIE数据集是首个专门为多角度算法评估而设置的大型水下真实图像数据库，为促进图像增强与复原及相关的高级水下视觉任务的相关理论、技术及应用的发展、提升相关研究水平做出了重要贡献。

该数据集采集于真实海洋环境评测平台，该平台由国家自然科学基金委支持，由大连理工大学牵头、多家单位协作建立，是首个真实海洋环境中水下机器人目标抓取评测平台。其位于北纬39度的黄海外海海域，地理坐标为（N39：186; E44：625），靠近黄海的獐子岛。采集系统中位于海床上方0.5米处的22个防水摄像机安装在10米x 10米的方形框架上，摄像机的视角的最大景深在0.5~ 8米之间，拍摄时段为上午8点至11点和下午1点至下午4点的自然光环境中，水深由于周期性潮汐而在5至9米之间变化，不断变化的照明和水深会产生不同的色调。拍摄的视频超过250小时，涵盖了各种照明，景深，模糊度和色偏。且该地区拥有天然海洋生态系统，其中包含丰富的海洋生物，包括鱼类，海胆，海参，扇贝等，由此该平台已于2017~2019连续三年支持承办国家自然科学基金委主办的水下机器人目标抓取大赛。

RUIE数据集采集图像

数据集成果形成论文“Real-world Underwater Enhancement: Challenges, Benchmarks, and Solutions under Natural Light”已被CCF B类期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology（TCSVT）接收。此数据集支撑了水下机器人目标抓取大赛中的视觉增强算法、目标检测算法等研究工作。且基于此数据集，几何计算与智能媒体技术研究所参与组织了多次视觉增强竞赛，其中已圆满完成的ChinaMM 2019水下图像增强竞赛得到了来自各高校的二十余支队伍的踊跃参加。此外参与组织的IEEE国际计算机顶级视觉会议CVPR2020 UG2+视觉增强挑战赛正在报名参赛中，平台所采集数据支持了其中的“可见性差环境中的目标检测-水下生物检测”子赛事。

相关介绍：

大连理工大学几何计算与智能媒体技术研究团队依托辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室和国际信息与软件学院。研究领域包括深度学习理论、视觉与媒体计算、网络安全与大数据隐私保护、电子设计自动化等。团队近3年来已经在IEEE TPAMI、TIP、TNNLS、TCSVT、TMM、TPDS、NeurIPS、IJCAI、AAAI、ICCV、CVPR、ECCV、ACM MM、DAC等领域重要期刊及会议上发表论文达140余篇。于2017~2019连续三年参与承办国家自然科学基金委主办的水下机器人目标抓取大赛。

数据集链接：

CVPR2020 UG2+视觉增强挑战赛报名链接：