图像融合常用数据集整理

图像融合常用数据集整理

先附上整理常用数据集时绘制的思维导图

本篇博客主要整理图像融合常用数据集整理

图像融合系列博客还有：

1. 图像融合论文及代码整理最全大合集参见：图像融合论文及代码整理最全大合集
2. 图像融合综述论文整理参见：图像融合综述论文整理
3. 图像融合评估指标参见：红外和可见光图像融合评估指标
4. 图像融合常用数据集整理参见：图像融合常用数据集整理
5. 通用图像融合框架论文及代码整理参见：通用图像融合框架论文及代码整理
6. 基于深度学习的红外和可见光图像融合论文及代码整理参见:基于深度学习的红外和可见光图像融合论文及代码整理
7. 更加详细的红外和可见光图像融合代码参见：红外和可见光图像融合论文及代码整理
8. 基于深度学习的多曝光图像融合论文及代码整理参见：基于深度学习的多曝光图像融合论文及代码整理
9. 基于深度学习的多聚焦图像融合论文及代码整理参见：基于深度学习的多聚焦图像融合(Multi-focus Image Fusion)论文及代码整理
10. 基于深度学习的全色图像锐化论文及代码整理参见：基于深度学习的全色图像锐化(Pansharpening)论文及代码整理
11. 基于深度学习的医学图像融合论文及代码整理参见：基于深度学习的医学图像融合(Medical image fusion)论文及代码整理
12. 彩色图像融合参见: 彩色图像融合
13. SeAFusion:首个结合高级视觉任务的图像融合框架参见：SeAFusion:首个结合高级视觉任务的图像融合框架

一、红外和可见光图像融合数据集

1. TNO：https://figshare.com/articles/dataset/TNO_Image_Fusion_Dataset/1008029

2. INO: https://www.ino.ca/en/technologies/video-analytics-dataset/videos/

3. RoadScene: https://github.com/hanna-xu/RoadScene

4. MSRS: https://github.com/Linfeng-Tang/MSRS

5. LLVIP: https://bupt-ai-cz.github.io/LLVIP/

6. M3FD: https://github.com/JinyuanLiu-CV/TarDAL

二、医学图像融合数据集

1. Harvard: http://www.med.harvard.edu/AANLIB/home.html

三、多曝光图像融合

1. MEF: https://github.com/csjcai/SICE

2. MEFB: https://github.com/xingchenzhang/MEFB

四、多聚焦图像融合

1. Lytro: https://mansournejati.ece.iut.ac.ir/content/lytro-multi-focus-dataset

2. MFI-WHU: https://github.com/HaoZhang1018/MFI-WHU

3. MFFW: https://www.semanticscholar.org/paper/MFFW%3A-A-new-dataset-for-multi-focus-image-fusion-Xu-Wei/4c0658f338849284ee4251a69b3c323908e62b45

五、遥感影像融合

1. GaoFen: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/g

2. WorldView: https://worldview.earthdata.nasa.gov/

3. GeoEye: https://earth.esa.int/eogateway/missions/geoeye-1

4. QuickBird: https://www.satimagingcorp.com/satellite-sensors/quickbird/

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