多曝光图像融合算法感知评估数据集 - MEF、Exposure Fusion 和 Middlebury HDR

目前常用的数据集有以下几个：

1. 'Multi-Exposure Fusion (MEF) dataset'：由英国伯明翰大学的Siddharth Shanbhag 和 Gaurav Sharma 提供，包含了来自 7 位不同摄影师的 14 个场景的多个曝光图像。每个场景包括三个不同曝光时间的 RAW 图像和一个由这三个 RAW 图像融合而成的结果图像。这个数据集被广泛用于评估 MEF 算法的性能。

2. 'Exposure Fusion dataset'：由比利时鲁汶大学的 Tom Mertens 提供，包含了来自 10 个场景的多个曝光图像。每个场景包括 5 个不同曝光时间的图像和一个由这 5 个图像融合而成的结果图像。这个数据集也被广泛用于评估 MEF 算法的性能。

3. 'Middlebury HDR dataset'：由美国康奈尔大学的 Daniel Scharstein 和 Richard Szeliski 提供，包含了来自 3 个不同场景的多个曝光图像。每个场景包括 3 个不同曝光时间的图像和一个 HDR 图像。这个数据集主要用于评估 HDR 算法的性能，但也可以用于评估 MEF 算法的性能。