图像去雨开源数据集资源汇总 ！

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图像去雨（image deraining, rain removal）作为经典的底层视觉/图像复原问题，其目标是从雨天退化图像中移除不同的雨效应来重建出清晰无雨背景图像。

本文全面盘点了从2017-2024年图像去雨相关研究发展过程中的开源数据集。

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Rain100L/H, Rain200L/H

年份：2017

概述：Rain200L和Rain200H是在原始Rain100L和Rain100H数据集的基础上，通过过滤掉重复的背景图像而形成的新版本。其中，合成训练对1800对，测试图像200张。L指小雨，H指大雨。

下载地址：https://www.icst.pku.edu.cn/struct/Projects/joint_rain_removal.html

Rain1400/DDN-Data

年份：2017

概述：DDN-Data，也被称为Rain1400，它包含12,600对用于训练的图像对和1,400对用于测试的图像对，其中清晰的图像从BSD数据集，UCID数据集和Google图像搜索中选择。每张清晰的图像被用来生成14张不同降雨方向和密度水平的合成图像。

下载地址：https://xueyangfu.github.io/projects/cvpr2017.html

Rain1200/DID-Data

年份：2018

概述：DID-Data，也被称为Rain1200，由12,000对合成训练对和1,200对测试对组成，有三种雨密度级别，即轻、中、重。

下载地址：https://github.com/hezhangsprinter/DID-MDN

RainDrop

年份：2018

概述：RainDrop是第一个雨滴去除数据集，该数据集包含1,119对不同背景的雨滴图像，使用带有两块对齐玻璃的相机，即一块喷水，另一块保持清晰。

下载地址：https://github.com/rui1996/DeRaindrop

Rain800

年份：2019

概述：Rain800包括700对用于训练的图像对和100对用于测试的图像对，其中清晰的图像从BSD数据集和UCID数据集中随机选择。

下载地址：https://github.com/hezhangsprinter/ID-CGAN

SPA-Data

年份：2019

概述：SPA-Data是第一个利用人工视频对齐来获得地面真实值的配对真实数据集。它包含638,492个用于训练的图像对patch和1,000个测试图像对patch。

下载地址：https://github.com/stevewongv/SPANet

MPID

年份：2019

概述：MPID通过结合更广泛的降雨模型用于机器和人类视觉。这里有三种不同形式的雨，包括雨条纹、雨滴和雨雾。训练集分别包含2,400、861和700对图像对，而测试集分别包含200、149和70对图像对。

下载地址：https://github.com/panda-lab/Single-Image-Deraining

RainCityscapes

年份：2019

概述：Raincityscape由来自Cityscape的训练集和验证集的262张训练图像和33张测试图像组成，这些图像被选为清晰的背景图像。作者利用相机设置和场景深度信息在照片上模拟雨和雾。

下载地址：https://github.com/xw-hu/DAF-Net

Outdoor-Rain

年份：2019

概述：Outdoor-Rain包含9,000个训练样本和1,500个测试样本，它考虑了深度信息来合成雨雾。

下载地址：https://github.com/liruoteng/HeavyRainRemoval

Rain13k

年份：2020

概述：Rain13k是由多个之前的数据集收集而成的混合数据集，由13,712对用于训练的图像对和4,298对测试图像对组成。有5个测试集，即Rain100H, Rain100L, Test100, Test2800和Test1200。

下载地址：https://github.com/kuijiang94/MSPFN

RainKITTI2012/2015

年份：2020

概述：RainKITTI2012和RainKITTI2015是基于KITTI stereo 2012数据集和KITTI stereo 2015数据集合成的两个stereo图像去雨数据集。它们分别包含4,062对和4,200对不同场景的图像对，有4,085张和4,189张雨天图片可供测试。

下载地址：https://github.com/HDCVLab/Stereo-Image-Deraining

RainDS

年份：2021

概述：RainDS分为仿真和真实两个子集。基于自动驾驶场景，RainDS-Syn是一个由3,600对被雨滴和雨条纹退化图像组成的合成数据集。通过手动模拟降雨与洒水装置，RainDS-Real是由750对真实被雨滴和雨条纹退化的数据集。

下载地址：https://github.com/Songforrr/RainDS_CCN

RainDirection

年份：2021

概述：RainDirection包含2,920张用于训练的高分辨率合成雨图像和430张用于测试的高分辨率合成雨图像，其中清晰图像来自Flick2K和DIV2K数据集。每个下雨的图像都有一个方向标签。

下载地址：https://github.com/Yueziyu/RainDirection-and-Real3000-Dataset

GT-RAIN

年份：2022

概述：GT-RAIN是大规模的真实成对数据集，捕获了多种降雨效应。它包含31,524个图像对，分为26,124个训练帧，3,300个验证帧和2,100个测试帧。

下载地址：https://github.com/UCLA-VMG/GT-RAIN

LHP-Rain

年份：2023

概述：LHP-Rain是配对真实降雨数据集，包含3,000个视频序列，具有100万帧，它重点考虑了地面飞溅雨效应。

下载地址：https://github.com/yunguo224/LHP-Rain

HQ-RAIN

年份：2023

概述：HQ-RAIN由4,500对训练对和500对测试对构成，它采用alpha blending来设置合成图像的透明度，进而保证合成雨图像的真实感和协调性，尤其在天空区域。

下载地址：https://github.com/cschenxiang/HQ-RAIN

UAV-Rain1k

年份：2024

概述：UAV-Rain1k是针对无人机航空图像雨滴去除而创建的数据集，使用Blender建模雨滴形状，从各个无人机角度收集背景图像，随机采样雨罩等。它的训练集和测试集分别包括800和220张图像对。

下载地址：https://github.com/cschenxiang/UAV-Rain1k

4K-Rain13k

年份：2024

概述：4K-Rain13k是首个面向UHD超高清图像去雨数据集，其包含4K分辨率(3840 × 2160)的12,500个训练对和500个测试对。

下载地址：https://github.com/cschenxiang/UDR-Mixer

图像去雨相关工作汇总

网址：https://www.deraining.tech/survey/index.html

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