图像去雾数据集总汇
自然去雾数据集
部分的数据清洗可以看这里：图像去雾数据集的下载和预处理操作
RESIDE-IN
将ITS作为训练集，SOTSindoor作为测试集。训练集13990对，验证集500对。
目前室内sota常用，最高已经卷到PSNR-42.72
最初应该是dehazeformer的作者创建的：Vision Transformers for Single Image Dehazinghttps://github.com/IDKiro/DehazeFormerVision Transformers for Single Image Dehazing
百度网盘：RESIDE-IN
RESIDE-OUT
将OTS_beta作为训练集，SOTSoutdoor作为测试集。训练集72135对，验证集500对。
目前室外sota常用，最高已经达到PSNR-40.73
最初应该是dehazeformer的作者创建的：Vision Transformers for Single Image Dehazing
百度网盘：RESIDE-OUT
RESIDE-6K
从RESIDE数据集筛选后的数据，训练集6000对，验证集1000对。
使用的比较的少，最高为PSNR-31.45，感觉还是有很多的上升空间。
最初应该是dehazeformer的作者创建的：Vision Transformers for Single Image Dehazing
百度网盘：RESIDE-6K
D-HAZY
建立在Middelbury 和NYU深度数据集上，这些数据集提供各种场景的图像及其相应的深度图。包含1400多对图像的数据集，其中包括同一场景的地面真实参考图像和模糊图像。NYU共1449对，Middelbury共23对。可以从极市上下载：【D-HAZY】-计算机视觉数据集-极市开发者平台
百度网盘：D-HAZY，解压码：1955
NH-HAZE
这是一个非均匀的真实数据集，具有成对的真实雾度和相应的无雾度图像。这是第一个非齐次图像去模糊数据集，包含55个室外场景。在场景中引入了非均匀雾，使用专业雾发生器模拟雾场景的真实条件。总共55对，通常会将最后5张最为验证集，前面50张作为训练集。 可以从极市上下载：【NH-HAZE】-计算机视觉数据集-极市开发者平台
百度网盘：NH-HAZE，解压码：6ff9
NH-HAZE2
NH-HAZE2是NTIRE 2021 图像去雾挑战赛代表了单图像去雾基准测试方面的一项进展。它基于用于 NTIRE 2020 图像去雾挑战赛的 NH-Haze 数据集的扩展版本。NH-Haze2 包含 35 幅雾天图像及其对应场景的真实无雾（去雾）图像，其中25张为训练集，5张为验证集，5张为测试集。NH-Haze2 包含真实室外场景，其中非均匀雾通过专业雾生成装置产生。对应论文：NTIRE 2021 NonHomogeneous Dehazing Challenge Report
目前网上没有找到关于此部分的验证集与测试集，我有一些猜测可能官方只提供了用于测试的hazy图，没有提供GT图，这样防止刷分过拟合。有一些做法比如C2PNet，它们就是将NH-HAZE2的最后5张作为测试集，这在一些论文属于是常见的做法，我参考了NTIRE 2021挑战赛的冠亚军的仓库（冠：liuh127/NTIRE-2021-Dehazing-DWGAN；亚：liuh127/NTIRE-2021-Dehazing-Two-branch），找到了一个下载链接，它这里将NH-HAZE和NH-HAZE2做了合并。
据论文所描述NH-HAZE与NH-HAZE2数据集在亮度方面存在显著差异。所以额外对NH-HAZE数据集进行了伽马校正。
下载地址：1eeBA2V_l9-evSJ0XWhRAww6ftweq8hU_
HD-NH-HAZE
HD-NH-HAZE是NTIRE 2023 图像去雾挑战赛代表了单图像去雾基准测试方面的一项进展。
下载地址：CodaLab - Competition
目前官网可下载，还提供了一个谷歌网盘的：zhouh115/DWT-FFC
I-HAZE
近年来，图像去雾已成为计算成像的重要课题。然而，由于缺乏真实图像，去雾方法的比较既不直接也不客观。为了克服这个问题，作者引入了 I-HAZE，这是一个新的数据集，其中包含 35 个有雾图像对和相应的无雾（地面实况）室内图像。与大多数现有的去雾数据库不同，雾霾图像是使用专业雾霾机产生的真实雾霾生成的。为了简化颜色校准并改进去雾算法的评估，每个场景都包含一个 MacBeth 颜色检查器。此外，由于图像是在受控环境中捕获的，因此无雾和有雾图像都是在相同的照明条件下捕获的。可以从极市上下载：【I-HAZE】-计算机视觉数据集-极市开发者平台
百度网盘：I-HAZE，解压码：642d
O-HAZE
该数据库由成对的真实朦胧和相应的无朦胧图像组成。在实践中，朦胧图像是在真实雾霾存在的情况下由专业雾霾机生成的，O-HAZE 包含 45 个不同的户外场景，描绘了在无雾和雾霾条件下、在相同照明参数下录制的相同视觉内容。还是以最后5张为验证集。
下载地址：O-HAZE
DENSE-HAZE
单图像去叠是一个不适定问题，最近引起了重要关注。尽管在过去几年中，人们对去雾的兴趣显著增加，但由于缺乏真实的雾度和相应的无雾度参考图像对，去雾方法的验证在很大程度上仍然不令人满意。为了解决这一局限性，我们引入了一种新的去雾数据集稠密雾。《浓雾》以浓密均匀的朦胧场景为特征，包含33对真实的朦胧图像和各种室外场景的相应无霾图像。通过引入由专业雾霾机器生成的真实雾霾来记录雾霾场景。朦胧和无朦胧的对应场景包含在相同照明参数下捕获的相同视觉内容。可以从极市上下载：【DENSE-HAZE】-计算机视觉数据集-极市开发者平台
百度网盘：DENSE-HAZE，解压码：5d5e
LMHAZE
LMHaze数据集由北京理工大学创建，是一个大规模、高质量的真实世界去雾数据集，包含5040对高分辨率的模糊和清晰图像，涵盖多种室内外环境和不同雾浓度。数据集大小超过现有最大真实世界去雾数据集的25倍，图像分辨率高达5472×3648。数据集创建过程中，通过专业的雾生成器和静态场景采集，确保了图像对齐和雾浓度的多样性。此外，数据集还提供了多类型的手工标注，包括目标检测、语义分割和图像描述，旨在评估去雾方法在下游任务中的性能，解决现有数据集在雾浓度分布和场景多样性方面的不足。Github仓库：LMHaze，其中含有Google网盘的下载方式，因为不是遥感去雾数据集，所以这里我就没有花流量下载。
NID
这个也是一个合成雾，但是我没有找到这个的相关来源了，数据集分为了轻度和浓度雾，各位1000张。
下载地址：trinity-net
百度网盘：NID
Haze1k
下载地址：Dpw506/TransRA，其中含有谷歌网盘的下载链接，这里我就从里面下载了两张看看样子：
其他的自然场景去雾
4KDhazing:zzr-idam/4K加速
Haze4K:liuye123321/DMT-Net: Image dehazing
图像去雾领域数据集 | PlanZ
航拍或遥感去雾数据集
RRSHID
这个数据集分为了三个子数据，轻度雾，中度雾，浓度雾。
轻度雾：训练集610，验证集77，测试集76。
中度雾：训练集1220，验证集154，测试集152。
浓度雾：训练集611，验证集77，测试集76。
下载地址：RRSHID，仓库含有百度网盘下载方式：RRSHID百度网盘
RSHaze
大规模的遥感数据集，通过大气散射模型合成的数据集，训练集总共51300对，验证集总共2700对，需要在ubuntu系统中解压：
sudo apt install zip unzip zip -FF train.zip --out single.zip unzip single.zip下载地址：RSHaze，仓库含有百度网盘下载方式：RSHaze百度网盘
RSID
这也是一个合成的数据集，但我也没有找到相关的来源，总共1000对。
下载地址：trinity-net
百度网盘：RSID
RICE_DATASET
仓库地址：RICE_DATASET，论文A Remote Sensing Image Dataset for Cloud Removal，RICE是一个用于云移除的遥感影像数据集。所提出的数据集由两部分组成：RICE1 包含 500 对图像，每对图像有云和无云大小为 512512 的图像;RICE2 包含 450 组图像，每组包含 3 张 512512 尺寸的图像，分别是无云的参考图片、云的图片和云的遮罩。
百度网盘：RICE_DATASET.zip
SateHaze1k
论文源链接:
数据也是分为三个子数据集，轻度雾，中度雾和浓度雾。
这里只能从Dropbox下载：Haze1k.zip
下载后，有几张图片被损毁了，直接删除就好。
其他作者提供的网盘：MingTian99/RSDformer: Learning An Effective Transformer for Remote Sensing Satellite Image Dehazing
HRSD
没有找到来源，分为了DHID和LHID两个数据集
Shan-rs/DCI-Net: remote sensing, hazy dataset, haze removal
百度网盘：HazyRemoteSensingDatasets
CUHK-CR
这里有两个数据集，分别是CUHK-CR1与CUHK-CR2
可以从仓库下载：DDPM-Enhancement-for-Cloud-Removal: A cloud removal dataset and a diffusion-based cloud removal method
网盘链接是：C-CUHK.rar
Sen2_MTC
从仓库下载：
come880412/CTGAN: ICIP 2022: CTGAN : Cloud Transformer Generative Adversarial Network (Offical implementation)
里面提供的有谷歌网盘，下面是下载后数据集的一些情况：
下载下来的数据集是黑色的，需要运行里面的read_tif.py文件才能生成可见的RGB图像，我感觉这些云层太过假白了。
Hazy-DIOR and Hazy-LoveDA
通过仓库下载：https://github.com/SmileShaun/PCSformer
RHDRS
从大规模的遥感目标检测数据集合成的有雾图像，大概有4000多张。
Junjie-LLL/DFG-DDM: Code implementation of the DFG-DDM: Deep Frequency-Guided Denoising Diffusion Model for remote sensing image dehazing.
RRSD300
真实的遥感有雾数据集，可作为一部分素材去构建真实遥感有雾数据集做泛化实验
chdwyb/EMPF-Net: Encoder-free Multiaxis Physics-aware Fusion Network for Remote Sensing Image Dehazing
暂时未看的数据集
其他的遥感数据集，可进行自己数据集的合成：深度学习 遥感影像数据集汇总
遥感目标检测——TGRS-HRRSD_数据集-飞桨AI Studio星河社区
(91 封私信) SAR目标检测识别数据集汇总（持续更新2025） - 知乎
遥感图像目标检测数据集-CSDN博客
Datasets from the LEVIR Lab
LEVIR.zip遥感数据集_数据集-飞桨AI Studio星河社区
xiaofeng94/BeDDE-for-defogging: BeDDE, a real-world benchmark dataset for dehazing, for "Dehazing Evaluation: Real-world Benchmark Datasets, New Criteria and Baselines" (TIP 2020)
其他图像恢复的场景
去模糊数据集
GoPro:GoPro 模糊图像数据集 | 数据集 | HyperAI超神经