数据集概述
本数据集包含2022-2023年夏秋季在波罗的海东南部沿海及近海33个采样点采集的石质珊瑚礁水下图像数据，涵盖视频帧、图像补丁及标注数据，用于评估纹理描述符，支持水下生物与底质的图像分类研究。
文件详解
- 核心数据文件：
- 视频帧文件：位于Frames/目录下，包含训练与测试用的PNG格式图像（如I080 (3).png）
- 图像补丁文件：位于Patches/目录下，2800个BMP格式100x100px补丁（如Cladophora_A_0000.bmp），覆盖8类生物与底质
- 标注数据文件：位于Annotated data/目录下，包含165张图像的像素级分割PNG掩码（如mask-mytilus_large.png）
- 代码文件：
- 分类脚本：CatBoostTraining.py、CatBoostClassifyImagesAll.py等Python文件
- 统计分析脚本：Statistical_analysis.R（R语言）
- 纹理描述符模块：PyGLTPFeatures.pyd等Python扩展模块
- 评估文件：Compare_Annotator_Masks_Fleiss_Kappa.txt（标注者一致性分析代码）
适用场景
- 水下图像纹理特征分析：测试不同纹理描述符在浑浊水域图像中的表现
- 海洋生物与底质分类：基于CatBoost模型实现珊瑚礁生物（如藻类、贻贝）与底质（如沙、卵石）的自动识别
- 计算机视觉算法验证：为水下图像分割、分类算法提供标注数据集
- 海洋生态监测：通过图像分析辅助评估石质珊瑚礁的生物覆盖与底质类型分布
