色盲

该数据集包含5,910张RGB图像及其针对红绿色觉缺陷优化的重新着色版本，每张原始图像对应三个针对不同缺陷类型（如Deutan组、Protan-Mild组、Protan-Severe组）的增强图像，数据模态为彩色图像对。它主要用于训练和评估深度学习模型，以研究针对异常三色视者的图像增强技术，支持色彩视觉辅助、色觉缺陷模拟与补偿算法以及计算机视觉中的颜色可及性等研究方向。

该数据集包含针对膜蛋白半胱氨酸突变导致运输障碍的实验研究数据，涉及细胞生物学和分子遗传学模态，通过化学修饰方法恢复突变蛋白向细胞表面的运输，并验证其功能特性，主要用于探索遗传性色盲等疾病的分子机制和开发基于蛋白修复的治疗策略。

该数据集是一个包含5,910张原始RGB图像及其对应重新着色版本的图像数据集，数据模态为彩色图像，主要用于针对异常三色视者（如红色弱视和绿色弱视）进行图像增强研究，通过深度学习模型训练和验证，旨在提升色彩可及性图像处理技术，支持色觉缺陷模拟与补偿算法的开发，并推动计算机视觉领域的颜色可及性应用。

该数据集是一个眼动追踪数据集，包含图像、眼动坐标和注视点图等多模态数据，其中EToCVD子集专门针对色觉缺陷人群，ETTO子集则关注物体视觉注意过程。数据集通过Tobii EyeX设备记录被试观看图像时的眼动轨迹，主要用于研究色盲视觉感知差异、物体注意力机制，以及评估图像增强算法和视觉显著性模型的性能，为计算机视觉和心理学研究提供实验数据支持。

该数据集为2025年针对387名设计相关专业高校学生的匿名调查数据，以表格形式记录了学生对色盲的认知程度、自我报告状态、无障碍工具了解情况以及课程培训感知等多维度信息，主要应用于设计教育中的无障碍意识研究、视觉缺陷认知调查以及课程内容优化分析等方向。

该数据集是一个预计算的渲染矩阵，以数值矩阵形式呈现，描述了线性RGB像素值与绿色盲人类观察者的锥体异构化之间的线性变换关系，主要用于色盲视觉模拟、锥体异构化建模以及视觉科学和计算机图形学中的感知研究，支持对二色性观察者视觉机制的定量分析。

该数据集包含伊拉克巴士拉地区2,760名中小学学生的色觉检测临床表格数据，通过石原氏色盲检查图筛查获得个体色盲类型、性别分布及患病率信息，并计算出人群色盲等位基因频率为0.084，主要用于遗传流行病学分析、人群色盲遗传特征研究以及公共卫生干预策略制定。

Wolfram Data Repository中的Ishihara色觉测试资源，可用于色觉缺陷评估，由Wolfram Research提供，数据格式为图像，适用于分类任务。

面向色盲检测的公开图像数据，可用于色觉缺陷分类和识别模型，由Purab Kumar提供，来自Kaggle数据库。

1400张Ishihara风格数字测试卡图像，适合色觉缺陷识别研究，由dupeljan提供，来自Kaggle数据库，适用于分类任务。

CVD R包中的Farnsworth-Munsell 100-Hue测试色帽RGB和CIELab数据，由Jose Gama提供，来自rdrr.io数据库，数据格式为表格，包含85条数据，适用于分类任务，许可证为GPL-3.0。

个性化色觉缺陷图像生成研究的公开代码和数据入口，适合补偿算法评估，由University of Western Australia提供，来自GitHub数据库，适用于分类任务。