Bir görüntü işleme veritabanı, araştırmacılar tarafından yeni işleme yöntemlerini keşfetmek ve test etmek için kullanılan görüntü ve görüntü işleme algoritmalarıyla dolu bir veritabanıdır. Çok sayıda farklı resim türü vardır - bulanık, grenli, yüksek çözünürlüklü, pürüzsüz ve dokulu yüzeyler, diğerleri arasında - bu nedenle veritabanı çok çeşitli görüntüler içermelidir. Görüntü işleme veritabanı tipik olarak algoritmalar ve filigranlar içerdiğinden, kullanıcının üzerine inşa edilebilecek başarılı işlem teknikleri örnekleri vardır. Tüm görüntüler veritabanına dahil edilmiştir, böylece kullanıcılar, işleme etkilerini ölçmek için toplu işlerde görüntüler üzerinde işlem yöntemlerini uygulayabilirler; Görüntüler araştırma için kullanılabilirken, çoğu görüntü işleme veritabanında görüntülerin başka şekilde nasıl kullanılabileceği konusunda kısıtlamalar vardır.
Pek çok farklı türde resim ve fotoğraf vardır ve bir işletme yeni bir görüntü işleme yöntemi veya yeni bir filigran sistemi geliştiriyorsa, test sırasında yöntemi veya filigranı birçok farklı görüntüye uygulamak zorundadır. Örneğin, bir çevrimiçi fotoğraf dağıtım web sitesi görüntüler satıyorsa, görüntünün üzerine bir filigran yerleştirir, böylece alıcılar görüntüyü görebilir ve filigran yalnızca satın alındıktan sonra kaldırılır. Filigran test edilmezse, bazı görüntülerle karışabilir veya başkalarında görünmeyebilir. Doğru test sonuçları için, görüntü işleme veritabanının birçok farklı görüntü türüyle yüklenmesi gerekir.
Araştırmacılara çalışacak çok sayıda görüntü sunmasının yanı sıra, görüntü işleme veritabanı görüntü işleme uygulamasında da yardımcı olur. Tüm görüntüler bir veritabanındadır, bu nedenle değişiklikler veya filigran normalde görüntülere gruplar halinde uygulanabilir. Bu, normalde bir kerede bir görüntüdeki değişiklikleri uygulayabilen çoğu fotoğraf yazılımından çok daha hızlıdır.
Görüntü işleme veritabanlarının çoğu, veritabanına yüklenen algoritmalar veya filigranlarla birlikte gelir. Bu algoritmalar ve filigranlar kullanılabilir, ancak genellikle eklenirler, böylece kullanıcılar başarılı bir testin ne elde edeceği hakkında iyi bir fikir edinirler. Resimlere benzer şekilde, bu dış testlerin kullanılması konusunda kısıtlamalar olabilir.
Bir görüntü işleme veritabanının içeriği kısıtlama olmadan test edilebilir, ancak normalde görüntülerin başka şekilde nasıl kullanılabileceği konusunda kısıtlamalar vardır. Örneğin, görüntünün değiştirilse bile satılamayacağını belirten terimler vardır. Görüntüler bazen görüntüleme amacıyla kullanılabilir, ancak genellikle bir telif hakkı işaretine ve yaratıcının adına ihtiyaç duyacaktır ve görüntüler normalde ticari amaçlarla kullanılamaz.
