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2026-04-14 17:11:31 +08:00
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commit cd03e30bb8
58 changed files with 761 additions and 767 deletions
@@ -5,14 +5,14 @@ namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
 /// 本地化辅助类，用于管理多语言资源
-/// ä¸?ImageProcessing ä¸»é¡¹ç›®çš„è¯è¨€è®¾ç½®å�Œæ¥
+/// 与 ImageProcessing 主项目的语言设置同步
 /// </summary>
 public static class LocalizationHelper
 {
    private static ResourceManager? _resourceManager;

    /// <summary>
-    /// èµ„æº�ç®¡ç�†å™?
+    /// 资源管理器
    /// </summary>
    private static ResourceManager ResourceManager
    {
@@ -32,7 +32,7 @@ public static class LocalizationHelper
    /// 获取本地化字符串
    /// 使用当前 UI 文化（与主项目同步）
    /// </summary>
-    /// <param name="key">èµ„æº�é”?/param>
+    /// <param name="key">资源键</param>
    /// <returns>本地化字符串</returns>
    public static string GetString(string key)
    {
@@ -1,21 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? FilmEffectProcessor.cs
-// æ��è¿°: ç”µå�èƒ¶ç‰‡æ•ˆæžœç®—å�ï¼Œæ¨¡æ‹Ÿä¼ ç»ŸXå°„çº¿èƒ¶ç‰‡çš„æ˜¾ç¤ºæ•ˆæž?
+// 文件名: FilmEffectProcessor.cs
+// 描述: 电子胶片效果算子，模拟传统X射线胶片的显示效果
 // 功能:
-//   - çª—å®½çª—ä½�ï¼ˆWindow/Levelï¼‰è°ƒæ•?
-//   - èƒ¶ç‰‡å��è½¬ï¼ˆæ£ç‰?è´Ÿç‰‡ï¼?
+//   - 窗宽窗位（Window/Level）调整
+//   - 胶片反转（正片/负片）
 //   - 多种胶片特性曲线（线性、S曲线、对数、指数）
 //   - 边缘增强（模拟胶片锐化效果）
-//   - ä½¿ç”¨æŸ¥æ‰¾è¡¨ï¼ˆLUTï¼‰åŠ é€Ÿå¤„ç�?
-// ç®—æ³•: çª—å®½çª—ä½�æ˜ å°„ + ç‰¹æ€§æ›²çº¿å�˜æ�?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 使用查找表（LUT）加速处理
+// 算法: 窗宽窗位映射 + 特性曲线变换
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
+using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -102,7 +103,7 @@ public class FilmEffectProcessor : ImageProcessorBase
        double curveStrength = GetParameter<double>("CurveStrength");
        double edgeEnhance = GetParameter<double>("EdgeEnhance");

-        // æž„å»ºæŸ¥æ‰¾è¡?
+        // 构建查找表
        BuildLUT(windowCenter, windowWidth, invert, curve, curveStrength);

        // 应用 LUT
@@ -149,14 +150,14 @@ public class FilmEffectProcessor : ImageProcessorBase

        for (int i = 0; i < 256; i++)
        {
-            // çª—å®½çª—ä½�æ˜ å°„åˆ?[0, 1]
+            // 窗宽窗位映射到 [0, 1]
            double normalized;
            if (ww <= 1)
                normalized = i >= wc ? 1.0 : 0.0;
            else
                normalized = Math.Clamp((i - low) / (high - low), 0.0, 1.0);

-            // åº”ç”¨ç‰¹æ€§æ›²çº?
+            // 应用特性曲线
            double mapped = curve switch
            {
                "Sigmoid" => ApplySigmoid(normalized, strength),
@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? PseudoColorProcessor.cs
+// 文件名: PseudoColorProcessor.cs
 // 描述: 伪色彩渲染算子，将灰度图像映射为彩色图像
 // 功能:
 //   - 支持多种 OpenCV 内置色彩映射表（Jet、Hot、Cool、Rainbow 等）
 //   - 可选灰度范围裁剪，突出感兴趣的灰度区间
-//   - å�¯é€‰å��è½¬è‰²å½©æ˜ å°„æ–¹å�?
-// ç®—æ³•: æŸ¥æ‰¾è¡¨ï¼ˆLUTï¼‰è‰²å½©æ˜ å°?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 可选反转色彩映射方向
+// 算法: 查找表（LUT）色彩映射
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// ä¼ªè‰²å½©æ¸²æŸ“ç®—å?
+/// 伪色彩渲染算子
 /// </summary>
 public class PseudoColorProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -82,11 +82,11 @@ public class PseudoColorProcessor : ImageProcessorBase

        OutputData.Clear();

-        // ç�°åº¦èŒƒå›´è£�å‰ªä¸Žå½’ä¸€åŒ?
+        // 灰度范围裁剪与归一化
        Image<Gray, byte> normalized;
        if (minValue > 0 || maxValue < 255)
        {
-            // å°?[minValue, maxValue] æ˜ å°„åˆ?[0, 255]
+            // 将 [minValue, maxValue] 映射到 [0, 255]
            normalized = inputImage.Clone();
            double scale = 255.0 / Math.Max(maxValue - minValue, 1);
            for (int y = 0; y < normalized.Height; y++)
@@ -135,7 +135,7 @@ public class PseudoColorProcessor : ImageProcessorBase

        var colorImage = colorMat.ToImage<Bgr, byte>();

-        // å°†å½©è‰²å›¾åƒ�å˜å…?OutputDataï¼Œä¾› UI æ˜¾ç¤º
+        // 将彩色图像存入 OutputData，供 UI 显示
        OutputData["PseudoColorImage"] = colorImage;

        _logger.Debug("Process: ColorMap={ColorMap}, MinValue={Min}, MaxValue={Max}, InvertMap={Invert}",
@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? GrayscaleProcessor.cs
+// 文件名: GrayscaleProcessor.cs
 // 描述: 灰度图转换算子，用于将彩色图像转换为灰度图像
 // 功能:
 //   - 标准灰度转换（加权平均）
 //   - 平均值法
 //   - 最大值法
 //   - 最小值法
-// 蝞埈�: �䭾�撟喳�瘜?Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
-// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
+// 算法: 加权平均法 Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// �啣漲�曇蓮�Ｙ�摮?
+/// 灰度图转换算子
 /// </summary>
 public class GrayscaleProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -49,13 +49,13 @@ public class GrayscaleProcessor : ImageProcessorBase
    {
        string method = GetParameter<string>("Method");

-        // 憒��颲枏�撌脩��舐�摨血㦛嚗峕覔�格䲮瘜閗�銵���?
+        // 如果输入已经是灰度图，根据方法进行处理
        var result = inputImage.Clone();

        switch (method)
        {
            case "Average":
-                // 撖嫣�撌脩��舐�摨衣��曉�嚗�像���潭�銝齿㺿�睃㦛�?
+                // 对于已经是灰度的图像，平均值法不改变图像
                break;

            case "Max":
@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? MirrorProcessor.cs
-// æ��è¿°: é•œåƒ�ç®—å�ï¼Œç”¨äºŽå›¾åƒ�ç¿»è½?
+// 文件名: MirrorProcessor.cs
+// 描述: 镜像算子，用于图像翻转
 // 功能:
 //   - 水平镜像（左右翻转）
 //   - 垂直镜像（上下翻转）
-//   - å¯¹è§’é•œåƒ�ï¼ˆæ°´å¹?åž‚ç›´ç¿»è½¬ï¼Œç‰æ•?80Â°æ—‹è½¬ï¼?
+//   - 对角镜像（水平+垂直翻转，等效180°旋转）
 // 算法: 像素坐标映射
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? RotateProcessor.cs
+// 文件名: RotateProcessor.cs
 // 描述: 图像旋转算子
 // 功能:
 //   - 任意角度旋转
 //   - 支持保持原始尺寸或自适应扩展画布
-//   - å�¯é€‰èƒŒæ™¯å¡«å……å€?
-//   - æ”¯æŒ�å�Œçº¿æ€§æ�’å€?
+//   - 可选背景填充值
+//   - 支持双线性插值
 // 算法: 仿射变换旋转
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -101,14 +101,14 @@ public class RotateProcessor : ImageProcessorBase

        if (expandCanvas)
        {
-            // è®¡ç®—æ—‹è½¬å�Žèƒ½å®¹çº³æ•´å¹…å›¾åƒ�çš„ç”»å¸ƒå°ºå¯?
+            // 计算旋转后能容纳整幅图像的画布尺寸
            double rad = Math.Abs(angle * Math.PI / 180.0);
            double sinA = Math.Abs(Math.Sin(rad));
            double cosA = Math.Abs(Math.Cos(rad));
            dstW = (int)Math.Ceiling(srcW * cosA + srcH * sinA);
            dstH = (int)Math.Ceiling(srcW * sinA + srcH * cosA);

-            // è°ƒæ•´æ—‹è½¬çŸ©é˜µçš„å¹³ç§»åˆ†é‡�ï¼Œä½¿å›¾åƒ�å±…ä¸?
+            // 调整旋转矩阵的平移分量，使图像居中
            double[] m = new double[6];
            rotMat.CopyTo(m);
            m[2] += (dstW - srcW) / 2.0;
@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? ThresholdProcessor.cs
+// 文件名: ThresholdProcessor.cs
 // 描述: 阈值分割算子，用于图像二值化处理
 // 功能:
 //   - 固定阈值二值化
-//   - Otsuè‡ªåŠ¨é˜ˆå€¼è®¡ç®?
-//   - å�¯è°ƒèŠ‚é˜ˆå€¼å’Œæœ€å¤§å€?
-//   - å°†ç�°åº¦å›¾åƒ�è½¬æ�¢ä¸ºäºŒå€¼å›¾åƒ?
+//   - Otsu自动阈值计算
+//   - 可调节阈值和最大值
+//   - 将灰度图像转换为二值图像
 // 算法: 阈值分割、Otsu算法
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// é˜ˆå€¼åˆ†å‰²ç®—å?
+/// 阈值分割算子
 /// </summary>
 public class ThresholdProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -1,25 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 譁�ｻｶ蜷? ColorLayerProcessor.cs
-// 謠剰ｿｰ: 濶ｲ蠖ｩ蛻�ｱらｮ怜ｭ撰ｼ悟ｰ��蠎ｦ蝗ｾ蜒乗潔莠ｮ蠎ｦ蛹ｺ髣ｴ蛻�ｱ?
+// 文件名: ColorLayerProcessor.cs
+// 描述: 色彩分层算子，将灰度图像按亮度区间分层
 // 功能:
 //   - 将灰度图像按指定层数均匀分层
-//   - 謾ｯ謖∬�螳壻ｹ牙�螻よ焚�?~16螻ゑｼ�
-//   - 謾ｯ謖∝插蛹蛻�ｱょ柱蝓ｺ莠?Otsu 逧��騾ょｺ泌�螻�
+//   - 支持自定义分层数（2~16层）
+//   - 支持均匀分层和基于 Otsu 的自适应分层
 //   - 可选保留原始灰度或映射为等间距灰度
-// 邂玲ｳ�: 轣ｰ蠎ｦ驥丞喧 / 螟夐�蛟ｼ蛻��?
-// 菴懆? 譚惹ｼ� wei.lw.li@hexagon.com
+// 算法: 灰度量化 / 多阈值分割
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
+using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// 濶ｲ蠖ｩ蛻�ｱらｮ怜ｭ撰ｼ悟ｰ��蠎ｦ蝗ｾ蜒乗潔莠ｮ蠎ｦ蛹ｺ髣ｴ蛻�ｸｺ螟壻ｸｪ螻らｺ?
+/// 色彩分层算子，将灰度图像按亮度区间分为多个层级
 /// </summary>
 public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -88,12 +89,12 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
        _logger.Debug("Process: Layers={Layers}, Method={Method}, OutputMode={OutputMode}, TargetLayer={TargetLayer}",
            layers, method, outputMode, targetLayer);

-        // 隶｡邂怜�螻る�蛟?
+        // 计算分层阈值
        byte[] thresholds = method == "Otsu"
            ? ComputeOtsuMultiThresholds(inputImage, layers)
            : ComputeUniformThresholds(layers);

-        // 隶｡邂玲ｯ丞ｱら噪霎灘�轣ｰ蠎ｦ蛟?
+        // 计算每层的输出灰度值
        byte[] layerValues = ComputeLayerValues(thresholds, layers, outputMode);

        // 应用分层映射
@@ -105,7 +106,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase

        if (targetLayer == 0)
        {
-            // 霎灘�蜈ｨ驛ｨ螻?
+            // 输出全部层
            Parallel.For(0, height, y =>
            {
                for (int x = 0; x < width; x++)
@@ -118,8 +119,8 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
        }
        else
        {
-            // 蜿ｪ霎灘�謖�ｮ壼ｱゑｼ夐我ｸｭ螻ゆｸｺ 255�育區�会ｼ悟�菴吩ｸ?0�磯ｻ托ｼ?
-            int target = targetLayer - 1; // 蜿よ焚莉?蠑蟋具ｼ悟�驛ｨ邏｢蠑穂ｻ?蠑蟋?
+            // 只输出指定层：选中层为 255（白），其余为 0（黑）
+            int target = targetLayer - 1; // 参数从1开始，内部索引从0开始
            Parallel.For(0, height, y =>
            {
                for (int x = 0; x < width; x++)
@@ -136,7 +137,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
    }

    /// <summary>
-    /// 蝮�劇蛻�ｱる�蛟ｼ�壼ｰ?[0, 255] 遲牙�
+    /// 均匀分层阈值：将 [0, 255] 等分
    /// </summary>
    private static byte[] ComputeUniformThresholds(int layers)
    {
@@ -152,7 +153,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
    /// </summary>
    private static byte[] ComputeOtsuMultiThresholds(Image<Gray, byte> image, int layers)
    {
-        // 隶｡邂礼峩譁ｹ蝗?
+        // 计算直方图
        int[] histogram = new int[256];
        var data = image.Data;
        int h = image.Height, w = image.Width;
@@ -175,7 +176,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
        if (layers <= 1 || low >= high)
            return;

-        // 蝨?[low, high] 闌�峩蜀�伽 Otsu 髦亥?
+        // 在 [low, high] 范围内找 Otsu 阈值
        long totalPixels = 0;
        long totalSum = 0;
        for (int i = low; i <= high; i++)
@@ -219,7 +220,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
    }

    /// <summary>
-    /// 隶｡邂玲ｯ丞ｱら噪霎灘�轣ｰ蠎ｦ蛟?
+    /// 计算每层的输出灰度值
    /// </summary>
    private static byte[] ComputeLayerValues(byte[] thresholds, int layers, string outputMode)
    {
@@ -232,7 +233,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
        }
        else // MidValue
        {
-            // 豈丞ｱょ叙蛹ｺ髣ｴ荳ｭ蛟?
+            // 每层取区间中值
            values[0] = (byte)(thresholds.Length > 0 ? thresholds[0] / 2 : 128);
            for (int i = 1; i < layers - 1; i++)
                values[i] = (byte)((thresholds[i - 1] + thresholds[i]) / 2);
@@ -242,7 +243,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
    }

    /// <summary>
-    /// 譬ｹ謐ｮ髦亥ｼ謨ｰ扈�｡ｮ螳壼ワ邏�謇螻槫ｱらｺ?
+    /// 根据阈值数组确定像素所属层级
    /// </summary>
    private static int GetLayerIndex(byte pixel, byte[] thresholds)
    {
@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? ContrastProcessor.cs
-// �讛膩: 撖寞�摨西��渡�摮琜��其�憓𧼮撩�曉�撖寞�摨?
+// 文件名: ContrastProcessor.cs
+// 描述: 对比度调整算子，用于增强图像对比度
 // 功能:
-//   - 蝥踵�批笆瘥𥪜漲�䔶漁摨西��?
-//   - �芸𢆡撖寞�摨行�隡?
-//   - CLAHE嚗�笆瘥𥪜漲�烾��芷����湔䲮�曉�銵∪�嚗?
-//   - �舀�憭𡁶�撖寞�摨血�撘箸䲮瘜?
+//   - 线性对比度和亮度调整
+//   - 自动对比度拉伸
+//   - CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡化）
+//   - 支持多种对比度增强方法
 // 算法: 线性变换、直方图均衡化、CLAHE
-// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// 撖寞�摨西��渡�摮?
+/// 对比度调整算子
 /// </summary>
 public class ContrastProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? GammaProcessor.cs
-// æ��è¿°: Gammaæ ¡æ£ç®—å�ï¼Œç”¨äºŽè°ƒæ•´å›¾åƒ�äº®åº¦å’Œå¯¹æ¯”åº?
+// 文件名: GammaProcessor.cs
+// 描述: Gamma校正算子，用于调整图像亮度和对比度
 // 功能:
-//   - Gammaé�žçº¿æ€§æ ¡æ?
+//   - Gamma非线性校正
 //   - 增益调整
-//   - ä½¿ç”¨æŸ¥æ‰¾è¡¨ï¼ˆLUTï¼‰åŠ é€Ÿå¤„ç�?
+//   - 使用查找表（LUT）加速处理
 //   - 适用于图像显示和亮度调整
 // 算法: Gamma校正公式 output = (input^(1/gamma)) * gain
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? HDREnhancementProcessor.cs
-// æ��è¿°: é«˜åŠ¨æ€�èŒƒå›´ï¼ˆHDRï¼‰å›¾åƒ�å¢žå¼ºç®—å?
+// 文件名: HDREnhancementProcessor.cs
+// 描述: 高动态范围（HDR）图像增强算子
 // 功能:
-//   - å±€éƒ¨è‰²è°ƒæ˜ å°„ï¼ˆLocal Tone Mappingï¼?
-//   - è‡ªé€‚åº”å¯¹æ•°æ˜ å°„ï¼ˆAdaptive Logarithmic Mappingï¼?
+//   - 局部色调映射（Local Tone Mapping）
+//   - 自适应对数映射（Adaptive Logarithmic Mapping）
 //   - Drago色调映射
 //   - 双边滤波色调映射
-//   - å¢žå¼ºå›¾åƒ�æš—éƒ¨å’Œäº®éƒ¨ç»†èŠ?
+//   - 增强图像暗部和亮部细节
 // 算法: 基于色调映射的HDR增强
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// é«˜åŠ¨æ€�èŒƒå›´å›¾åƒ�å¢žå¼ºç®—å?
+/// 高动态范围图像增强算子
 /// </summary>
 public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -138,8 +138,8 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
    }

    /// <summary>
-    /// å±€éƒ¨è‰²è°ƒæ˜ å°?
-    /// å°†å›¾åƒ�åˆ†è§£ä¸ºåŸºç¡€å±‚ï¼ˆå…‰ç…§ï¼‰å’Œç»†èŠ‚å±‚ï¼Œåˆ†åˆ«å¤„ç�†å�Žå�ˆæˆ?
+    /// 局部色调映射
+    /// 将图像分解为基础层（光照）和细节层，分别处理后合成
    /// Base = GaussianBlur(log(I))
    /// Detail = log(I) - Base
    /// Output = exp(Base_compressed + Detail * boost)
@@ -156,22 +156,22 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
            for (int x = 0; x < width; x++)
                floatImage.Data[y, x, 0] = floatImage.Data[y, x, 0] / 255.0f + 0.001f;

-        // å¯¹æ•°åŸ?
+        // 对数域
        var logImage = new Image<Gray, float>(width, height);
        for (int y = 0; y < height; y++)
            for (int x = 0; x < width; x++)
                logImage.Data[y, x, 0] = (float)Math.Log(floatImage.Data[y, x, 0]);

-        // åŸºç¡€å±‚ï¼šå¤§å°ºåº¦é«˜æ–¯æ¨¡ç³Šæ��å�–å…‰ç…§åˆ†é‡?
+        // 基础层：大尺度高斯模糊提取光照分量
        int kernelSize = (int)(sigmaSpace * 6) | 1;
        if (kernelSize < 3) kernelSize = 3;
        var baseLayer = new Image<Gray, float>(width, height);
        CvInvoke.GaussianBlur(logImage, baseLayer, new System.Drawing.Size(kernelSize, kernelSize), sigmaSpace);

-        // ç»†èŠ‚å±?
+        // 细节层
        var detailLayer = logImage - baseLayer;

-        // åŽ‹ç¼©åŸºç¡€å±‚çš„åŠ¨æ€�èŒƒå›?
+        // 压缩基础层的动态范围
        double baseMin = double.MaxValue, baseMax = double.MinValue;
        for (int y = 0; y < height; y++)
        {
@@ -200,7 +200,7 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
            }
        }

-        // å�ˆæˆ�ï¼šåŽ‹ç¼©å�Žçš„åŸºç¡€å±?+ å¢žå¼ºçš„ç»†èŠ‚å±‚
+        // 合成：压缩后的基础层 + 增强的细节层
        var combined = new Image<Gray, float>(width, height);
        for (int y = 0; y < height; y++)
        {
@@ -287,7 +287,7 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
            for (int x = 0; x < width; x++)
                floatImage.Data[y, x, 0] /= 255.0f;

-        // è®¡ç®—å…¨å±€æœ€å¤§äº®åº?
+        // 计算全局最大亮度
        float globalMax = 0;
        for (int y = 0; y < height; y++)
            for (int x = 0; x < width; x++)
@@ -364,7 +364,7 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
            for (int x = 0; x < width; x++)
                floatImage.Data[y, x, 0] /= 255.0f;

-        // å…¨å±€æœ€å¤§äº®åº?
+        // 全局最大亮度
        float maxLum = 0;
        for (int y = 0; y < height; y++)
            for (int x = 0; x < width; x++)
@@ -410,7 +410,7 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase

    /// <summary>
    /// 双边滤波色调映射
-    /// ä½¿ç”¨å�Œè¾¹æ»¤æ³¢åˆ†ç¦»åŸºç¡€å±‚å’Œç»†èŠ‚å±?
+    /// 使用双边滤波分离基础层和细节层
    /// 双边滤波保边特性使得细节层更加精确
    /// </summary>
    private Image<Gray, byte> BilateralToneMapping(Image<Gray, byte> inputImage,
@@ -419,20 +419,20 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
        int width = inputImage.Width;
        int height = inputImage.Height;

-        // è½¬æ�¢ä¸ºæµ®ç‚¹å¹¶å�–å¯¹æ•?
+        // 转换为浮点并取对数
        var floatImage = inputImage.Convert<Gray, float>();
        var logImage = new Image<Gray, float>(width, height);
        for (int y = 0; y < height; y++)
            for (int x = 0; x < width; x++)
                logImage.Data[y, x, 0] = (float)Math.Log(floatImage.Data[y, x, 0] / 255.0f + 0.001);

-        // å�Œè¾¹æ»¤æ³¢æ��å�–åŸºç¡€å±‚ï¼ˆä¿�è¾¹å¹³æ»‘ï¼?
+        // 双边滤波提取基础层（保边平滑）
        int diameter = (int)(sigmaSpace * 2) | 1;
        if (diameter < 3) diameter = 3;
        if (diameter > 31) diameter = 31;

        var baseLayer = new Image<Gray, float>(width, height);
-        // è½¬æ�¢ä¸?byte è¿›è¡Œå�Œè¾¹æ»¤æ³¢ï¼Œå†�è½¬å›ž float
+        // 转换为 byte 进行双边滤波，再转回 float
        var logNorm = NormalizeToByteImage(logImage);
        var baseNorm = new Image<Gray, byte>(width, height);
        CvInvoke.BilateralFilter(logNorm, baseNorm, diameter, sigmaColor, sigmaSpace);
@@ -454,10 +454,10 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
            for (int x = 0; x < width; x++)
                baseLayer.Data[y, x, 0] = (float)(baseNorm.Data[y, x, 0] / 255.0 * logRange + logMin);

-        // ç»†èŠ‚å±?= å¯¹æ•°å›¾åƒ� - åŸºç¡€å±?
+        // 细节层 = 对数图像 - 基础层
        var detailLayer = logImage - baseLayer;

-        // åŽ‹ç¼©åŸºç¡€å±?
+        // 压缩基础层
        double baseMin = double.MaxValue, baseMax = double.MinValue;
        for (int y = 0; y < height; y++)
            for (int x = 0; x < width; x++)
@@ -1,19 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 譁�ｻｶ蜷? HierarchicalEnhancementProcessor.cs
-// 謠剰ｿｰ: 螻よｬ｡蠅槫ｼｺ邂怜ｭ撰ｼ悟渕莠主､壼ｰｺ蠎ｦ鬮俶民蛻�ｧ｣蟇ｹ荳榊酔蟆ｺ蠎ｦ扈�鰍迢ｬ遶句｢槫ｼ?
+// 文件名: HierarchicalEnhancementProcessor.cs
+// 描述: 层次增强算子，基于多尺度高斯分解对不同尺度细节独立增强
 // 功能:
-//   - 蟆�崟蜒丞�隗｣荳ｺ螟壼ｱらｻ�鰍螻?+ 蝓ｺ遑螻?
-//   - 蟇ｹ豈丞ｱらｻ�鰍迢ｬ遶区而蛻ｶ蠅樒�?
-//   - 謾ｯ謖∝渕遑螻ゆｺｮ蠎ｦ隹�紛蜥悟ｯｹ豈泌ｺｦ髯仙�?
+//   - 将图像分解为多层细节层 + 基础层
+//   - 对每层细节独立控制增益
+//   - 支持基础层亮度调整和对比度限制
 // 算法: 多尺度高斯差分分解与重建
-// 菴懆? 譚惹ｼ� wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
+using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -105,16 +106,16 @@ public class HierarchicalEnhancementProcessor : ImageProcessorBase
        int w = inputImage.Width;

        // === 多尺度高斯差分分解（全部在原始分辨率上操作，无需金字塔上下采样） ===
-        // 逕ｨ騾貞｢� sigma 逧�ｫ俶民讓｡邉顔函謌仙ｹｳ貊大ｱょｺ丞��哦0(蜴溷崟), G1, G2, ..., G_n(蝓ｺ遑螻?
-        // 扈�鰍螻?D_i = G_i - G_{i+1}
+        // 用递增 sigma 的高斯模糊生成平滑层序列：G0(原图), G1, G2, ..., G_n(基础层)
+        // 细节层 D_i = G_i - G_{i+1}
        // 重建：output = sum(D_i * gain_i) + G_n * baseGain

-        // 隶｡邂玲ｯ丞ｱら噪鬮俶�?sigma�域欠謨ｰ騾貞｢橸ｼ?
+        // 计算每层的高斯 sigma（指数递增）
        var sigmas = new double[levels];
        for (int i = 0; i < levels; i++)
            sigmas[i] = Math.Pow(2, i + 1); // 2, 4, 8, 16, ...

-        // 逕滓�蟷ｳ貊大ｱょｺ丞���loat 謨ｰ扈�ｼ碁∩蜈?Emgu float Image 逧�琉鬚假ｼ�
+        // 生成平滑层序列（float 数组，避免 Emgu float Image 的问题）
        var smoothLayers = new float[levels + 1][]; // [0]=原图, [1..n]=高斯模糊
        smoothLayers[0] = new float[h * w];
        var srcData = inputImage.Data;
@@ -131,7 +132,7 @@ public class HierarchicalEnhancementProcessor : ImageProcessorBase
            if (ksize < 3) ksize = 3;

            using var src = new Image<Gray, byte>(w, h);
-            // 莉惹ｸ贋ｸ螻?float 霓?byte 蛛夐ｫ俶民讓｡邉?
+            // 从上一层 float 转 byte 做高斯模糊
            var prevLayer = smoothLayers[i];
            var sd = src.Data;
            Parallel.For(0, h, y =>
@@ -180,7 +181,7 @@ public class HierarchicalEnhancementProcessor : ImageProcessorBase
        var result = new Image<Gray, byte>(w, h);
        var resultData = result.Data;

-        // 鬚�ｽｬ謐?gains 荳?float
+        // 预转换 gains 为 float
        var fGains = new float[levels];
        for (int i = 0; i < levels; i++)
            fGains[i] = (float)gains[i];
@@ -209,4 +210,4 @@ public class HierarchicalEnhancementProcessor : ImageProcessorBase
        _logger.Debug("Process completed: {Levels} levels, output={W}x{H}", levels, w, h);
        return result;
    }
-}
+}
@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? HistogramEqualizationProcessor.cs
+// 文件名: HistogramEqualizationProcessor.cs
 // 描述: 直方图均衡化算子，用于增强图像对比度
 // 功能:
 //   - 全局直方图均衡化
-//   - è‡ªé€‚åº”ç›´æ–¹å›¾å�‡è¡¡åŒ–ï¼ˆCLAHEï¼?
-//   - é™�åˆ¶å¯¹æ¯”åº¦å¢žå¼?
+//   - 自适应直方图均衡化（CLAHE）
+//   - 限制对比度增强
 //   - 改善图像的整体对比度
 // 算法: 直方图均衡化、CLAHE
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -122,7 +122,7 @@ public class HistogramEqualizationProcessor : ImageProcessorBase
                var limited = floatTile + diff * Math.Min(clipLimit / 10.0, 1.0);
                var limitedByte = limited.Convert<Gray, byte>();

-                // å¤�åˆ¶åˆ°ç»“æžœå›¾åƒ?
+                // 复制到结果图像
                result.ROI = roi;
                limitedByte.CopyTo(result);
                result.ROI = System.Drawing.Rectangle.Empty;
@@ -1,27 +1,27 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? HistogramOverlayProcessor.cs
+// 文件名: HistogramOverlayProcessor.cs
 // 描述: 直方图叠加算子，计算灰度直方图并以蓝色柱状图绘制到结果图像左上角
 // 功能:
 //   - 计算输入图像的灰度直方图
-//   - 撠�凒�孵㦛蝏睃�銝箄��脣��𤩺��梁𠶖�曉��惩��曉�撌虫�閫?
-//   - 颲枏枂�湔䲮�曄�霈∟”�潭㺭�?
-// 蝞埈�: �啣漲�湔䲮�曄�霈?+ 敶抵𠧧�曉��惩�
-// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 将直方图绘制为蓝色半透明柱状图叠加到图像左上角
+//   - 输出直方图统计表格数据
+// 算法: 灰度直方图统计 + 彩色图像叠加
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
 using System.Text;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// �湔䲮�曉��删�摮琜�霈∠��啣漲�湔䲮�曉僎隞亥��脫��嗅㦛蝏睃��啁��𨅯㦛�誩椰銝𡃏�嚗���嗉��箇�霈∟”�?
+/// 直方图叠加算子，计算灰度直方图并以蓝色柱状图绘制到结果图像左上角，同时输出统计表格
 /// </summary>
 public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -29,11 +29,10 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase

    // 固定参数
    private const int ChartWidth = 256;   // 柱状图绘图区宽度
-
    private const int ChartHeight = 200;  // 柱状图绘图区高度
-    private const int AxisMarginLeft = 50; // Y頧湔�蝑暸��坔捐摨?
-    private const int AxisMarginBottom = 25; // X頧湔�蝑暸��䠷�摨?
-    private const int Padding = 8;        // �峕艶憸嘥���器頝?
+    private const int AxisMarginLeft = 50; // Y轴标签预留宽度
+    private const int AxisMarginBottom = 25; // X轴标签预留高度
+    private const int Padding = 8;        // 背景额外内边距
    private const int PaddingRight = 25;  // 右侧额外内边距（容纳X轴末尾刻度文字）
    private const int Margin = 10;        // 距图像左上角边距
    private const float BgAlpha = 0.6f;
@@ -48,7 +47,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase

    protected override void InitializeParameters()
    {
-        // �惩虾靚���?
+        // 无可调参数
    }

    public override Image<Gray, byte> Process(Image<Gray, byte> inputImage)
@@ -57,7 +56,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
        int w = inputImage.Width;
        var srcData = inputImage.Data;

-        // === 1. 霈∠��啣漲�湔䲮�?===
+        // === 1. 计算灰度直方图 ===
        var hist = new int[256];
        for (int y = 0; y < h; y++)
            for (int x = 0; x < w; x++)
@@ -96,15 +95,15 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase

        // === 3. 输出表格数据 ===
        var sb = new StringBuilder();
-        sb.AppendLine("=== �啣漲�湔䲮�曄�霈?===");
+        sb.AppendLine("=== 灰度直方图统计 ===");
        sb.AppendLine($"图像尺寸: {w} x {h}");
        sb.AppendLine($"总像素数: {totalPixels}");
-        sb.AppendLine($"��撠讐�摨? {minVal}");
-        sb.AppendLine($"��憭抒�摨? {maxVal}");
+        sb.AppendLine($"最小灰度: {minVal}");
+        sb.AppendLine($"最大灰度: {maxVal}");
        sb.AppendLine($"平均灰度: {mean:F2}");
        sb.AppendLine($"中位灰度: {medianVal}");
-        sb.AppendLine($"隡埈㺭�啣漲: {modeVal} (�箇緵 {modeCount} 甈?");
-        sb.AppendLine($"���撌?   {stdDev:F2}");
+        sb.AppendLine($"众数灰度: {modeVal} (出现 {modeCount} 次)");
+        sb.AppendLine($"标准差:   {stdDev:F2}");
        sb.AppendLine();
        sb.AppendLine("灰度值\t像素数\t占比(%)");
        for (int i = 0; i < 256; i++)
@@ -120,8 +119,8 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
        var colorImage = inputImage.Convert<Bgr, byte>();
        var colorData = colorImage.Data;

-        // 撣��嚗朞��臬躹�笔��?Padding + Y頧湔�蝑?+ 蝏睃㦛�?+ Padding嚗�偌撟喉�
-        //        Padding + 蝏睃㦛�?+ X頧湔�蝑?+ Padding嚗���湛�
+        // 布局：背景区域包含 Padding + Y轴标签 + 绘图区 + Padding（水平）
+        //        Padding + 绘图区 + X轴标签 + Padding（垂直）
        int totalW = Padding + AxisMarginLeft + ChartWidth + PaddingRight;
        int totalH = Padding + ChartHeight + AxisMarginBottom + Padding;
        int bgW = Math.Min(totalW, w - Margin);
@@ -133,7 +132,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
            int plotH = Math.Min(ChartHeight, bgH - Padding - AxisMarginBottom - Padding);
            if (plotW <= 0 || plotH <= 0) goto SkipOverlay;

-            // 蝏睃㦛�箏椰銝𡃏��典㦛�譍葉����?
+            // 绘图区左上角在图像中的坐标
            int plotX0 = Margin + Padding + AxisMarginLeft;
            int plotY0 = Margin + Padding;

@@ -164,7 +163,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
                }
            });

-            // 蝏睃��肽𠧧�梁𠶖�?
+            // 绘制蓝色柱状图
            Parallel.For(0, plotH, dy =>
            {
                int imgY = plotY0 + dy;
@@ -188,7 +187,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
                }
            });

-            // === 5. 蝏睃��鞉�頧渡瑪���摨行�瘜?===
+            // === 5. 绘制坐标轴线和刻度标注 ===
            var white = new MCvScalar(255, 255, 255);
            var gray = new MCvScalar(180, 180, 180);

@@ -204,7 +203,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
                new Point(plotX0 + plotW, plotY0 + plotH),
                white, 1);

-            // X頧游�摨? 0, 64, 128, 192, 255
+            // X轴刻度: 0, 64, 128, 192, 255
            int[] xTicks = { 0, 64, 128, 192, 255 };
            foreach (int tick in xTicks)
            {
@@ -220,7 +219,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
                    FontFace.HersheySimplex, FontScale, white, FontThickness);
            }

-            // Y頧游�摨? 0%, 25%, 50%, 75%, 100%
+            // Y轴刻度: 0%, 25%, 50%, 75%, 100%
            for (int i = 0; i <= 4; i++)
            {
                int val = maxCount * i / 4;
@@ -248,7 +247,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
            }
        }

-    SkipOverlay:
+        SkipOverlay:
        OutputData["PseudoColorImage"] = colorImage;

        _logger.Debug("Process completed: histogram overlay, mean={Mean:F2}, stdDev={Std:F2}", mean, stdDev);
@@ -256,7 +255,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
    }

    /// <summary>
-    /// �澆��硋�蝝㰘恣�唬蛹蝝批�摮㛖泵銝莎�憒?12345 �?"12.3K"嚗?
+    /// 格式化像素计数为紧凑字符串（如 12345 → "12.3K"）
    /// </summary>
    private static string FormatCount(int count)
    {
@@ -264,4 +263,4 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
        if (count >= 1_000) return $"{count / 1_000.0:F1}K";
        return count.ToString();
    }
-}
+}
@@ -1,6 +1,6 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? RetinexProcessor.cs
+// 文件名: RetinexProcessor.cs
 // 描述: 基于Retinex的多尺度阴影校正算子
 // 功能:
 //   - 单尺度Retinex (SSR)
@@ -8,19 +8,19 @@
 //   - 带色彩恢复的多尺度Retinex (MSRCR)
 //   - 光照不均匀校正
 //   - 阴影去除
-// ç®—æ³•: Retinexç�†è®º - å°†å›¾åƒ�åˆ†è§£ä¸ºå��å°„åˆ†é‡�å’Œå…‰ç…§åˆ†é‡?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 算法: Retinex理论 - 将图像分解为反射分量和光照分量
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// Retinexå¤šå°ºåº¦é˜´å½±æ ¡æ£ç®—å?
+/// Retinex多尺度阴影校正算子
 /// </summary>
 public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -145,7 +145,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase

        // 高斯模糊得到光照分量
        Image<Gray, float> blurred = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);
-        int kernelSize = (int)(sigma * 6) | 1; // ç¡®ä¿�ä¸ºå¥‡æ•?
+        int kernelSize = (int)(sigma * 6) | 1; // 确保为奇数
        if (kernelSize < 3) kernelSize = 3;
        CvInvoke.GaussianBlur(floatImage, blurred, new System.Drawing.Size(kernelSize, kernelSize), sigma);

@@ -162,7 +162,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
        // R = log(I) - log(I*G)
        Image<Gray, float> retinex = logImage - logBlurred;

-        // åº”ç”¨å¢žç›Šå’Œå��ç§?
+        // 应用增益和偏移
        retinex = retinex * gain + offset;

        // 归一化到0-255
@@ -183,7 +183,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
    /// </summary>
    private Image<Gray, byte> MultiScaleRetinex(Image<Gray, byte> inputImage, double[] sigmas, double gain, int offset)
    {
-        // è½¬æ�¢ä¸ºæµ®ç‚¹å›¾åƒ?
+        // 转换为浮点图像
        Image<Gray, float> floatImage = inputImage.Convert<Gray, float>();
        floatImage = floatImage + 1.0f;

@@ -197,7 +197,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
            }
        }

-        // ç´¯åŠ å¤šä¸ªå°ºåº¦çš„ç»“æž?
+        // 累加多个尺度的结果
        Image<Gray, float> msrResult = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);
        msrResult.SetZero();

@@ -229,10 +229,10 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
        // 平均
        msrResult = msrResult / sigmas.Length;

-        // åº”ç”¨å¢žç›Šå’Œå��ç§?
+        // 应用增益和偏移
        msrResult = msrResult * gain + offset;

-        // å½’ä¸€åŒ?
+        // 归一化
        Image<Gray, byte> result = NormalizeToByteImage(msrResult);

        floatImage.Dispose();
@@ -244,14 +244,14 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase

    /// <summary>
    /// 带色彩恢复的多尺度Retinex (MSRCR)
-    /// å¯¹äºŽç�°åº¦å›¾åƒ�ï¼Œä½¿ç”¨ç®€åŒ–ç‰ˆæœ?
+    /// 对于灰度图像，使用简化版本
    /// </summary>
    private Image<Gray, byte> MultiScaleRetinexCR(Image<Gray, byte> inputImage, double[] sigmas, double gain, int offset)
    {
        // 先执行MSR
        Image<Gray, byte> msrResult = MultiScaleRetinex(inputImage, sigmas, gain, offset);

-        // å¯¹äºŽç�°åº¦å›¾åƒ�ï¼Œè‰²å½©æ�¢å¤�ç®€åŒ–ä¸ºå¯¹æ¯”åº¦å¢žå¼?
+        // 对于灰度图像，色彩恢复简化为对比度增强
        Image<Gray, float> floatMsr = msrResult.Convert<Gray, float>();
        Image<Gray, float> floatInput = inputImage.Convert<Gray, float>();

@@ -285,7 +285,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
    /// </summary>
    private Image<Gray, byte> NormalizeToByteImage(Image<Gray, float> floatImage)
    {
-        // æ‰¾åˆ°æœ€å°�å€¼å’Œæœ€å¤§å€?
+        // 找到最小值和最大值
        double minVal = double.MaxValue;
        double maxVal = double.MinValue;

@@ -1,21 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? SharpenProcessor.cs
+// 文件名: SharpenProcessor.cs
 // 描述: 锐化算子，用于增强图像边缘和细节
 // 功能:
 //   - 拉普拉斯锐化
-//   - é�žé”�åŒ–æŽ©è”½ï¼ˆUnsharp Maskingï¼?
-//   - å�¯è°ƒèŠ‚é”�åŒ–å¼ºåº?
-//   - æ”¯æŒ�å¤šç§�é”�åŒ–æ ?
+//   - 非锐化掩蔽（Unsharp Masking）
+//   - 可调节锐化强度
+//   - 支持多种锐化核
 // 算法: 拉普拉斯算子、非锐化掩蔽
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -94,7 +94,7 @@ public class SharpenProcessor : ImageProcessorBase
        var laplacian = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);
        CvInvoke.Laplacian(inputImage, laplacian, DepthType.Cv32F, 1);

-        // è½¬æ�¢ä¸ºå—èŠ‚ç±»åž?
+        // 转换为字节类型
        var laplacianByte = laplacian.Convert<Gray, byte>();

        // 将拉普拉斯结果加到原图上进行锐化
@@ -124,10 +124,10 @@ public class SharpenProcessor : ImageProcessorBase
        var floatBlurred = blurred.Convert<Gray, float>();
        var detail = floatInput - floatBlurred;

-        // å°†ç»†èŠ‚åŠ å›žåŽŸå›?
+        // 将细节加回原图
        var sharpened = floatInput + detail * strength;

-        // è½¬æ�¢å›žå—èŠ‚ç±»åž?
+        // 转换回字节类型
        var result = sharpened.Convert<Gray, byte>();

        blurred.Dispose();
@@ -1,27 +1,27 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2016-2025 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? SubPixelZoomProcessor.cs
+// 文件名: SubPixelZoomProcessor.cs
 // 描述: 亚像素放大算子，通过高质量插值实现图像的亚像素级放大
 // 功能:
-//   - æ”¯æŒ�ä»»æ„�å€�çŽ‡æ”¾å¤§ï¼ˆå�«å°�æ•°å€�çŽ‡å¦?1.5xã€?.3xï¼?
-//   - å¤šç§�æ�’å€¼æ–¹æ³•ï¼ˆæœ€è¿‘é‚»ã€�å�Œçº¿æ€§ã€�å�Œä¸‰æ¬¡ã€�Lanczosï¼?
+//   - 支持任意倍率放大（含小数倍率如 1.5x、2.3x）
+//   - 多种插值方法（最近邻、双线性、双三次、Lanczos）
 //   - 可选锐化补偿（抵消插值模糊）
-//   - å�¯é€‰æŒ‡å®šè¾“å‡ºå°ºå¯?
-// ç®—æ³•: åŸºäºŽ OpenCV Resize çš„é«˜è´¨é‡�æ�’å€¼æ”¾å¤?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 可选指定输出尺寸
+// 算法: 基于 OpenCV Resize 的高质量插值放大
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// äºšåƒ�ç´ æ”¾å¤§ç®—å?
+/// 亚像素放大算子
 /// </summary>
 public class SubPixelZoomProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -104,7 +104,7 @@ public class SubPixelZoomProcessor : ImageProcessorBase
        if (sharpenAfter)
        {
            // Unsharp Masking: result = result + strength * (result - blur)
-            int ksize = Math.Max(3, (int)(scaleFactor * 2) | 1); // å¥‡æ•°æ ?
+            int ksize = Math.Max(3, (int)(scaleFactor * 2) | 1); // 奇数核
            using var blurred = result.SmoothGaussian(ksize);

            for (int y = 0; y < newHeight; y++)
@@ -124,4 +124,4 @@ public class SubPixelZoomProcessor : ImageProcessorBase

        return result;
    }
-}
+}
@@ -1,24 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? SuperResolutionProcessor.cs
-// �讛膩: �箔�瘛勗漲摮虫������儘���摮?
+// 文件名: SuperResolutionProcessor.cs
+// 描述: 基于深度学习的超分辨率算子
 // 功能:
-//   - �舀� EDSR �?FSRCNN 頞��颲函�璅∪�嚗㇉NNX �澆�嚗?
-//   - �舀� 2x�?x�?x �曉之�滨�
+//   - 支持 EDSR 和 FSRCNN 超分辨率模型（ONNX 格式）
+//   - 支持 2x、3x、4x 放大倍率
 //   - 灰度图像自动转换为三通道输入，推理后转回灰度
 //   - 模型文件自动搜索，支持自定义路径
 //   - 使用 Microsoft.ML.OnnxRuntime 进行推理
 // 算法: EDSR (Enhanced Deep Residual SR) / FSRCNN (Fast SR CNN)
-// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
 using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
 using Serilog;
-using XP.ImageProcessing.Core;
+using System.IO;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -29,9 +30,8 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
 {
    private static readonly ILogger _logger = Log.ForContext<SuperResolutionProcessor>();

-    // 隡朞�蝻枏�嚗屸��漤�憭滚�頧?
+    // 会话缓存，避免重复加载
    private static InferenceSession? _cachedSession;
-
    private static string _cachedModelKey = string.Empty;

    public SuperResolutionProcessor()
@@ -76,17 +76,17 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
        {
            _logger.Error("Model file not found: {Model}_x{Scale}.onnx", model, scale);
            throw new FileNotFoundException(
-                $"頞��颲函�璅∪���辣�芣𪄳�? {model}_x{scale}.onnx\n" +
+                $"超分辨率模型文件未找到: {model}_x{scale}.onnx\n" +
                $"请将模型文件放置到以下任一目录:\n" +
                $"  1. 程序目录/Models/\n" +
                $"  2. 程序目录/\n" +
-                $"璅∪���閬?ONNX �澆���n" +
-                $"�臭蝙�?tf2onnx 隞?.pb 頧祆揢:\n" +
+                $"模型需要 ONNX 格式。\n" +
+                $"可使用 tf2onnx 从 .pb 转换:\n" +
                $"  pip install tf2onnx\n" +
                $"  python -m tf2onnx.convert --input {model}_x{scale}.pb --output {model}_x{scale}.onnx --inputs input:0 --outputs output:0");
        }

-        // �㰘蝸�硋��其�霂?
+        // 加载或复用会话
        string modelKey = $"{model}_{scale}";
        InferenceSession session;
        if (_cachedModelKey == modelKey && _cachedSession != null)
@@ -111,7 +111,7 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
            session = new InferenceSession(modelPath, options);
            _cachedSession = session;
            _cachedModelKey = modelKey;
-            // 霈啣�摰鮋�雿輻鍂�?Execution Provider
+            // 记录实际使用的 Execution Provider
            var providers = session.ModelMetadata?.CustomMetadataMap;
            _logger.Information("Loaded ONNX model: {ModelPath}, Providers: {Providers}",
                modelPath, string.Join(", ", session.GetType().Name));
@@ -134,7 +134,7 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
    }

    /// <summary>
-    /// �閙活�函�嚗���暹� FSRCNN嚗?
+    /// 单次推理（小图或 FSRCNN）
    /// </summary>
    private Image<Gray, byte> ProcessSingle(InferenceSession session, Image<Gray, byte> inputImage, int scale)
    {
@@ -145,8 +145,8 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
        string inputName = session.InputMetadata.Keys.First();
        var inputMeta = session.InputMetadata[inputName];
        int[] dims = inputMeta.Dimensions;
-        // dims �澆�: [1, H, W, C] (NHWC)嚗龦 �航��?1 �?3
-        int inputChannels = dims[^1]; // ���𦒘�蝏湔糓�𡁻��?
+        // dims 格式: [1, H, W, C] (NHWC)，C 可能是 1 或 3
+        int inputChannels = dims[^1]; // 最后一维是通道数

        // 构建输入 tensor: [1, H, W, C] (NHWC)
        // 使用底层数组 + Parallel.For 避免逐元素索引开销
@@ -178,7 +178,7 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
                for (int x = 0; x < w; x++)
                {
                    int px = rowOffset + x * 3;
-                    buf[px] = imgData[y, x, 0];
+                    buf[px]     = imgData[y, x, 0];
                    buf[px + 1] = imgData[y, x, 1];
                    buf[px + 2] = imgData[y, x, 2];
                }
@@ -195,13 +195,13 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
        using var results = session.Run(inputs);
        var outputTensor = results.First().AsTensor<float>();

-        // 颲枏枂 shape: [1, C, H*scale, W*scale] (NCHW嚗峕芋�贝��箇�餈?Transpose)
+        // 输出 shape: [1, C, H*scale, W*scale] (NCHW，模型输出经过 Transpose)
        var shape = outputTensor.Dimensions;
        int outC = shape[1];
        int outH = shape[2];
        int outW = shape[3];

-        // 頧祆揢銝箇�摨血㦛�?
+        // 转换为灰度图像
        // 使用 Parallel.For + 直接内存操作
        Image<Gray, byte> result;
        if (outC == 1)
@@ -217,7 +217,7 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
        }
        else
        {
-            // EDSR: 銝厰�𡁻�颲枏枂 [1, 3, outH, outW] �?�啣漲
+            // EDSR: 三通道输出 [1, 3, outH, outW] → 灰度
            // 直接计算灰度值，跳过中间 BGR 图像分配
            result = new Image<Gray, byte>(outW, outH);
            var outData = result.Data;
@@ -241,13 +241,13 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
    }

    /// <summary>
-    /// ����函�嚗�之�?EDSR嚗㚁�撠�㦛�誩��𣂼��堒��急綫����潭𦻖
+    /// 分块推理（大图 EDSR），将图像切成小块分别推理后拼接
    /// </summary>
    private Image<Gray, byte> ProcessTiled(InferenceSession session, Image<Gray, byte> inputImage, int scale, int tileSize)
    {
        int h = inputImage.Height;
        int w = inputImage.Width;
-        int overlap = 8; // �滚��讐�嚗��撠烐𣄽�亥器蝻䀝憚敶?
+        int overlap = 8; // 重叠像素，减少拼接边缘伪影

        var result = new Image<Gray, byte>(w * scale, h * scale);

@@ -290,7 +290,7 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
    }

    /// <summary>
-    /// �交𪄳璅∪���辣嚗峕�隡睃�蝥扳�蝝Ｗ�銝芰𤌍敶𤏪�.onnx �澆�嚗?
+    /// 查找模型文件，按优先级搜索多个目录（.onnx 格式）
    /// </summary>
    private static string FindModelFile(string model, int scale)
    {
@@ -1,6 +1,6 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? MorphologyProcessor.cs
+// 文件名: MorphologyProcessor.cs
 // 描述: 形态学处理算子，用于二值图像的形态学操作
 // 功能:
 //   - 腐蚀（Erode）：收缩目标区域
@@ -8,15 +8,15 @@
 //   - 开运算（Open）：先腐蚀后膨胀，去除小目标
 //   - 闭运算（Close）：先膨胀后腐蚀，填充小孔洞
 // 算法: 数学形态学运算
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,21 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? DifferenceProcessor.cs
-// æ��è¿°: å·®åˆ†è¿�ç®—ç®—å�ï¼Œç”¨äºŽè¾¹ç¼˜æ£€æµ‹å’Œå�˜åŒ–æ£€æµ?
+// 文件名: DifferenceProcessor.cs
+// 描述: 差分运算算子，用于边缘检测和变化检测
 // 功能:
-//   - å¯¹å›¾åƒ�è¿›è¡Œå·®åˆ†è¿�ç®?
-//   - æ”¯æŒ�æ°´å¹³ã€�åž‚ç›´å’Œå¯¹è§’çº¿å·®åˆ?
-//   - å�¯ç”¨äºŽè¾¹ç¼˜æ£€æµ?
-//   - å�¯é€‰å½’ä¸€åŒ–è¾“å‡?
-// ç®—æ³•: åƒ�ç´ çº§å·®åˆ†è¿�ç®?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 对图像进行差分运算
+//   - 支持水平、垂直和对角线差分
+//   - 可用于边缘检测
+//   - 可选归一化输出
+// 算法: 像素级差分运算
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -96,7 +96,7 @@ public class DifferenceProcessor : ImageProcessorBase
        }
        else // Both
        {
-            // æ¢¯åº¦å¹…å€? sqrt((dx)^2 + (dy)^2)
+            // 梯度幅值: sqrt((dx)^2 + (dy)^2)
            for (int y = 0; y < height - 1; y++)
            {
                for (int x = 0; x < width - 1; x++)
@@ -1,21 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? DivisionProcessor.cs
-// æ��è¿°: é™¤æ³•è¿�ç®—ç®—å�ï¼Œç”¨äºŽå›¾åƒ�å½’ä¸€åŒ–å¤„ç�?
+// 文件名: DivisionProcessor.cs
+// 描述: 除法运算算子，用于图像归一化处理
 // 功能:
-//   - å¯¹å›¾åƒ�åƒ�ç´ å€¼è¿›è¡Œé™¤æ³•è¿�ç®?
+//   - 对图像像素值进行除法运算
 //   - 支持缩放因子调整
 //   - 可选归一化到0-255范围
-//   - å¸¸ç”¨äºŽèƒŒæ™¯æ ¡æ£å’Œå›¾åƒ�å½’ä¸€åŒ?
-// ç®—æ³•: åƒ�ç´ çº§é™¤æ³•è¿�ç®?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 常用于背景校正和图像归一化
+// 算法: 像素级除法运算
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? IntegralProcessor.cs
-// æ��è¿°: ç§¯åˆ†è¿�ç®—ç®—å�ï¼Œè®¡ç®—ç§¯åˆ†å›¾åƒ?
+// 文件名: IntegralProcessor.cs
+// 描述: 积分运算算子，计算积分图像
 // 功能:
-//   - è®¡ç®—ç§¯åˆ†å›¾åƒ�ï¼ˆç´¯åŠ å’Œï¼?
-//   - ç”¨äºŽå¿«é€ŸåŒºåŸŸæ±‚å’?
-//   - æ”¯æŒ�å½’ä¸€åŒ–è¾“å‡?
+//   - 计算积分图像（累加和）
+//   - 用于快速区域求和
+//   - 支持归一化输出
 // 算法: 积分图像算法
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,21 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? MultiplicationProcessor.cs
-// æ��è¿°: ä¹˜æ³•è¿�ç®—ç®—å�ï¼Œç”¨äºŽå›¾åƒ�å¢žå¼?
+// 文件名: MultiplicationProcessor.cs
+// 描述: 乘法运算算子，用于图像增强
 // 功能:
-//   - å¯¹å›¾åƒ�åƒ�ç´ å€¼è¿›è¡Œä¹˜æ³•è¿�ç®?
+//   - 对图像像素值进行乘法运算
 //   - 支持增益调整
-//   - å�¯é€‰å½’ä¸€åŒ–è¾“å‡?
-//   - å¸¸ç”¨äºŽå›¾åƒ�å¢žå¼ºå’Œå¯¹æ¯”åº¦è°ƒæ•?
-// ç®—æ³•: åƒ�ç´ çº§ä¹˜æ³•è¿�ç®?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 可选归一化输出
+//   - 常用于图像增强和对比度调整
+// 算法: 像素级乘法运算
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,24 +1,24 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? OrProcessor.cs
+// 文件名: OrProcessor.cs
 // 描述: 或运算算子，用于图像逻辑运算
 // 功能:
 //   - 对图像进行按位或运算
 //   - 支持与固定值或运算
 //   - 可用于图像合并和掩码操作
 // 算法: 像素级按位或运算
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// æˆ–è¿�ç®—ç®—å?
+/// 或运算算子
 /// </summary>
 public class OrProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -1,17 +1,17 @@
 // ============================================================================
-// æ–‡ä»¶å�? AngleMeasurementProcessor.cs
-// æ��è¿°: è§’åº¦æµ‹é‡�ç®—å� â€?å…±ç«¯ç‚¹çš„ä¸¤æ�¡ç›´çº¿å¤¹è§’
+// 文件名: AngleMeasurementProcessor.cs
+// 描述: 角度测量算子 — 共端点的两条直线夹角
 // 功能:
-//   - ç”¨æˆ·å®šä¹‰ä¸‰ä¸ªç‚¹ï¼šç«¯ç‚¹(é¡¶ç‚¹)ã€�å°„çº?ç»ˆç‚¹ã€�å°„çº?ç»ˆç‚¹
-//   - è®¡ç®—ä¸¤æ�¡å°„çº¿ä¹‹é—´çš„å¤¹è§’ï¼ˆ0Â°~180Â°ï¼?
+//   - 用户定义三个点：端点(顶点)、射线1终点、射线2终点
+//   - 计算两条射线之间的夹角（0°~180°）
 //   - 在图像上绘制两条射线、角度弧线和标注
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -27,7 +27,7 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase

    protected override void InitializeParameters()
    {
-        // ä¸‰ä¸ªç‚¹å��æ ‡ï¼ˆç”±äº¤äº’æŽ§ä»¶æ³¨å…¥ï¼Œä½¿ç”¨ double é�¿å…�å�–æ•´è¯¯å·®ï¼?
+        // 三个点坐标（由交互控件注入，使用 double 避免取整误差）
        Parameters.Add("VX", new ProcessorParameter("VX", "VX", typeof(double), 250.0, null, null, "") { IsVisible = false });
        Parameters.Add("VY", new ProcessorParameter("VY", "VY", typeof(double), 250.0, null, null, "") { IsVisible = false });
        Parameters.Add("AX", new ProcessorParameter("AX", "AX", typeof(double), 100.0, null, null, "") { IsVisible = false });
@@ -44,7 +44,7 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase

        OutputData.Clear();

-        // å�‘é‡� VA å’?VB
+        // 向量 VA 和 VB
        double vax = ax - vx, vay = ay - vy;
        double vbx = bx - vx, vby = by - vy;

@@ -59,11 +59,11 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
            angleDeg = Math.Acos(cosAngle) * 180.0 / Math.PI;
        }

-        // è®¡ç®—è§’åº¦å¼§çš„èµ·å§‹è§’å’Œæ‰«è¿‡è§’ï¼ˆç”¨äºŽç»˜åˆ¶å¼§çº¿ï¼?
+        // 计算角度弧的起始角和扫过角（用于绘制弧线）
        double angleA = Math.Atan2(vay, vax) * 180.0 / Math.PI;
        double angleB = Math.Atan2(vby, vbx) * 180.0 / Math.PI;

-        // ç¡®ä¿�ä»?angleA åˆ?angleB çš„æ‰«è¿‡æ–¹å�‘æ˜¯è¾ƒå°�çš„å¤¹è§?
+        // 确保从 angleA 到 angleB 的扫过方向是较小的夹角
        double sweep = angleB - angleA;
        if (sweep > 180) sweep -= 360;
        if (sweep < -180) sweep += 360;
@@ -84,4 +84,4 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase

        return inputImage.Clone();
    }
-}
+}
@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? BgaVoidRateProcessor.cs
-// æ��è¿°: BGA ç©ºæ´žçŽ‡æ£€æµ‹ç®—å�ï¼ˆä¸¤æ¥è‡ªåŠ¨æ£€æµ‹æ³•ï¼?
+// 文件名: BgaVoidRateProcessor.cs
+// 描述: BGA 空洞率检测算子（两步自动检测法）
 //
 // 处理流程:
-//   ç¬¬ä¸€æ?â€?ç„Šç�ƒå®šä½�: é«˜æ–¯æ¨¡ç³Š â†?Otsuå��å�‘äºŒå€¼åŒ– â†?é—è¿�ç®?â†?è½®å»“æ£€æµ?â†?åœ†åº¦è¿‡æ»¤ â†?æ¤åœ†æ‹Ÿå�ˆ
-//   ç¬¬äºŒæ?â€?æ°”æ³¡æ£€æµ? ç„Šç�ƒè½®å»“æŽ©ç � â†?å�Œé˜ˆå€¼åˆ†å‰?â†?è½®å»“æ£€æµ?â†?é�¢ç§¯è¿‡æ»¤ â†?æ°”æ³¡çŽ‡è®¡ç®?
+//   第一步 — 焊球定位: 高斯模糊 → Otsu反向二值化 → 闭运算 → 轮廓检测 → 圆度过滤 → 椭圆拟合
+//   第二步 — 气泡检测: 焊球轮廓掩码 → 双阈值分割 → 轮廓检测 → 面积过滤 → 气泡率计算
 //
 // 支持多边形ROI限定检测区域，支持IPC-7095标准PASS/FAIL判定
-// æ£ç‰‡æ¨¡å¼�ï¼šç„Šç�?æš—åŒºåŸŸï¼Œæ°”æ³¡=äº®åŒºåŸ?
+// 正片模式：焊球=暗区域，气泡=亮区域
 //
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -43,7 +43,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
            LocalizationHelper.GetString("BgaVoidRateProcessor_RoiMode_Desc"),
            new string[] { "None", "Polygon" }));

-        // å¤šè¾¹å½¢ROIç‚¹æ•°å’Œå��æ ‡ï¼ˆç”±UIæ³¨å…¥ï¼Œä¸�å�¯è§�ï¼Œæœ€å¤šæ”¯æŒ?2ä¸ªç‚¹ï¼?
+        // 多边形ROI点数和坐标（由UI注入，不可见，最多支持32个点）
        Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
        for (int i = 0; i < 32; i++)
        {
@@ -76,7 +76,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
            typeof(double), 0.5, 0.0, 1.0,
            LocalizationHelper.GetString("BgaVoidRateProcessor_BgaCircularity_Desc")));

-        // â”€â”€ ç¬¬äºŒæ¥ï¼šæ°”æ³¡æ£€æµ‹å�‚æ•?â”€â”€
+        // ── 第二步：气泡检测参数 ──
        Parameters.Add("MinThreshold", new ProcessorParameter(
            "MinThreshold",
            LocalizationHelper.GetString("BgaVoidRateProcessor_MinThreshold"),
@@ -148,7 +148,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
        OutputData["RoiMode"] = roiMode;
        OutputData["RoiMask"] = roiMask;

-        _logger.Debug("BgaVoidRate ä¸¤æ¥æ³? BgaArea=[{Min},{Max}], Blur={Blur}, Circ={Circ}, Thresh=[{TMin},{TMax}]",
+        _logger.Debug("BgaVoidRate 两步法: BgaArea=[{Min},{Max}], Blur={Blur}, Circ={Circ}, Thresh=[{TMin},{TMax}]",
            bgaMinArea, bgaMaxArea, bgaBlurSize, bgaCircularity, minThresh, maxThresh);

        // ================================================================
@@ -156,7 +156,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
        // ================================================================
        var bgaResults = DetectBgaBalls(inputImage, bgaBlurSize, bgaMinArea, bgaMaxArea, bgaCircularity, roiMask);

-        _logger.Information("ç¬¬ä¸€æ¥å®Œæˆ? æ£€æµ‹åˆ° {Count} ä¸ªBGAç„Šç�ƒ", bgaResults.Count);
+        _logger.Information("第一步完成: 检测到 {Count} 个BGA焊球", bgaResults.Count);

        if (bgaResults.Count == 0)
        {
@@ -176,7 +176,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
        }

        // ================================================================
-        // ç¬¬äºŒæ¥ï¼šåœ¨æ¯�ä¸ªç„Šç�ƒåŒºåŸŸå†…æ£€æµ‹æ°”æ³?
+        // 第二步：在每个焊球区域内检测气泡
        // ================================================================
        int totalBgaArea = 0;
        int totalVoidArea = 0;
@@ -193,13 +193,13 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
        double overallVoidRate = totalBgaArea > 0 ? (double)totalVoidArea / totalBgaArea * 100.0 : 0;
        string classification = overallVoidRate <= voidLimit ? "PASS" : "FAIL";

-        // æ£€æŸ¥æ¯�ä¸ªç„Šç�ƒæ˜¯å�¦å�•ç‹¬è¶…æ ?
+        // 检查每个焊球是否单独超标
        foreach (var bga in bgaResults)
        {
            bga.Classification = bga.VoidRate <= voidLimit ? "PASS" : "FAIL";
        }

-        _logger.Information("ç¬¬äºŒæ¥å®Œæˆ? æ€»æ°”æ³¡çŽ‡={VoidRate:F1}%, æ°”æ³¡æ•?{Count}, åˆ¤å®š={Class}",
+        _logger.Information("第二步完成: 总气泡率={VoidRate:F1}%, 气泡数={Count}, 判定={Class}",
            overallVoidRate, totalVoidCount, classification);

        // 输出数据
@@ -222,7 +222,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase

    /// <summary>
    /// 第一步：自动检测BGA焊球位置
-    /// ä½¿ç”¨OtsuäºŒå€¼åŒ– + è½®å»“æ£€æµ?+ åœ†åº¦è¿‡æ»¤ + æ¤åœ†æ‹Ÿå�ˆ
+    /// 使用Otsu二值化 + 轮廓检测 + 圆度过滤 + 椭圆拟合
    /// </summary>
    private List<BgaBallInfo> DetectBgaBalls(Image<Gray, byte> input, int blurSize, int minArea, int maxArea, double minCircularity, Image<Gray, byte>? roiMask)
    {
@@ -233,7 +233,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
        var blurred = new Image<Gray, byte>(w, h);
        CvInvoke.GaussianBlur(input, blurred, new Size(blurSize, blurSize), 0);

-        // Otsuè‡ªåŠ¨äºŒå€¼åŒ–ï¼ˆX-Rayæ£ç‰‡ï¼šç„Šç�?æš—åŒºåŸŸï¼‰
+        // Otsu自动二值化（X-Ray正片：焊球=暗区域）
        var binary = new Image<Gray, byte>(w, h);
        CvInvoke.Threshold(blurred, binary, 0, 255, ThresholdType.Otsu | ThresholdType.BinaryInv);

@@ -264,7 +264,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
            double circularity = 4.0 * Math.PI * area / (perimeter * perimeter);
            if (circularity < minCircularity) continue;

-            // éœ€è¦�è‡³å°?ä¸ªç‚¹æ‰�èƒ½æ‹Ÿå�ˆæ¤åœ†
+            // 需要至少5个点才能拟合椭圆
            if (contours[i].Size < 5) continue;

            var ellipse = CvInvoke.FitEllipse(contours[i]);
@@ -284,7 +284,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
            });
        }

-        // æŒ‰é�¢ç§¯ä»Žå¤§åˆ°å°�æŽ’åº?
+        // 按面积从大到小排序
        results.Sort((a, b) => b.BgaArea.CompareTo(a.BgaArea));
        for (int i = 0; i < results.Count; i++) results[i].Index = i + 1;

@@ -296,8 +296,8 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
    }

    /// <summary>
-    /// ç¬¬äºŒæ¥ï¼šåœ¨å�•ä¸ªBGAç„Šç�ƒåŒºåŸŸå†…æ£€æµ‹æ°”æ³?
-    /// ä½¿ç”¨ç„Šç�ƒè½®å»“ä½œä¸ºæŽ©ç �ï¼Œå�Œé˜ˆå€¼åˆ†å‰²æ°”æ³¡åŒºåŸ?
+    /// 第二步：在单个BGA焊球区域内检测气泡
+    /// 使用焊球轮廓作为掩码，双阈值分割气泡区域
    /// </summary>
    private void DetectVoidsInBga(Image<Gray, byte> input, BgaBallInfo bga, int minThresh, int maxThresh, int minVoidArea)
    {
@@ -314,7 +314,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
        int bgaPixels = CvInvoke.CountNonZero(mask);
        bga.BgaArea = bgaPixels;

-        // å�Œé˜ˆå€¼åˆ†å‰²ï¼ˆæ£ç‰‡æ¨¡å¼�ï¼šæ°”æ³?äº®ï¼Œç�°åº¦åœ¨[minThresh, maxThresh]èŒƒå›´å†…åˆ¤ä¸ºæ°”æ³¡ï¼‰
+        // 双阈值分割（正片模式：气泡=亮，灰度在[minThresh, maxThresh]范围内判为气泡）
        var voidImg = new Image<Gray, byte>(w, h);
        byte[,,] srcData = input.Data;
        byte[,,] dstData = voidImg.Data;
@@ -361,7 +361,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
            });
        }

-        // æŒ‰é�¢ç§¯ä»Žå¤§åˆ°å°�æŽ’åº?
+        // 按面积从大到小排序
        bga.Voids.Sort((a, b) => b.Area.CompareTo(a.Area));
        for (int i = 0; i < bga.Voids.Count; i++) bga.Voids[i].Index = i + 1;

@@ -400,4 +400,4 @@ public class VoidInfo
    public double AreaPercent { get; set; }
    public Rectangle BoundingBox { get; set; }
    public Point[] ContourPoints { get; set; } = Array.Empty<Point>();
-}
+}
@@ -1,23 +1,23 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? ContourProcessor.cs
+// 文件名: ContourProcessor.cs
 // 描述: 轮廓查找算子，用于检测和分析图像中的轮廓
 // 功能:
-//   - 璉�瘚见㦛�譍葉����刻蔭撱?
+//   - 检测图像中的外部轮廓
 //   - 根据面积范围过滤轮廓
-//   - 霈∠�頧桀����雿閧鸌敺���Ｙ妖��𪂹�踴��葉敹�����亦畆敶Ｙ�嚗?
-//   - 颲枏枂頧桀�靽⊥�靘𥕦�蝏剖���蝙�?
-// 蝞埈�: �箔�OpenCV��蔭撱𤘪�瘚讠�瘜?
-// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 计算轮廓的几何特征（面积、周长、中心、外接矩形等）
+//   - 输出轮廓信息供后续处理使用
+// 算法: 基于OpenCV的轮廓检测算法
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -117,7 +117,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase

        OutputData.Clear();

-        // �𥕦遣颲枏��曉�����祉鍂鈭𤾸��?
+        // 创建输入图像的副本用于处理
        Image<Gray, byte> processImage = inputImage.Clone();

        // 步骤1：如果启用阈值分割，先进行二值化
@@ -128,18 +128,18 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase

            if (useOtsu)
            {
-                // 雿輻鍂Otsu�芸𢆡���?
+                // 使用Otsu自动阈值
                CvInvoke.Threshold(processImage, thresholdImage, 0, 255, ThresholdType.Otsu);
                _logger.Debug("Applied Otsu threshold");
            }
            else
            {
-                // 雿輻鍂�箏����?
+                // 使用固定阈值
                CvInvoke.Threshold(processImage, thresholdImage, thresholdValue, 255, ThresholdType.Binary);
                _logger.Debug("Applied binary threshold with value {ThresholdValue}", thresholdValue);
            }

-            // 靽嘥����澆������㦛�讐鍂鈭舘�霂?
+            // 保存阈值处理后的图像用于调试
            try
            {
                string debugPath = Path.Combine("logs", $"contour_threshold_{DateTime.Now:yyyyMMdd_HHmmss}.png");
@@ -156,7 +156,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
            processImage = thresholdImage;
        }

-        // 甇仿炊2嚗𡁜��𦦵𤌍��糓暺𤏸𠧧�箏�嚗屸�閬��頧砍㦛�?
+        // 步骤2：如果目标是黑色区域，需要反转图像
        bool isBlackTarget = targetColor != null &&
            (targetColor.Equals("Black", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) ||
             targetColor.Equals("黑色", StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
@@ -180,7 +180,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
            }
        }

-        // 甇仿炊3嚗𡁏䰻�曇蔭撱?
+        // 步骤3：查找轮廓
        using (VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint())
        {
            Mat hierarchy = new Mat();
@@ -1,64 +1,53 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? EllipseDetectionProcessor.cs
-// æ��è¿°: æ¤åœ†æ£€æµ‹ç®—å�ï¼ŒåŸºäºŽè½®å»“åˆ†æž�å’Œæ¤åœ†æ‹Ÿå�ˆæ£€æµ‹å›¾åƒ�ä¸çš„æ¤åœ?
+// 文件名: EllipseDetectionProcessor.cs
+// 描述: 椭圆检测算子，基于轮廓分析和椭圆拟合检测图像中的椭圆
 // 功能:
-//   - é˜ˆå€¼åˆ†å‰?+ è½®å»“æ��å�–
-//   - æ¤åœ†æ‹Ÿå�ˆï¼ˆFitEllipseï¼?
-//   - é�¢ç§¯/è½´é•¿/ç¦»å¿ƒçŽ?æ‹Ÿå�ˆè¯¯å·®å¤šç»´è¿‡æ»¤
-//   - æ”¯æŒ�å�Œé˜ˆå€¼åˆ†å‰²å’Œ Otsu è‡ªåŠ¨é˜ˆå€?
-// ç®—æ³•: é˜ˆå€¼åˆ†å‰?+ OpenCV FitEllipse
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 阈值分割 + 轮廓提取
+//   - 椭圆拟合（FitEllipse）
+//   - 面积/轴长/离心率/拟合误差多维过滤
+//   - 支持双阈值分割和 Otsu 自动阈值
+// 算法: 阈值分割 + OpenCV FitEllipse
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// æ¤åœ†æ£€æµ‹ç»“æž?
+/// 椭圆检测结果
 /// </summary>
 public class EllipseInfo
 {
    /// <summary>序号</summary>
    public int Index { get; set; }
-
    /// <summary>中心点X</summary>
    public float CenterX { get; set; }
-
    /// <summary>中心点Y</summary>
    public float CenterY { get; set; }
-
    /// <summary>长轴长度</summary>
    public float MajorAxis { get; set; }
-
    /// <summary>短轴长度</summary>
    public float MinorAxis { get; set; }
-
-    /// <summary>æ—‹è½¬è§’åº¦ï¼ˆåº¦ï¼?/summary>
+    /// <summary>旋转角度（度）</summary>
    public float Angle { get; set; }
-
    /// <summary>面积</summary>
    public double Area { get; set; }
-
    /// <summary>周长</summary>
    public double Perimeter { get; set; }
-
-    /// <summary>ç¦»å¿ƒçŽ?(0=åœ? æŽ¥è¿‘1=æ‰�æ¤åœ?</summary>
+    /// <summary>离心率 (0=圆, 接近1=扁椭圆)</summary>
    public double Eccentricity { get; set; }
-
    /// <summary>拟合误差（像素）</summary>
    public double FitError { get; set; }
-
    /// <summary>轮廓点集</summary>
    public Point[] ContourPoints { get; set; } = Array.Empty<Point>();
-
    /// <summary>外接矩形</summary>
    public Rectangle BoundingBox { get; set; }
 }
@@ -81,7 +70,7 @@ public class EllipseDetector
    public double MaxFitError { get; set; } = 5.0;
    public int Thickness { get; set; } = 2;

-    /// <summary>æ‰§è¡Œæ¤åœ†æ£€æµ?/summary>
+    /// <summary>执行椭圆检测</summary>
    public List<EllipseInfo> Detect(Image<Gray, byte> inputImage, Image<Gray, byte>? roiMask = null)
    {
        _logger.Debug("Ellipse detection started: UseOtsu={UseOtsu}, MinThreshold={Min}, MaxThreshold={Max}",
@@ -197,7 +186,7 @@ public class EllipseDetector
 }

 /// <summary>
-/// æ¤åœ†æ£€æµ‹ç®—å?
+/// 椭圆检测算子
 /// </summary>
 public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -211,7 +200,7 @@ public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase

    protected override void InitializeParameters()
    {
-        // â”€â”€ å¤šè¾¹å½¢ROIï¼ˆç”±UIæ³¨å…¥ï¼Œæœ€å¤?2ä¸ªç‚¹ï¼?â”€â”€
+        // ── 多边形ROI（由UI注入，最多32个点） ──
        Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
        for (int i = 0; i < 32; i++)
        {
@@ -311,4 +300,4 @@ public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase
        _logger.Information("Ellipse detection completed: detected {Count} ellipses", ellipses.Count);
        return inputImage.Clone();
    }
-}
+}
@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? FillRateProcessor.cs
+// 文件名: FillRateProcessor.cs
 // 描述: 通孔填锡率测量算子（倾斜投影几何法），基于四椭圆ROI
 // 功能:
-//   - æ ·å“�å€¾æ–œçº?5Â°æ”¾ç½®ï¼Œåˆ©ç”¨æŠ•å½±ä½�ç§»å…³ç³»è®¡ç®—å¡«é”¡çŽ‡
-//   - å››ä¸ªæ¤åœ†å®šä¹‰ï¼?
+//   - 样品倾斜约45°放置，利用投影位移关系计算填锡率
+//   - 四个椭圆定义：
 //     E1 = 通孔底部轮廓
 //     E2 = 通孔顶部轮廓
-//     E3 = å¡«é”¡èµ·ç‚¹ï¼ˆä¸ŽE1é‡�å�ˆï¼Œä»£è¡?%å¡«é”¡ï¼?
-//     E4 = å¡«é”¡ç»ˆç‚¹ï¼ˆé”¡å®žé™…å¡«å……åˆ°çš„é«˜åº¦ï¼?
-//   - å¡«é”¡çŽ?= |E4ä¸å¿ƒ - E3ä¸å¿ƒ| / |E2ä¸å¿ƒ - E1ä¸å¿ƒ| Ã— 100%
-//   - çº¯å‡ ä½•æ–¹æ³•ï¼Œä¸�ä¾�èµ–ç�°åº¦åˆ†æž?
-//   - IPC-610 THT åˆ†çº§åˆ¤å®šï¼ˆClass 1/2/3ï¼?
+//     E3 = 填锡起点（与E1重合，代表0%填锡）
+//     E4 = 填锡终点（锡实际填充到的高度）
+//   - 填锡率 = |E4中心 - E3中心| / |E2中心 - E1中心| × 100%
+//   - 纯几何方法，不依赖灰度分析
+//   - IPC-610 THT 分级判定（Class 1/2/3）
 // 算法: 倾斜投影位移比例
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -42,7 +42,7 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase
        // 四个椭圆（由交互控件注入，UI不可见）
        AddEllipseParams("E1", 200, 250, 60, 50, 0);  // 底部
        AddEllipseParams("E2", 220, 180, 60, 50, 0);  // 顶部
-        AddEllipseParams("E3", 200, 250, 60, 50, 0);  // å¡«é”¡èµ·ç‚¹ï¼?E1ï¼?
+        AddEllipseParams("E3", 200, 250, 60, 50, 0);  // 填锡起点（=E1）
        AddEllipseParams("E4", 210, 220, 55, 45, 0);  // 填锡终点

        Parameters.Add("THTLimit", new ProcessorParameter(
@@ -78,7 +78,7 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase
        int e3cx = GetParameter<int>("E3_CX"), e3cy = GetParameter<int>("E3_CY");
        int e4cx = GetParameter<int>("E4_CX"), e4cy = GetParameter<int>("E4_CY");

-        // èŽ·å�–æ¤åœ†è½´å�‚æ•°ï¼ˆç”¨äºŽç»˜åˆ¶ï¼?
+        // 获取椭圆轴参数（用于绘制）
        double e1a = GetParameter<double>("E1_A"), e1b = GetParameter<double>("E1_B"), e1ang = GetParameter<double>("E1_Angle");
        double e2a = GetParameter<double>("E2_A"), e2b = GetParameter<double>("E2_B"), e2ang = GetParameter<double>("E2_Angle");
        double e3a = GetParameter<double>("E3_A"), e3b = GetParameter<double>("E3_B"), e3ang = GetParameter<double>("E3_Angle");
@@ -89,17 +89,17 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase

        OutputData.Clear();

-        // è®¡ç®—é€šå”å…¨é«˜åº¦çš„æŠ•å½±ä½�ç§»ï¼ˆE1åº•éƒ¨ â†?E2é¡¶éƒ¨ï¼?
+        // 计算通孔全高度的投影位移（E1底部 → E2顶部）
        double fullDx = e2cx - e1cx;
        double fullDy = e2cy - e1cy;
        double fullDistance = Math.Sqrt(fullDx * fullDx + fullDy * fullDy);

-        // è®¡ç®—å¡«é”¡é«˜åº¦çš„æŠ•å½±ä½�ç§»ï¼ˆE3èµ·ç‚¹ â†?E4ç»ˆç‚¹ï¼?
+        // 计算填锡高度的投影位移（E3起点 → E4终点）
        double fillDx = e4cx - e3cx;
        double fillDy = e4cy - e3cy;
        double fillDistance = Math.Sqrt(fillDx * fillDx + fillDy * fillDy);

-        // å¡«é”¡çŽ?= å¡«é”¡ä½�ç§» / å…¨é«˜åº¦ä½�ç§?
+        // 填锡率 = 填锡位移 / 全高度位移
        double fillRate = fullDistance > 0 ? (fillDistance / fullDistance) * 100.0 : 0;
        fillRate = Math.Clamp(fillRate, 0, 100);

@@ -130,4 +130,4 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase

        return inputImage.Clone();
    }
-}
+}
@@ -1,27 +1,28 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? LineMeasurementProcessor.cs
-// æ��è¿°: ç›´çº¿æµ‹é‡�ç®—å�ï¼Œç”¨äºŽæµ‹é‡�å›¾åƒ�ä¸ä¸¤ç‚¹ä¹‹é—´çš„è·�ç¦?
+// 文件名: LineMeasurementProcessor.cs
+// 描述: 直线测量算子，用于测量图像中两点之间的距离
 // 功能:
-//   - ç”¨æˆ·æŒ‡å®šä¸¤ä¸ªç‚¹å��æ ‡ï¼ˆåƒ�ç´ å��æ ‡ï¼?
-//   - è®¡ç®—ä¸¤ç‚¹ä¹‹é—´çš„æ¬§æ°�è·�ç¦»ï¼ˆåƒ�ç´ å�•ä½�ï¼?
-//   - æ”¯æŒ�åƒ�ç´ å°ºå¯¸æ ‡å®šï¼Œè¾“å‡ºå®žé™…ç‰©ç�†è·�ç¦?
+//   - 用户指定两个点坐标（像素坐标）
+//   - 计算两点之间的欧氏距离（像素单位）
+//   - 支持像素尺寸标定，输出实际物理距离
 //   - 在图像上绘制测量线和标注
-//   - è¾“å‡ºæµ‹é‡�ç»“æžœä¾›å�Žç»å¤„ç�†ä½¿ç”?
+//   - 输出测量结果供后续处理使用
 // 算法: 欧氏距离计算
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
+using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// ç›´çº¿æµ‹é‡�ç®—å� - æµ‹é‡�ä¸¤ç‚¹ä¹‹é—´çš„è·�ç¦?
+/// 直线测量算子 - 测量两点之间的距离
 /// </summary>
 public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -40,28 +41,28 @@ public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
            LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_X1"),
            typeof(int), 100, null, null,
            LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_X1_Desc"))
-        { IsVisible = false });
+            { IsVisible = false });

        Parameters.Add("Y1", new ProcessorParameter(
            "Y1",
            LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_Y1"),
            typeof(int), 100, null, null,
            LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_Y1_Desc"))
-        { IsVisible = false });
+            { IsVisible = false });

        Parameters.Add("X2", new ProcessorParameter(
            "X2",
            LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_X2"),
            typeof(int), 400, null, null,
            LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_X2_Desc"))
-        { IsVisible = false });
+            { IsVisible = false });

        Parameters.Add("Y2", new ProcessorParameter(
            "Y2",
            LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_Y2"),
            typeof(int), 400, null, null,
            LocalizationHelper.GetString("LineMeasurementProcessor_Y2_Desc"))
-        { IsVisible = false });
+            { IsVisible = false });

        Parameters.Add("PixelSize", new ProcessorParameter(
            "PixelSize",
@@ -119,7 +120,7 @@ public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
        // 计算实际距离
        double actualDistance = pixelDistance * pixelSize;

-        // è®¡ç®—è§’åº¦ï¼ˆç›¸å¯¹äºŽæ°´å¹³æ–¹å�‘ï¼?
+        // 计算角度（相对于水平方向）
        double angleRad = Math.Atan2(dy, dx);
        double angleDeg = angleRad * 180.0 / Math.PI;

@@ -146,4 +147,4 @@ public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase

        return inputImage.Clone();
    }
-}
+}
@@ -1,21 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? PointToLineProcessor.cs
+// 文件名: PointToLineProcessor.cs
 // 描述: 点到直线距离测量算子
 // 功能:
 //   - 用户定义一条直线（两个端点）和一个测量点
-//   - è®¡ç®—æµ‹é‡�ç‚¹åˆ°ç›´çº¿çš„åž‚ç›´è·�ç¦?
+//   - 计算测量点到直线的垂直距离
 //   - 支持像素尺寸标定输出物理距离
 //   - 在图像上绘制直线、测量点、垂足和距离标注
 // 算法: 点到直线距离公式
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
+using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -31,7 +32,7 @@ public class PointToLineProcessor : ImageProcessorBase

    protected override void InitializeParameters()
    {
-        // ç›´çº¿ä¸¤ç«¯ç‚?+ æµ‹é‡�ç‚¹ï¼ˆç”±äº¤äº’æŽ§ä»¶æ³¨å…¥ï¼‰
+        // 直线两端点 + 测量点（由交互控件注入）
        Parameters.Add("L1X", new ProcessorParameter("L1X", "L1X", typeof(int), 100, null, null, "") { IsVisible = false });
        Parameters.Add("L1Y", new ProcessorParameter("L1Y", "L1Y", typeof(int), 200, null, null, "") { IsVisible = false });
        Parameters.Add("L2X", new ProcessorParameter("L2X", "L2X", typeof(int), 400, null, null, "") { IsVisible = false });
@@ -79,7 +80,7 @@ public class PointToLineProcessor : ImageProcessorBase

        if (abLen > 0.001)
        {
-            // å�‰ç§¯æ±‚è·�ç¦?
+            // 叉积求距离
            double cross = Math.Abs(abx * (l1y - py) - aby * (l1x - px));
            pixelDistance = cross / abLen;

@@ -112,4 +113,4 @@ public class PointToLineProcessor : ImageProcessorBase

        return inputImage.Clone();
    }
-}
+}
@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
-// æ–‡ä»¶å�? VoidMeasurementProcessor.cs
+// 文件名: VoidMeasurementProcessor.cs
 // 描述: 空隙测量算子
 //
 // 处理流程:
 //   1. 构建多边形ROI掩码，计算ROI面积
-//   2. åœ¨ROIå†…è¿›è¡Œå�Œé˜ˆå€¼åˆ†å‰²æ��å�–æ°”æ³¡åŒºåŸ?
+//   2. 在ROI内进行双阈值分割提取气泡区域
 //   3. 形态学膨胀合并相邻气泡
 //   4. 轮廓检测，计算每个气泡面积
-//   5. è®¡ç®—ç©ºéš™çŽ?= æ€»æ°”æ³¡é�¢ç§?/ ROIé�¢ç§¯
+//   5. 计算空隙率 = 总气泡面积 / ROI面积
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -32,7 +32,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase

    protected override void InitializeParameters()
    {
-        // â”€â”€ å¤šè¾¹å½¢ROIï¼ˆç”±UIæ³¨å…¥ï¼Œæœ€å¤?2ä¸ªç‚¹ï¼?â”€â”€
+        // ── 多边形ROI（由UI注入，最多32个点） ──
        Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
        for (int i = 0; i < 32; i++)
        {
@@ -40,7 +40,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
            Parameters.Add($"PolyY{i}", new ProcessorParameter($"PolyY{i}", $"PolyY{i}", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
        }

-        // â”€â”€ æ°”æ³¡æ£€æµ‹å�‚æ•?â”€â”€
+        // ── 气泡检测参数 ──
        Parameters.Add("MinThreshold", new ProcessorParameter(
            "MinThreshold",
            LocalizationHelper.GetString("VoidMeasurementProcessor_MinThreshold"),
@@ -109,7 +109,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
        }
        else
        {
-            // æ— ROIæ—¶ä½¿ç”¨å…¨å›?
+            // 无ROI时使用全图
            roiMask = new Image<Gray, byte>(w, h);
            roiMask.SetValue(new Gray(255));
        }
@@ -152,7 +152,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
            CvInvoke.BitwiseAnd(voidImg, roiMask, voidImg);
        }

-        // â”€â”€ è½®å»“æ£€æµ?â”€â”€
+        // ── 轮廓检测 ──
        using var contours = new VectorOfVectorOfPoint();
        using var hierarchy = new Mat();
        CvInvoke.FindContours(voidImg, contours, hierarchy, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
@@ -183,7 +183,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
            });
        }

-        // æŒ‰é�¢ç§¯ä»Žå¤§åˆ°å°�æŽ’åº?
+        // 按面积从大到小排序
        voids.Sort((a, b) => b.Area.CompareTo(a.Area));
        for (int i = 0; i < voids.Count; i++) voids[i].Index = i + 1;

@@ -227,4 +227,4 @@ public class VoidRegionInfo
    public double AreaPercent { get; set; }
    public Rectangle BoundingBox { get; set; }
    public Point[] ContourPoints { get; set; } = Array.Empty<Point>();
-}
+}
@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? BandPassFilterProcessor.cs
-// �讛膩: 撣阡�𡁏誘瘜Ｗ膥蝞堒�嚗𣬚鍂鈭𡡞��笔㦛�誩��?
+// 文件名: BandPassFilterProcessor.cs
+// 描述: 带通滤波器算子，用于频域图像处理
 // 功能:
-//   - �券��煺葉靽萘��孵�憸𤑳���凒��縑�?
+//   - 在频域中保留特定频率范围的信号
 //   - 支持理想、巴特沃斯、高斯三种滤波器类型
 //   - 可调节低频和高频截止频率
 //   - 通过FFT实现频域滤波
 // 算法: 基于离散傅里叶变换（DFT）的频域滤波
-// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,19 +1,19 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? BilateralFilterProcessor.cs
-// æ��è¿°: å�Œè¾¹æ»¤æ³¢ç®—å�ï¼Œç”¨äºŽä¿�è¾¹é™�å™?
+// 文件名: BilateralFilterProcessor.cs
+// 描述: 双边滤波算子，用于保边降噪
 // 功能:
 //   - 双边滤波
-//   - ä¿�æŒ�è¾¹ç¼˜æ¸…æ™°çš„å�Œæ—¶å¹³æ»‘å›¾åƒ?
+//   - 保持边缘清晰的同时平滑图像
 //   - 可调节核大小和标准差
 // 算法: 双边滤波
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? GaussianBlurProcessor.cs
+// 文件名: GaussianBlurProcessor.cs
 // 描述: 高斯模糊算子，用于图像平滑和降噪
 // 功能:
-//   - é«˜æ–¯æ ¸å�·ç§¯å¹³æ»?
+//   - 高斯核卷积平滑
 //   - 可调节核大小和标准差
 //   - 有效去除高斯噪声
 //   - 保持边缘相对清晰
-// ç®—æ³•: é«˜æ–¯æ»¤æ³¢å™¨å�·ç§?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 算法: 高斯滤波器卷积
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? HighPassFilterProcessor.cs
+// 文件名: HighPassFilterProcessor.cs
 // 描述: 高通滤波算子，用于边缘增强
 // 功能:
-//   - é«˜é€šæ»¤æ³¢ï¼ˆé¢‘åŸŸï¼?
+//   - 高通滤波（频域）
 //   - 边缘增强
 //   - 去除低频信息
-//   - å�¯è°ƒèŠ‚æˆªæ¢é¢‘çŽ?
+//   - 可调节截止频率
 // 算法: 高斯高通滤波器（频域）
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// é«˜é€šæ»¤æ³¢ç®—å?
+/// 高通滤波算子
 /// </summary>
 public class HighPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -69,7 +69,7 @@ public class HighPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
        Mat dftImage = new Mat();
        CvInvoke.Dft(complexImage, dftImage, DxtType.Forward);

-        // åˆ†ç¦»å®žéƒ¨å’Œè™šéƒ?
+        // 分离实部和虚部
        using (var dftPlanes = new Emgu.CV.Util.VectorOfMat())
        {
            CvInvoke.Split(dftImage, dftPlanes);
@@ -80,7 +80,7 @@ public class HighPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
            // 创建高通滤波器
            Mat filter = CreateHighPassFilter(rows, cols, cutoffFrequency);

-            // åº”ç”¨æ»¤æ³¢å™?
+            // 应用滤波器
            CvInvoke.Multiply(real, filter, real);
            CvInvoke.Multiply(imag, filter, imag);

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? LowPassFilterProcessor.cs
+// 文件名: LowPassFilterProcessor.cs
 // 描述: 低通滤波算子，用于去除高频噪声
 // 功能:
-//   - ä½Žé€šæ»¤æ³¢ï¼ˆé¢‘åŸŸï¼?
+//   - 低通滤波（频域）
 //   - 去除高频噪声
 //   - 平滑图像
-//   - å�¯è°ƒèŠ‚æˆªæ¢é¢‘çŽ?
+//   - 可调节截止频率
 // 算法: 高斯低通滤波器（频域）
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// ä½Žé€šæ»¤æ³¢ç®—å?
+/// 低通滤波算子
 /// </summary>
 public class LowPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -69,7 +69,7 @@ public class LowPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
        Mat dftImage = new Mat();
        CvInvoke.Dft(complexImage, dftImage, DxtType.Forward);

-        // åˆ†ç¦»å®žéƒ¨å’Œè™šéƒ?
+        // 分离实部和虚部
        using (var dftPlanes = new Emgu.CV.Util.VectorOfMat())
        {
            CvInvoke.Split(dftImage, dftPlanes);
@@ -80,7 +80,7 @@ public class LowPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
            // 创建低通滤波器
            Mat filter = CreateLowPassFilter(rows, cols, cutoffFrequency);

-            // åº”ç”¨æ»¤æ³¢å™?
+            // 应用滤波器
            CvInvoke.Multiply(real, filter, real);
            CvInvoke.Multiply(imag, filter, imag);

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? MeanFilterProcessor.cs
+// 文件名: MeanFilterProcessor.cs
 // 描述: 均值滤波算子，用于图像平滑
 // 功能:
-//   - å�‡å€¼æ»¤æ³?
+//   - 均值滤波
 //   - 简单快速的平滑方法
 //   - 可调节核大小
-// ç®—æ³•: å�‡å€¼æ»¤æ³?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 算法: 均值滤波
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// å�‡å€¼æ»¤æ³¢ç®—å?
+/// 均值滤波算子
 /// </summary>
 public class MeanFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? MedianFilterProcessor.cs
+// 文件名: MedianFilterProcessor.cs
 // 描述: 中值滤波算子，用于去除椒盐噪声
 // 功能:
-//   - ä¸å€¼æ»¤æ³?
+//   - 中值滤波
 //   - 有效去除椒盐噪声
 //   - 保持边缘清晰
 //   - 可调节核大小
-// ç®—æ³•: ä¸å€¼æ»¤æ³?
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 算法: 中值滤波
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// ä¸å€¼æ»¤æ³¢ç®—å?
+/// 中值滤波算子
 /// </summary>
 public class MedianFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? ShockFilterProcessor.cs
+// 文件名: ShockFilterProcessor.cs
 // 描述: 冲击滤波算子，用于图像锐化和边缘增强
 // 功能:
-//   - åŸºäºŽPDEçš„å›¾åƒ�é”�åŒ?
+//   - 基于PDE的图像锐化
 //   - 增强边缘同时保持平滑区域
 //   - 可调节迭代次数和滤波强度
 //   - 适用于模糊图像的恢复
 // 算法: 冲击滤波器（Shock Filter）基于偏微分方程
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? HorizontalEdgeProcessor.cs
+// 文件名: HorizontalEdgeProcessor.cs
 // 描述: 水平边缘检测算子，专门用于检测水平方向的边缘
 // 功能:
-//   - æ£€æµ‹æ°´å¹³è¾¹ç¼?
+//   - 检测水平边缘
 //   - 支持Prewitt和Sobel算子
 //   - 可调节检测灵敏度
 //   - 适用于检测水平线条和纹理
 // 算法: Prewitt/Sobel水平算子
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// æ°´å¹³è¾¹ç¼˜æ£€æµ‹ç®—å?
+/// 水平边缘检测算子
 /// </summary>
 public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -92,15 +92,15 @@ public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase

    private Image<Gray, byte> ApplySobel(Image<Gray, byte> inputImage, double sensitivity, int threshold)
    {
-        // ä½¿ç”¨Sobelç®—å�æ£€æµ‹æ°´å¹³è¾¹ç¼˜ï¼ˆYæ–¹å�‘å¯¼æ•°ï¼?
+        // 使用Sobel算子检测水平边缘（Y方向导数）
        Image<Gray, float> sobelY = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);
        CvInvoke.Sobel(inputImage, sobelY, DepthType.Cv32F, 0, 1, 3);

-        // è½¬æ�¢ä¸ºç»�å¯¹å€¼å¹¶åº”ç”¨ç�µæ•�åº?
+        // 转换为绝对值并应用灵敏度
        Image<Gray, byte> result = new Image<Gray, byte>(inputImage.Size);
        CvInvoke.ConvertScaleAbs(sobelY, result, sensitivity, 0);

-        // åº”ç”¨é˜ˆå€?
+        // 应用阈值
        if (threshold > 0)
        {
            CvInvoke.Threshold(result, result, threshold, 255, ThresholdType.Binary);
@@ -141,10 +141,10 @@ public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase
                sum -= inputData[y + 1, x, 0];
                sum -= inputData[y + 1, x + 1, 0];

-                // å�–ç»�å¯¹å€¼å¹¶åº”ç”¨ç�µæ•�åº?
+                // 取绝对值并应用灵敏度
                int value = (int)(Math.Abs(sum) * sensitivity);

-                // åº”ç”¨é˜ˆå€?
+                // 应用阈值
                if (value > threshold)
                {
                    outputData[y, x, 0] = (byte)Math.Min(255, value);
@@ -161,11 +161,11 @@ public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase

    private Image<Gray, byte> ApplySimple(Image<Gray, byte> inputImage, double sensitivity, int threshold)
    {
-        // ç®€å�•å·®åˆ†ç®—å?
+        // 简单差分算子
        // [ 1  1  1]
        // [ 0  0  0]
        // [-1 -1 -1]
-        // ä½†æ�ƒé‡�æ›´ç®€å�?
+        // 但权重更简单

        int width = inputImage.Width;
        int height = inputImage.Height;
@@ -182,7 +182,7 @@ public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase
                int diff = inputData[y - 1, x, 0] - inputData[y + 1, x, 0];
                int value = (int)(Math.Abs(diff) * sensitivity);

-                // åº”ç”¨é˜ˆå€?
+                // 应用阈值
                if (value > threshold)
                {
                    outputData[y, x, 0] = (byte)Math.Min(255, value);
@@ -1,31 +1,31 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? KirschEdgeProcessor.cs
-// �讛膩: Kirsch颲寧�璉�瘚讠�摮琜��其�璉�瘚见㦛�讛器蝻?
+// 文件名: KirschEdgeProcessor.cs
+// 描述: Kirsch边缘检测算子，用于检测图像边缘
 // 功能:
-//   - Kirsch蝞堒�颲寧�璉�瘚?
-//   - 8銝芣䲮�𤑳�颲寧�璉�瘚?
+//   - Kirsch算子边缘检测
+//   - 8个方向的边缘检测
 //   - 输出最大响应方向的边缘
-//   - 撖孵臁憯唳��笔漲雿?
-// 蝞埈�: Kirsch蝞堒�嚗?�孵�璅⊥踎嚗?
-// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
+//   - 对噪声敏感度低
+// 算法: Kirsch算子（8方向模板）
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// Kirsch颲寧�璉�瘚讠�摮?
+/// Kirsch边缘检测算子
 /// </summary>
 public class KirschEdgeProcessor : ImageProcessorBase
 {
    private static readonly ILogger _logger = Log.ForContext<KirschEdgeProcessor>();

-    // Kirsch蝞堒��?銝芣䲮�烐芋�?
+    // Kirsch算子的8个方向模板
    private static readonly int[][,] KirschKernels = new int[8][,]
    {
        // N
@@ -86,14 +86,14 @@ public class KirschEdgeProcessor : ImageProcessorBase
        Image<Gray, byte> result = new Image<Gray, byte>(width, height);
        byte[,,] outputData = result.Data;

-        // 撖寞�銝芸�蝝惩��?銝枝irsch璅⊥踎嚗����憭批�摨?
+        // 对每个像素应用8个Kirsch模板，取最大响应
        for (int y = 1; y < height - 1; y++)
        {
            for (int x = 1; x < width - 1; x++)
            {
                int maxResponse = 0;

-                // 撖?銝芣䲮�穃��怨恣蝞?
+                // 对8个方向分别计算
                for (int k = 0; k < 8; k++)
                {
                    int sum = 0;
@@ -106,7 +106,7 @@ public class KirschEdgeProcessor : ImageProcessorBase
                        }
                    }

-                    // �𣇉�撖孵�?
+                    // 取绝对值
                    sum = Math.Abs(sum);
                    if (sum > maxResponse)
                    {
@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// æ–‡ä»¶å�? SobelEdgeProcessor.cs
-// æ��è¿°: Sobelè¾¹ç¼˜æ£€æµ‹ç®—å�ï¼Œç”¨äºŽæ£€æµ‹å›¾åƒ�è¾¹ç¼?
+// 文件名: SobelEdgeProcessor.cs
+// 描述: Sobel边缘检测算子，用于检测图像边缘
 // 功能:
-//   - Sobelç®—å�è¾¹ç¼˜æ£€æµ?
-//   - æ”¯æŒ�Xæ–¹å�‘ã€�Yæ–¹å�‘å’Œç»„å�ˆæ£€æµ?
+//   - Sobel算子边缘检测
+//   - 支持X方向、Y方向和组合检测
 //   - 可调节核大小
-//   - è¾“å‡ºè¾¹ç¼˜å¼ºåº¦å›?
+//   - 输出边缘强度图
 // 算法: Sobel算子
-// ä½œè€? æ�Žä¼Ÿ wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================

 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using Serilog;
 using XP.ImageProcessing.Core;
+using Serilog;

 namespace XP.ImageProcessing.Processors;

 /// <summary>
-/// Sobelè¾¹ç¼˜æ£€æµ‹ç®—å?
+/// Sobel边缘检测算子
 /// </summary>
 public class SobelEdgeProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -96,7 +96,7 @@ public class SobelEdgeProcessor : ImageProcessorBase
            // 计算梯度幅值：sqrt(Gx^2 + Gy^2)
            Image<Gray, float> magnitude = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);

-            // æ‰‹åŠ¨è®¡ç®—å¹…å€?
+            // 手动计算幅值
            for (int y = 0; y < inputImage.Height; y++)
            {
                for (int x = 0; x < inputImage.Width; x++)