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XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/RetinexProcessor.cs

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-// 文件� 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
-// 算法: Retinex�论 - 将图�分解为�射分�和光照分�
-// 作� �伟 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>
-/// Retinex多尺度阴影校正算�
+/// 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; // 确�为奇�
+        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;
 
-        // 应用增益和��
+        // 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)
     {
-        // 转�为浮点图�
+        // 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
             }
         }
 
-        // 累加多个尺度的结�
+        // 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;
 
-        // 应用增益和��
+        // 应用增益和偏移
         msrResult = msrResult * gain + offset;
 
-        // 归一�
+        // 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)
-    /// 对于�度图�，使用简化版�
+    /// 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);
 
-        // 对于�度图�，色彩��简化为对比度增�
+        // 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)
     {
-        // 找到最�值和最大�
+        // 找到最小值和最大值
         double minVal = double.MaxValue;
         double maxVal = double.MinValue;