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XP.ImageProcessing.CfgControl/LocalizationHelper.cs

@@ -5,14 +5,14 @@ namespace XP.ImageProcessing.CfgControl;
 
 /// <summary>
 /// 本地化辅助类，用于管理多语言资源
-/// �?ImageProcessing 主项目的语言设置同步
+/// 与 ImageProcessing 主项目的语言设置同步
 /// </summary>
 public static class LocalizationHelper
 {
     private static ResourceManager? _resourceManager;
 
     /// <summary>
-    /// 资源管理�?
+    /// 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">资源�?/param>
+    /// <param name="key">资源键</param>
     /// <returns>本地化字符串</returns>
     public static string GetString(string key)
     {

XP.ImageProcessing.CfgControl/ProcessorParameterControl.xaml.cs

@@ -1,6 +1,6 @@
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using System.Windows;
 using System.Windows.Controls;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.CfgControl;
 
@@ -24,7 +24,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 更新"未选择算子"的文�?
+    /// 更新"未选择算子"的文本
     /// </summary>
     private void UpdateNoProcessorText()
     {
@@ -41,7 +41,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 加载算子参数并生�?UI
+    /// 加载算子参数并生成 UI
     /// </summary>
     public void LoadProcessor(ImageProcessorBase? processor)
     {
@@ -68,7 +68,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 根据参数类型创建对应的控�?
+    /// 根据参数类型创建对应的控件
     /// </summary>
     private void CreateParameterControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -88,7 +88,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
         };
         pnlParameters.Children.Add(label);
 
-        // 根据参数类型创建不同的控�?
+        // 根据参数类型创建不同的控件
         UIElement? control = null;
 
         if (param.ValueType == typeof(int))
@@ -133,8 +133,8 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建整数类型控件（Slider + TextBox 或仅 TextBox�?
+    /// 创建整数类型控件（Slider + TextBox 或仅 TextBox）
-    /// �?MinValue �?MaxValue 都为 null 时，只显示文本框，不显示滑块
+    /// 当 MinValue 和 MaxValue 都为 null 时，只显示文本框，不显示滑块
     /// </summary>
     private UIElement CreateIntegerControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -201,8 +201,8 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建浮点数类型控件（Slider + TextBox 或仅 TextBox�?
+    /// 创建浮点数类型控件（Slider + TextBox 或仅 TextBox）
-    /// �?MinValue �?MaxValue 都为 null 时，只显示文本框，不显示滑块
+    /// 当 MinValue 和 MaxValue 都为 null 时，只显示文本框，不显示滑块
     /// </summary>
     private UIElement CreateDoubleControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -268,7 +268,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建布尔类型控件（CheckBox�?
+    /// 创建布尔类型控件（CheckBox）
     /// </summary>
     private UIElement CreateBooleanControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -295,7 +295,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建下拉框控件（ComboBox�?
+    /// 创建下拉框控件（ComboBox）
     /// </summary>
     private UIElement CreateComboBoxControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -322,7 +322,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
             {
                 _currentProcessor?.SetParameter(param.Name, comboBox.SelectedItem.ToString()!);
 
-                // 如果�?FilterType 参数，重新加载界面以更新参数可见�?
+                // 如果是 FilterType 参数，重新加载界面以更新参数可见性
                 if (param.Name == "FilterType")
                 {
                     LoadProcessor(_currentProcessor);
@@ -336,7 +336,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建文本框控件（TextBox�?
+    /// 创建文本框控件（TextBox）
     /// </summary>
     private UIElement CreateTextBoxControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -358,7 +358,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 获取当前配置的算�?
+    /// 获取当前配置的算子
     /// </summary>
     public ImageProcessorBase? GetProcessor()
     {

XP.ImageProcessing.Core/ImageProcessorBase.cs

@@ -1,15 +1,15 @@
-// ============================================================================
+// ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件�? ImageProcessorBase.cs
+// 文件名: ImageProcessorBase.cs
-// 描述: 8位图像处理算子基类，定义图像处理算子的通用接口和行�?
+// 描述: 8位图像处理算子基类，定义图像处理算子的通用接口和行为
 // 功能:
 //   - 定义算子的基本属性（名称、描述）
 //   - 参数管理（设置、获取、验证）
-//   - ROI（感兴趣区域）处理支�?
+//   - ROI（感兴趣区域）处理支持
 //   - 输出数据管理（用于传递额外信息如轮廓等）
-//   - 为所�?位图像处理算子提供统一的基础框架
+//   - 为所有8位图像处理算子提供统一的基础框架
 // 设计模式: 模板方法模式
-// 作�? 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
@@ -49,7 +49,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 初始化算子参数（子类实现�?
+    /// 初始化算子参数（子类实现）
     /// </summary>
     protected abstract void InitializeParameters();
 
@@ -59,7 +59,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     public abstract Image<Gray, byte> Process(Image<Gray, byte> inputImage);
 
     /// <summary>
-    /// 执行图像处理（带矩形ROI支持�?
+    /// 执行图像处理（带矩形ROI支持）
     /// </summary>
     public Image<Gray, byte> ProcessWithROI(Image<Gray, byte> inputImage)
     {
@@ -71,7 +71,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
 
             var processedROI = Process(roiImage);
 
-            // �?ROI 偏移量保存到输出数据中，供轮廓绘制等使用
+            // 将 ROI 偏移量保存到输出数据中，供轮廓绘制等使用
             OutputData["ROIOffset"] = new System.Drawing.Point(ROI.Value.X, ROI.Value.Y);
 
             var result = inputImage.Clone();
@@ -87,7 +87,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 执行图像处理（带多边形ROI掩码支持�?
+    /// 执行图像处理（带多边形ROI掩码支持）
     /// </summary>
     public Image<Gray, byte> ProcessWithPolygonROI(Image<Gray, byte> inputImage)
     {
@@ -100,7 +100,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
         var mask = new Image<Gray, byte>(inputImage.Width, inputImage.Height);
         mask.SetValue(new Gray(0));
 
-        // 绘制多边形掩码（白色表示ROI区域�?
+        // 绘制多边形掩码（白色表示ROI区域）
         using (var vop = new VectorOfPoint(PolygonROIPoints))
         {
             using (var vvop = new VectorOfVectorOfPoint(vop))
@@ -115,12 +115,12 @@ public abstract class ImageProcessorBase
         // 创建结果图像
         var result = inputImage.Clone();
 
-        // 使用掩码：ROI内使用处理后的像素，ROI外保持原始像�?
+        // 使用掩码：ROI内使用处理后的像素，ROI外保持原始像素
         for (int y = 0; y < inputImage.Height; y++)
         {
             for (int x = 0; x < inputImage.Width; x++)
             {
-                if (mask.Data[y, x, 0] > 0)  // 在ROI�?
+                if (mask.Data[y, x, 0] > 0)  // 在ROI内
                 {
                     result.Data[y, x, 0] = processedImage.Data[y, x, 0];
                 }
@@ -137,7 +137,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 获取所有参数列�?
+    /// 获取所有参数列表
     /// </summary>
     public List<ProcessorParameter> GetParameters()
     {
@@ -145,7 +145,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 设置参数�?
+    /// 设置参数值
     /// </summary>
     public void SetParameter(string name, object value)
     {

XP.ImageProcessing.Core/ProcessorParameter.cs

@@ -1,14 +1,14 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? ProcessorParameter.cs
+// 文件名: ProcessorParameter.cs
 // 描述: 图像处理算子参数定义类，用于描述算子的可配置参数
 // 功能:
 //   - 定义参数的基本属性（名称、类型、默认值）
 //   - 支持参数范围约束（最小值、最大值）
-//   - �舀��帋蜀蝐餃���㺭嚗���厰�厰★嚗?
+//   - 支持枚举类型参数（下拉选项）
 //   - 提供参数描述信息用于UI显示
-//   - 蝏煺�����啁恣��㦤�?
+//   - 统一的参数管理机制
-// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
+// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 namespace XP.ImageProcessing.Core;
@@ -18,7 +18,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.Core;
 /// </summary>
 public class ProcessorParameter
 {
-    /// <summary>��㺭�滨妍嚗�誨��葉雿輻鍂嚗?/summary>
+    /// <summary>参数名称（代码中使用）</summary>
     public string Name { get; set; }
 
     /// <summary>显示名称（UI中显示）</summary>
@@ -27,7 +27,7 @@ public class ProcessorParameter
     /// <summary>参数类型</summary>
     public Type ValueType { get; set; }
 
-    /// <summary>敶枏��?/summary>
+    /// <summary>当前值</summary>
     public object Value { get; set; }
 
     /// <summary>最小值（可选）</summary>

XP.ImageProcessing.Processors/LocalizationHelper.cs

@@ -5,14 +5,14 @@ namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 本地化辅助类，用于管理多语言资源
-/// �ImageProcessing 主项目的语言设置�步
+/// 与 ImageProcessing 主项目的语言设置同步
 /// </summary>
 public static class LocalizationHelper
 {
     private static ResourceManager? _resourceManager;
 
     /// <summary>
-    /// 资�管��
+    /// 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">资��/param>
+    /// <param name="key">资源键</param>
     /// <returns>本地化字符串</returns>
     public static string GetString(string key)
     {

XP.ImageProcessing.Processors/其他/FilmEffectProcessor.cs

@@ -1,21 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� FilmEffectProcessor.cs
+// 文件名: FilmEffectProcessor.cs
-// �述: 电�胶片效果算�，模拟传统X射线胶片的显示效�
+// 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:
-//   - 窗宽窗�（Window/Level）调�
+//   - 窗宽窗位（Window/Level）调整
-//   - 胶片�转（正�负片�
+//   - 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）
-//   - 使用查找表（LUT）加速处�
+//   - 使用查找表（LUT）加速处理
-// 算法: 窗宽窗�映射 + 特性曲线��
+// 算法: 窗宽窗位映射 + 特性曲线变换
-// 作� �伟 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;
 
@@ -102,7 +103,7 @@ public class FilmEffectProcessor : ImageProcessorBase
         double curveStrength = GetParameter<double>("CurveStrength");
         double edgeEnhance = GetParameter<double>("EdgeEnhance");
 
-        // 构建查找�
+        // 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++)
         {
-            // 窗宽窗�映射�[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);
 
-            // 应用特性曲�
+            // 应用特性曲线
             double mapped = curve switch
             {
                 "Sigmoid" => ApplySigmoid(normalized, strength),

XP.ImageProcessing.Processors/其他/PseudoColorProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-//   - �选�转色彩映射方�
+//   - 可选反转色彩映射方向
-// 算法: 查找表（LUT）色彩映�
+// 算法: 查找表（LUT）色彩映射
-// 作� �伟 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>
-/// 伪色彩渲染算�
+/// 伪色彩渲染算子
 /// </summary>
 public class PseudoColorProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -82,11 +82,11 @@ public class PseudoColorProcessor : ImageProcessorBase
 
         OutputData.Clear();
 
-        // �度范围�剪与归一�
+        // 灰度范围裁剪与归一化
         Image<Gray, byte> normalized;
         if (minValue > 0 || maxValue < 255)
         {
-            // �[minValue, maxValue] 映射�[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>();
 
-        // 将彩色图�存�OutputData，供 UI 显示
+        // 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}",

XP.ImageProcessing.Processors/图像变换/GrayscaleProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-// 算法: 加�平��Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
+// 算法: 加权平均法 Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
-// 作� �伟 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>
-/// �度图转�算�
+/// 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");
 
-        // 如果输入已�是�度图，根�方法进行处�
+        // 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":
-                // 对于已�是�度的图�，平�值法�改�图�
+                // 对于已经是灰度的图像，平均值法不改变图像
                 break;
 
             case "Max":

XP.ImageProcessing.Processors/图像变换/MirrorProcessor.cs

@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� MirrorProcessor.cs
+// 文件名: MirrorProcessor.cs
-// �述: 镜�算�，用于图�翻�
+// 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）
-//   - 对角镜�（水�垂直翻转，等�80°旋转�
+//   - 对角镜像（水平+垂直翻转，等效180°旋转）
 // 算法: 像素坐标映射
-// 作� �伟 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/图像变换/RotateProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-//   - �选背景填充�
+//   - 可选背景填充值
-//   - 支��线性��
+//   - 支持双线性插值
 // 算法: 仿射变换旋转
-// 作� �伟 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)
         {
-            // 计算旋转�能容纳整幅图�的画布尺�
+            // 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);
 
-            // 调整旋转矩阵的平移分�，使图�居�
+            // 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;

XP.ImageProcessing.Processors/图像变换/ThresholdProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-//   - Otsu自动阈值计�
+//   - Otsu自动阈值计算
-//   - �调节阈值和最大�
+//   - 可调节阈值和最大值
-//   - 将�度图�转�为二值图�
+//   - 将灰度图像转换为二值图像
 // 算法: 阈值分割、Otsu算法
-// 作� �伟 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>
-/// 阈值分割算�
+/// 阈值分割算子
 /// </summary>
 public class ThresholdProcessor : ImageProcessorBase
 {

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

@@ -1,25 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 譁�ｻｶ蜷? ColorLayerProcessor.cs
+// 文件名: 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?
+// 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�
+//   - 支持自定义分层数（2~16层）
-//   - 謾ｯ謖∝插蛹€蛻�ｱょ柱蝓ｺ莠?Otsu 逧��騾ょｺ泌�螻�
+//   - 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��?
+// 算法: 灰度量化 / 多阈值分割
-// 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;
 
 /// <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?
+            // 只输出指定层：选中层为 255（白），其余为 0（黑）
-            int target = targetLayer - 1; // 蜿よ焚莉?蠑€蟋具ｼ悟�驛ｨ邏｢蠑穂ｻ?蠑€蟋?
+            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)
     {

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

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? ContrastProcessor.cs
+// 文件名: ContrastProcessor.cs
-// �讛膩: 撖寞�摨西��渡�摮琜��其�憓𧼮撩�曉�撖寞�摨?
+// 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��?
+//   - 线性对比度和亮度调整
-//   - �芸𢆡撖寞�摨行�隡?
+//   - 自动对比度拉伸
-//   - CLAHE嚗�笆瘥𥪜漲�烾��芷����湔䲮�曉�銵∪�嚗?
+//   - CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡化）
-//   - �舀�憭𡁶�撖寞�摨血�撘箸䲮瘜?
+//   - 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
 {

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

@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� GammaProcessor.cs
+// 文件名: GammaProcessor.cs
-// �述: Gamma校正算�，用于调整图�亮度和对比�
+// 描述: Gamma校正算子，用于调整图像亮度和对比度
 // 功能:
-//   - Gamma�线性校�
+//   - Gamma非线性校正
 //   - 增益调整
-//   - 使用查找表（LUT）加速处�
+//   - 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
-// 作� �伟 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;
 

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

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� HDREnhancementProcessor.cs
+// 文件名: HDREnhancementProcessor.cs
-// �述: 高动�范围（HDR）图�增强算�
+// 描述: 高动态范围（HDR）图像增强算子
 // 功能:
-//   - 局部色调映射（Local Tone Mapping�
+//   - 局部色调映射（Local Tone Mapping）
-//   - 自适应对数映射（Adaptive Logarithmic Mapping�
+//   - 自适应对数映射（Adaptive Logarithmic Mapping）
 //   - Drago色调映射
 //   - 双边滤波色调映射
-//   - 增强图�暗部和亮部细�
+//   - 增强图像暗部和亮部细节
 // 算法: 基于色调映射的HDR增强
-// 作� �伟 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>
-/// 高动�范围图�增强算�
+/// 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>
-    /// 局部色调映�
+    /// 局部色调映射
-    /// 将图�分解为基础层（光照）和细节层，分别处����
+    /// 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;
 
-        // 对数�
+        // 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]);
 
-        // 基础层：大尺度高斯模糊��光照分�
+        // 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);
 
-        // 细节�
+        // 细节层
         var detailLayer = logImage - baseLayer;
 
-        // 压缩基础层的动�范�
+        // 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
             }
         }
 
-        // ��：压缩�的基础�+ 增强的细节层
+        // 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;
 
-        // 计算全局最大亮�
+        // 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;
 
-        // 全局最大亮�
+        // 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
-    /// 使用�边滤波分离基础层和细节�
+    /// 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;
 
-        // 转�为浮点并�对�
+        // 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);
 
-        // �边滤波��基础层（�边平滑�
+        // 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);
-        // 转��byte 进行�边滤波，�转回 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);
 
-        // 细节�= 对数图� - 基础�
+        // 细节层 = 对数图像 - 基础层
         var detailLayer = logImage - baseLayer;
 
-        // 压缩基础�
+        // 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++)

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

@@ -1,19 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 譁�ｻｶ蜷? HierarchicalEnhancementProcessor.cs
+// 文件名: 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?
+// 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?
+//   - 将图像分解为多层细节层 + 基础层
-//   - 蟇ｹ豈丞ｱらｻ�鰍迢ｬ遶区而蛻ｶ蠅樒�?
+//   - 对每层细节独立控制增益
-//   - 謾ｯ謖∝渕遑€螻ゆｺｮ蠎ｦ隹�紛蜥悟ｯｹ豈泌ｺｦ髯仙�?
+//   - 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?
+        // 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)
-        // 扈�鰍螻?D_i = G_i - G_{i+1}
+        // 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];

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

@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-//   - 自适应直方图�衡化（CLAHE�
+//   - 自适应直方图均衡化（CLAHE）
-//   - �制对比度增�
+//   - 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
-// 作� �伟 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>();
 
-                // �制到结果图�
+                // 复制到结果图像
                 result.ROI = roi;
                 limitedByte.CopyTo(result);
                 result.ROI = System.Drawing.Rectangle.Empty;

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

@@ -1,27 +1,27 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-//   - 将直方图绘制为�色��明柱状图�加到图�左上�
+//   - 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�
+//   - 输出直方图统计表格数据
-// 算法: �度直方图统�+ 彩色图��加
+// 算法: 灰度直方图统计 + 彩色图像叠加
-// 作� �伟 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 System.Text;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 直方图�加算�，计算�度直方图并以�色柱状图绘制到结果图�左上角，�时输出统计表�
+/// 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轴标签预留宽�
+    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�
+    private const int AxisMarginBottom = 25; // X轴标签预留高度
-    private const int Padding = 8;        // 背景�外内边�
+    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()
     {
-        // 无�调��
+        // 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. 计算�度直方�===
+        // === 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("=== �度直方图统�===");
+        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($"最��� {minVal}");
+        sb.AppendLine($"最小灰度: {minVal}");
-        sb.AppendLine($"最大�� {maxVal}");
+        sb.AppendLine($"最大灰度: {maxVal}");
         sb.AppendLine($"平均灰度: {mean:F2}");
         sb.AppendLine($"中位灰度: {medianVal}");
-        sb.AppendLine($"众数�度: {modeVal} (出现 {modeCount} �");
+        sb.AppendLine($"众数灰度: {modeVal} (出现 {modeCount} 次)");
-        sb.AppendLine($"标准�   {stdDev:F2}");
+        sb.AppendLine($"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;
 
-        // 布局：背景区域包�Padding + Y轴标�+ 绘图�+ Padding（水平）
+        // 布局：背景区域包含 Padding + Y轴标签 + 绘图区 + Padding（水平）
-        //        Padding + 绘图�+ X轴标�+ Padding（垂直）
+        //        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;
 
-            // 绘图区左上角在图�中的��
+            // 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
                 }
             });
 
-            // 绘制�色柱状�
+            // 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. 绘制�标轴线和刻度标�===
+            // === 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轴刻� 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轴刻� 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;
@@ -256,7 +255,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 格�化�素计数为紧凑字符串（�12345 �"12.3K"�
+    /// 格式化像素计数为紧凑字符串（如 12345 → "12.3K"）
     /// </summary>
     private static string FormatCount(int count)
     {

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

@@ -1,6 +1,6 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 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�
+// 算法: Retinex理论 - 将图像分解为反射分量和光照分量
-// 作� �伟 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>
-/// 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;
 

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

@@ -1,21 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-//   - ��化掩蔽（Unsharp Masking�
+//   - 非锐化掩蔽（Unsharp Masking）
-//   - �调节�化强�
+//   - 可调节锐化强度
-//   - 支�多��化�
+//   - 支持多种锐化核
 // 算法: 拉普拉斯算子、非锐化掩蔽
-// 作� �伟 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);
 
-        // 转�为字节类�
+        // 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;
 
-        // 将细节加回原�
+        // 将细节加回原图
         var sharpened = floatInput + detail * strength;
 
-        // 转�回字节类�
+        // 转换回字节类型
         var result = sharpened.Convert<Gray, byte>();
 
         blurred.Dispose();

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

@@ -1,27 +1,27 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2016-2025 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? 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:
-//   - �舀�隞餅��滨��曉之嚗�鉄撠𤩺㺭�滨�憒?1.5x�?.3x嚗?
+//   - 支持任意倍率放大（含小数倍率如 1.5x、2.3x）
-//   - 憭𡁶��鍦�潭䲮瘜𤏪���餈煾����蝥踵�扼���銝㗇活��anczos嚗?
+//   - 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）
-//   - �舫�㗇�摰朞��箏偕撖?
+//   - 可选指定输出尺寸
-// 蝞埈�: �箔� OpenCV Resize ���韐券��鍦�潭𦆮憭?
+// 算法: 基于 OpenCV Resize 的高质量插值放大
-// 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;
 
 /// <summary>
-/// 鈭𡁜�蝝䭾𦆮憭抒�摮?
+/// 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); // 憟�㺭�?
+            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++)

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

@@ -1,24 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? SuperResolutionProcessor.cs
+// 文件名: SuperResolutionProcessor.cs
-// �讛膩: �箔�瘛勗漲摮虫������儘���摮?
+// 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?
+//   - 支持 EDSR 和 FSRCNN 超分辨率模型（ONNX 格式）
-//   - �舀� 2x�?x�?x �曉之�滨�
+//   - 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" +
+                $"模型需要 ONNX 格式。\n" +
-                $"�臭蝙�?tf2onnx 隞?.pb 頧祆揢:\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
+        // dims 格式: [1, H, W, C] (NHWC)，C 可能是 1 或 3
-        int inputChannels = dims[^1]; // ���𦒘�蝏湔糓�𡁻��?
+        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
@@ -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)
     {

XP.ImageProcessing.Processors/形态学处理/MorphologyProcessor.cs

@@ -1,6 +1,6 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-// 作� �伟 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/DifferenceProcessor.cs

@@ -1,21 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� DifferenceProcessor.cs
+// 文件名: DifferenceProcessor.cs
-// �述: 差分�算算�，用于边缘检测和�化检�
+// 描述: 差分运算算子，用于边缘检测和变化检测
 // 功能:
-//   - 对图�进行差分��
+//   - 对图像进行差分运算
-//   - 支�水平�垂直和对角线差�
+//   - 支持水平、垂直和对角线差分
-//   - �用于边缘检�
+//   - 可用于边缘检测
-//   - �选归一化输�
+//   - 可选归一化输出
-// 算法: �素级差分��
+// 算法: 像素级差分运算
-// 作� �伟 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;
 
@@ -96,7 +96,7 @@ public class DifferenceProcessor : ImageProcessorBase
         }
         else // Both
         {
-            // 梯度幅� 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++)

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/DivisionProcessor.cs

@@ -1,21 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� DivisionProcessor.cs
+// 文件名: DivisionProcessor.cs
-// �述: 除法�算算�，用于图�归一化处�
+// 描述: 除法运算算子，用于图像归一化处理
 // 功能:
-//   - 对图��素值进行除法��
+//   - 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
-//   - 常用于背景校正和图�归一�
+//   - 常用于背景校正和图像归一化
-// 算法: �素级除法��
+// 算法: 像素级除法运算
-// 作� �伟 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/IntegralProcessor.cs

@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� IntegralProcessor.cs
+// 文件名: IntegralProcessor.cs
-// �述: 积分�算算�，计算积分图�
+// 描述: 积分运算算子，计算积分图像
 // 功能:
-//   - 计算积分图�（累加和�
+//   - 计算积分图像（累加和）
-//   - 用于快速区域求�
+//   - 用于快速区域求和
-//   - 支�归一化输�
+//   - 支持归一化输出
 // 算法: 积分图像算法
-// 作� �伟 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/MultiplicationProcessor.cs

@@ -1,21 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� MultiplicationProcessor.cs
+// 文件名: MultiplicationProcessor.cs
-// �述: 乘法�算算�，用于图�增�
+// 描述: 乘法运算算子，用于图像增强
 // 功能:
-//   - 对图��素值进行乘法��
+//   - 对图像像素值进行乘法运算
 //   - 支持增益调整
-//   - �选归一化输�
+//   - 可选归一化输出
-//   - 常用于图�增强和对比度调�
+//   - 常用于图像增强和对比度调整
-// 算法: �素级乘法��
+// 算法: 像素级乘法运算
-// 作� �伟 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/OrProcessor.cs

@@ -1,24 +1,24 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-// 作� �伟 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>
-/// 或�算算�
+/// 或运算算子
 /// </summary>
 public class OrProcessor : ImageProcessorBase
 {

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/AngleMeasurementProcessor.cs

@@ -1,17 +1,17 @@
 // ============================================================================
-// 文件� AngleMeasurementProcessor.cs
+// 文件名: AngleMeasurementProcessor.cs
-// �述: 角度测�算� �共端点的两�直线夹角
+// 描述: 角度测量算子 — 共端点的两条直线夹角
 // 功能:
-//   - 用户定义三个点：端点(顶点)�射�终点�射�终点
+//   - 用户定义三个点：端点(顶点)、射线1终点、射线2终点
-//   - 计算两�射线之间的夹角（0°~180°�
+//   - 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()
     {
-        // 三个点�标（由交互控件注入，使用 double ���整误差�
+        // 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();
 
-        // �� VA �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;
         }
 
-        // 计算角度弧的起始角和扫过角（用于绘制弧线�
+        // 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;
 
-        // 确��angleA �angleB 的扫过方�是较�的夹�
+        // 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;

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/BgaVoidRateProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� BgaVoidRateProcessor.cs
+// 文件名: BgaVoidRateProcessor.cs
-// �述: BGA 空洞率检测算�（两步自动检测法�
+// 描述: BGA 空洞率检测算子（两步自动检测法）
 //
 // 处理流程:
-//   第一��焊�定�: 高斯模糊 �Otsu��二值化 �闭���轮廓检��圆度过滤 �椭圆拟�
+//   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��气泡检� 焊�轮廓掩� ��阈值分��轮廓检���积过滤 �气泡率计�
+//   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
-// 正片模�：焊�暗区域，气泡=亮区�
+// 正片模式：焊球=暗区域，气泡=亮区域
 //
-// 作� �伟 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" }));
 
-        // 多边形ROI点数和�标（由UI注入，���，最多支�2个点�
+        // 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")));
 
-        // ── 第二步：气泡检测��──
+        // ── 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 两步� 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("第一步完� 检测到 {Count} 个BGA焊�", 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
         }
 
         // ================================================================
-        // 第二步：在�个焊�区域内检测气�
+        // 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";
 
-        // 检查�个焊�是��独超�
+        // 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("第二步完� 总气泡率={VoidRate:F1}%, 气泡�{Count}, 判定={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
-    /// 使用Otsu二值化 + 轮廓检�+ 圆度过滤 + 椭圆拟�
+    /// 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);
 
-        // Otsu自动二值化（X-Ray正片：焊�暗区域）
+        // 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;
 
-            // 需�至�个点�能拟�椭圆
+            // 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
             });
         }
 
-        // 按�积从大到�排�
+        // 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>
-    /// 第二步：在�个BGA焊�区域内检测气�
+    /// 第二步：在单个BGA焊球区域内检测气泡
-    /// 使用焊�轮廓作为掩�，�阈值分割气泡区�
+    /// 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;
 
-        // �阈值分割（正片模�：气�亮，�度在[minThresh, maxThresh]范围内判为气泡）
+        // 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
             });
         }
 
-        // 按�积从大到�排�
+        // 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/ContourDetectionProcessor.cs

@@ -1,23 +1,23 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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:
-//   - 检测图�中的外部轮�
+//   - 检测图像中的外部轮廓
 //   - 根据面积范围过滤轮廓
-//   - 计算轮廓的几何特�（�积�周长�中心�外接矩形等�
+//   - 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�供�续处�使�
+//   - 输出轮廓信息供后续处理使用
-// 算法: 基于OpenCV的轮廓检测算�
+// 算法: 基于OpenCV的轮廓检测算法
-// 作� �伟 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;
 
@@ -117,7 +117,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
 
         OutputData.Clear();
 
-        // 创建输入图�的副本用于处�
+        // 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)
             {
-                // 使用Otsu自动阈�
+                // 使用Otsu自动阈值
                 CvInvoke.Threshold(processImage, thresholdImage, 0, 255, ThresholdType.Otsu);
                 _logger.Debug("Applied Otsu threshold");
             }
             else
             {
-                // 使用固定阈�
+                // 使用固定阈值
                 CvInvoke.Threshold(processImage, thresholdImage, thresholdValue, 255, ThresholdType.Binary);
                 _logger.Debug("Applied binary threshold with value {ThresholdValue}", thresholdValue);
             }
 
-            // �存阈值处��的图�用于调�
+            // 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;
         }
 
-        // 步骤2：如果目标是黑色区域，需��转图�
+        // 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
             }
         }
 
-        // 步骤3：查找轮�
+        // 步骤3：查找轮廓
         using (VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint())
         {
             Mat hierarchy = new Mat();

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/EllipseDetectionProcessor.cs

@@ -1,64 +1,53 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� EllipseDetectionProcessor.cs
+// 文件名: EllipseDetectionProcessor.cs
-// �述: 椭圆检测算�，基于轮廓分�和椭圆拟�检测图�中的椭�
+// 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:
-//   - 阈值分�+ 轮廓��
+//   - 阈值分割 + 轮廓提取
-//   - 椭圆拟�（FitEllipse�
+//   - 椭圆拟合（FitEllipse）
-//   - �积/轴长/离心�拟�误差多维过滤
+//   - 面积/轴长/离心率/拟合误差多维过滤
-//   - 支��阈值分割和 Otsu 自动阈�
+//   - 支持双阈值分割和 Otsu 自动阈值
-// 算法: 阈值分�+ OpenCV FitEllipse
+// 算法: 阈值分割 + OpenCV FitEllipse
-// 作� �伟 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;
 
 /// <summary>
-/// 椭圆检测结�
+/// 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>旋转角度（度）</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>离心率 (0=圆, 接近1=扁椭圆)</summary>
-    /// <summary>离心�(0=� 接近1=�椭�</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>执行椭圆检�/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>
-/// 椭圆检测算�
+/// 椭圆检测算子
 /// </summary>
 public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -211,7 +200,7 @@ public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // ── 多边形ROI（由UI注入，最�2个点�──
+        // ── 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++)
         {

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/FillRateProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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:
-//   - 样�倾斜�5°放置，利用投影�移关系计算填锡率
+//   - 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�
+//   - 四个椭圆定义：
 //     E1 = 通孔底部轮廓
 //     E2 = 通孔顶部轮廓
-//     E3 = 填锡起点（与E1��，代�%填锡�
+//     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�
+//     E4 = 填锡终点（锡实际填充到的高度）
-//   - 填锡�= |E4中心 - E3中心| / |E2中心 - E1中心| × 100%
+//   - 填锡率 = |E4中心 - E3中心| / |E2中心 - E1中心| × 100%
-//   - 纯几何方法，��赖�度分�
+//   - 纯几何方法，不依赖灰度分析
-//   - IPC-610 THT 分级判定（Class 1/2/3�
+//   - IPC-610 THT 分级判定（Class 1/2/3）
 // 算法: 倾斜投影位移比例
-// 作� �伟 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);  // 填锡起点�E1�
+        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");
 
-        // 获�椭圆轴�数（用于绘制�
+        // 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();
 
-        // 计算通孔全高度的投影�移（E1底部 �E2顶部�
+        // 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);
 
-        // 计算填锡高度的投影�移（E3起点 �E4终点�
+        // 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);
 
-        // 填锡�= 填锡�移 / 全高度��
+        // 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);
 

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/LineMeasurementProcessor.cs

@@ -1,27 +1,28 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� LineMeasurementProcessor.cs
+// 文件名: LineMeasurementProcessor.cs
-// �述: 直线测�算�，用于测�图�中两点之间的��
+// 描述: 直线测量算子，用于测量图像中两点之间的距离
 // 功能:
-//   - 用户指定两个点�标（�素�标�
+//   - 用户指定两个点坐标（像素坐标）
-//   - 计算两点之间的欧��离（�素���
+//   - 计算两点之间的欧氏距离（像素单位）
-//   - 支��素尺寸标定，输出实际物���
+//   - 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
-//   - 输出测�结果供�续处�使�
+//   - 输出测量结果供后续处理使用
 // 算法: 欧氏距离计算
-// 作� �伟 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>
-/// 直线测�算� - 测�两点之间的��
+/// 直线测量算子 - 测量两点之间的距离
 /// </summary>
 public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -119,7 +120,7 @@ public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
         // 计算实际距离
         double actualDistance = pixelDistance * pixelSize;
 
-        // 计算角度（相对于水平方��
+        // 计算角度（相对于水平方向）
         double angleRad = Math.Atan2(dy, dx);
         double angleDeg = angleRad * 180.0 / Math.PI;
 

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/PointToLineProcessor.cs

@@ -1,21 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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
-//   - 计算测�点到直线的垂直��
+//   - 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
-// 作� �伟 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()
     {
-        // 直线两端�+ 测�点（由交互控件注入）
+        // 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)
         {
-            // �积求��
+            // 叉积求距离
             double cross = Math.Abs(abx * (l1y - py) - aby * (l1x - px));
             pixelDistance = cross / abLen;
 

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/VoidMeasurementProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
-// 文件� 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. 在ROI内进行�阈值分割��气泡区�
+//   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. 计算空隙�= 总气泡��/ ROI�积
+//   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()
     {
-        // ── 多边形ROI（由UI注入，最�2个点�──
+        // ── 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 });
         }
 
-        // ── 气泡检测��──
+        // ── 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
         {
-            // 无ROI时使用全�
+            // 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);
         }
 
-        // ── 轮廓检�──
+        // ── 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
             });
         }
 
-        // 按�积从大到�排�
+        // 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/BandPassFilterProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? BandPassFilterProcessor.cs
+// 文件名: BandPassFilterProcessor.cs
-// �讛膩: 撣阡�𡁏誘瘜Ｗ膥蝞堒�嚗𣬚鍂鈭𡡞��笔㦛�誩��?
+// 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/BilateralFilterProcessor.cs

@@ -1,19 +1,19 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� BilateralFilterProcessor.cs
+// 文件名: BilateralFilterProcessor.cs
-// �述: �边滤波算�，用于�边��
+// 描述: 双边滤波算子，用于保边降噪
 // 功能:
 //   - 双边滤波
-//   - ��边缘清晰的�时平滑图�
+//   - 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
-// 作� �伟 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/GaussianBlurProcessor.cs

@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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:
-//   - 高斯核�积平�
+//   - 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
-// 算法: 高斯滤波器��
+// 算法: 高斯滤波器卷积
-// 作� �伟 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/HighPassFilterProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� HighPassFilterProcessor.cs
+// 文件名: HighPassFilterProcessor.cs
 // 描述: 高通滤波算子，用于边缘增强
 // 功能:
-//   - 高通滤波（频域�
+//   - 高通滤波（频域）
 //   - 边缘增强
 //   - 去除低频信息
-//   - �调节截止频�
+//   - 可调节截止频率
 // 算法: 高斯高通滤波器（频域）
-// 作� �伟 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>
-/// 高通滤波算�
+/// 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);
 
-        // 分离实部和虚�
+        // 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);
 
-            // 应用滤波�
+            // 应用滤波器
             CvInvoke.Multiply(real, filter, real);
             CvInvoke.Multiply(imag, filter, imag);
 

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/LowPassFilterProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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:
-//   - 低通滤波（频域�
+//   - 低通滤波（频域）
 //   - 去除高频噪声
 //   - 平滑图像
-//   - �调节截止频�
+//   - 可调节截止频率
 // 算法: 高斯低通滤波器（频域）
-// 作� �伟 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>
-/// 低通滤波算�
+/// 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);
 
-        // 分离实部和虚�
+        // 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);
 
-            // 应用滤波�
+            // 应用滤波器
             CvInvoke.Multiply(real, filter, real);
             CvInvoke.Multiply(imag, filter, imag);
 

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/MeanFilterProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� MeanFilterProcessor.cs
+// 文件名: MeanFilterProcessor.cs
 // 描述: 均值滤波算子，用于图像平滑
 // 功能:
-//   - �值滤�
+//   - 均值滤波
 //   - 简单快速的平滑方法
 //   - 可调节核大小
-// 算法: �值滤�
+// 算法: 均值滤波
-// 作� �伟 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>
-/// �值滤波算�
+/// 均值滤波算子
 /// </summary>
 public class MeanFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/MedianFilterProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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:
-//   - 中值滤�
+//   - 中值滤波
 //   - 有效去除椒盐噪声
 //   - 保持边缘清晰
 //   - 可调节核大小
-// 算法: 中值滤�
+// 算法: 中值滤波
-// 作� �伟 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>
-/// 中值滤波算�
+/// 中值滤波算子
 /// </summary>
 public class MedianFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/ShockFilterProcessor.cs

@@ -1,20 +1,20 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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:
-//   - 基于PDE的图���
+//   - 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
-// 作� �伟 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;
 

XP.ImageProcessing.Processors/边缘检测/HorizontalEdgeProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� 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:
-//   - 检测水平边�
+//   - 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
-// 作� �伟 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>
-/// 水平边缘检测算�
+/// 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)
     {
-        // 使用Sobel算�检测水平边缘（Y方�导数�
+        // 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);
 
-        // 转�为�对值并应用���
+        // 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);
 
-        // 应用阈�
+        // 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];
 
-                // ��对值并应用���
+                // 取绝对值并应用灵敏度
                 int value = (int)(Math.Abs(sum) * sensitivity);
 
-                // 应用阈�
+                // 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)
     {
-        // 简�差分算�
+        // 简单差分算子
         // [ 1  1  1]
         // [ 0  0  0]
         // [-1 -1 -1]
-        // 但��更简�
+        // 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);
 
-                // 应用阈�
+                // 应用阈值
                 if (value > threshold)
                 {
                     outputData[y, x, 0] = (byte)Math.Min(255, value);

XP.ImageProcessing.Processors/边缘检测/KirschEdgeProcessor.cs

@@ -1,31 +1,31 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// ��辣�? KirschEdgeProcessor.cs
+// 文件名: KirschEdgeProcessor.cs
-// �讛膩: Kirsch颲寧�璉�瘚讠�摮琜��其�璉�瘚见㦛�讛器蝻?
+// 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?
+//   - Kirsch算子边缘检测
-//   - 8銝芣䲮�𤑳�颲寧�璉�瘚?
+//   - 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?
+//   - 对噪声敏感度低
-// 蝞埈�: Kirsch蝞堒�嚗?�孵�璅⊥踎嚗?
+// 算法: Kirsch算子（8方向模板）
-// 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 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)
                     {

XP.ImageProcessing.Processors/边缘检测/SobelEdgeProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件� SobelEdgeProcessor.cs
+// 文件名: SobelEdgeProcessor.cs
-// �述: Sobel边缘检测算�，用于检测图�边�
+// 描述: Sobel边缘检测算子，用于检测图像边缘
 // 功能:
-//   - Sobel算�边缘检�
+//   - Sobel算子边缘检测
-//   - 支�X方��Y方�和组�检�
+//   - 支持X方向、Y方向和组合检测
 //   - 可调节核大小
-//   - 输出边缘强度�
+//   - 输出边缘强度图
 // 算法: Sobel算子
-// 作� �伟 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>
-/// Sobel边缘检测算�
+/// 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);
 
-            // 手动计算幅�
+            // 手动计算幅值
             for (int y = 0; y < inputImage.Height; y++)
             {
                 for (int x = 0; x < inputImage.Width; x++)

XP.ImageProcessing.RoiControl/ControlThumb.cs

@@ -5,7 +5,7 @@ using System.Windows.Controls.Primitives;
 namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
 {
     /// <summary>
-    /// ROI控制�?
+    /// ROI控制点
     /// </summary>
     public class ControlThumb : Thumb
     {
@@ -21,7 +21,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
             }
             catch
             {
-                // 如果样式加载失败，使用默认样�?
+                // 如果样式加载失败，使用默认样式
                 thumbStyle = null;
             }
         }

XP.ImageProcessing.RoiControl/Controls/ImageROICanvas.cs

@@ -1,10 +1,10 @@
+using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 using System.Collections.ObjectModel;
 using System.Windows;
 using System.Windows.Controls;
 using System.Windows.Input;
 using System.Windows.Media;
 using System.Windows.Media.Imaging;
-using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 
 namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
 {

XP.ImageProcessing.RoiControl/Controls/PolygonRoiCanvas.xaml.cs

@@ -1,3 +1,4 @@
+using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 using System;
 using System.Collections.ObjectModel;
 using System.Collections.Specialized;
@@ -7,7 +8,6 @@ using System.Windows.Documents;
 using System.Windows.Input;
 using System.Windows.Media;
 using System.Windows.Shapes;
-using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 
 namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
 {
@@ -75,14 +75,14 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
 
         private void Points_CollectionChanged(object? sender, System.Collections.Specialized.NotifyCollectionChangedEventArgs e)
         {
-            // 只在删除或添加顶点时更新Adorner，拖拽时的Replace操作不触发更�?
+            // 只在删除或添加顶点时更新Adorner，拖拽时的Replace操作不触发更新
             if (e.Action == System.Collections.Specialized.NotifyCollectionChangedAction.Remove ||
                 e.Action == System.Collections.Specialized.NotifyCollectionChangedAction.Add)
             {
                 // Points集合变化时，如果当前选中的是多边形ROI，更新Adorner
                 if (SelectedROI is PolygonROI polygonROI && sender == polygonROI.Points)
                 {
-                    // 使用Dispatcher延迟更新，确保UI已经处理完Points的变�?
+                    // 使用Dispatcher延迟更新，确保UI已经处理完Points的变化
                     Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() =>
                     {
                         UpdateAdorner();
@@ -219,7 +219,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
         {
             var control = (PolygonRoiCanvas)d;
 
-            // 更新IsSelected状�?
+            // 更新IsSelected状态
             if (e.OldValue is ROIShape oldROI)
             {
                 oldROI.IsSelected = false;
@@ -288,7 +288,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
                         // 尝试获取容器
                         var container = itemsControl.ItemContainerGenerator.ContainerFromIndex(i) as ContentPresenter;
 
-                        // 如果容器还没生成，尝试强制生�?
+                        // 如果容器还没生成，尝试强制生成
                         if (container == null)
                         {
                             // 强制生成容器
@@ -298,7 +298,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
 
                         if (container != null)
                         {
-                            // 查找实际的形状元素（只支持多边形�?
+                            // 查找实际的形状元素（只支持多边形）
                             if (roi is PolygonROI)
                             {
                                 return FindVisualChild<Polygon>(container);
@@ -334,10 +334,10 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
 
         private void Canvas_MouseWheel(object sender, MouseWheelEventArgs e)
         {
-            // 获取鼠标�?imageDisplayGrid 中的位置
+            // 获取鼠标在 imageDisplayGrid 中的位置
             Point mousePos = e.GetPosition(imageDisplayGrid);
 
-            // 获取鼠标�?Canvas 中的位置（缩放前�?
+            // 获取鼠标在 Canvas 中的位置（缩放前）
             Point mousePosOnCanvas = e.GetPosition(mainCanvas);
 
             double oldZoom = ZoomScale;
@@ -364,7 +364,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
                 ZoomScale = newZoom;
 
                 // 调整平移偏移，使鼠标位置保持不变
-                // 新的偏移 = 旧偏�?+ 鼠标位置 - 鼠标位置 * 缩放比例
+                // 新的偏移 = 旧偏移 + 鼠标位置 - 鼠标位置 * 缩放比例
                 PanOffsetX = mousePos.X - (mousePos.X - PanOffsetX) * scale;
                 PanOffsetY = mousePos.Y - (mousePos.Y - PanOffsetY) * scale;
             }
@@ -412,7 +412,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
 
         private void Canvas_MouseRightButtonDown(object sender, MouseButtonEventArgs e)
         {
-            // 右键点击完成多边�?
+            // 右键点击完成多边形
             OnRightClick();
             e.Handled = true;
         }
@@ -440,10 +440,10 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
 
             if (imageDisplayGrid != null && CanvasWidth > 0 && CanvasHeight > 0)
             {
-                // 使用 Dispatcher 延迟执行，确保布局已完�?
+                // 使用 Dispatcher 延迟执行，确保布局已完成
                 Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() =>
                 {
-                    // 获取图像显示区域的实际尺�?
+                    // 获取图像显示区域的实际尺寸
                     double viewportWidth = imageDisplayGrid.ActualWidth;
                     double viewportHeight = imageDisplayGrid.ActualHeight;
 
@@ -453,10 +453,10 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
                         double scaleX = viewportWidth / CanvasWidth;
                         double scaleY = viewportHeight / CanvasHeight;
 
-                        // 选择较小的缩放比例，确保图像完全显示在窗口内（保持宽高比�?
+                        // 选择较小的缩放比例，确保图像完全显示在窗口内（保持宽高比）
                         ZoomScale = Math.Min(scaleX, scaleY);
 
-                        // 居中显示�?Grid �?HorizontalAlignment �?VerticalAlignment 自动处理
+                        // 居中显示由 Grid 的 HorizontalAlignment 和 VerticalAlignment 自动处理
                         PanOffsetX = 0;
                         PanOffsetY = 0;
                     }

XP.ImageProcessing.RoiControl/Models/ROIShape.cs

@@ -68,7 +68,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Models
         }
 
         /// <summary>
-        /// 用于JSON序列化的Points列表（不参与UI绑定�?
+        /// 用于JSON序列化的Points列表（不参与UI绑定）
         /// </summary>
         [System.Text.Json.Serialization.JsonPropertyName("PointsList")]
         public List<Point> PointsList

XP.ImageProcessing.RoiControl/PointListConverter.cs

@@ -47,7 +47,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 索引转换为位置标�?
+    /// 索引转换为位置标签
     /// </summary>
     public class IndexToPositionConverter : IValueConverter
     {

XP.ImageProcessing.RoiControl/PolygonAdorner.cs

@@ -13,7 +13,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
     /// </summary>
     public class PolygonAdorner : Adorner
     {
-        private List<ControlThumb> vertexThumbs = new List<ControlThumb>();  // 顶点控制�?
+        private List<ControlThumb> vertexThumbs = new List<ControlThumb>();  // 顶点控制点
         private VisualCollection visualChildren;
         private double scaleFactor = 1;
         private Models.PolygonROI? polygonROI;
@@ -28,7 +28,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
             // 使用ROI模型的Points数量而不是Polygon的Points
             int pointCount = polygonROI?.Points.Count ?? 0;
 
-            // 创建顶点控制�?
+            // 创建顶点控制点
             for (int i = 0; i < pointCount; i++)
             {
                 var thumb = new ControlThumb();
@@ -80,7 +80,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
 
         private void HandleRightClick(object sender, MouseButtonEventArgs e)
         {
-            // 右键删除顶点（至少保�?个顶点）
+            // 右键删除顶点（至少保留3个顶点）
             if (polygonROI != null && polygonROI.Points.Count > 3)
             {
                 Thumb? hitThumb = sender as Thumb;
@@ -104,7 +104,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
             {
                 double thumbSize = 12 * scaleFactor;
 
-                // 布局顶点控制�?
+                // 布局顶点控制点
                 for (int i = 0; i < vertexThumbs.Count && i < polygonROI.Points.Count; i++)
                 {
                     vertexThumbs[i].Arrange(new Rect(

XP.ImageProcessing.RoiControl/PolygonPointsBehavior.cs

@@ -58,7 +58,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
                 // 保存引用以便后续清理
                 _attachedCollections[polygon] = newCollection;
 
-                // 监听Polygon卸载事件以清理资�?
+                // 监听Polygon卸载事件以清理资源
                 polygon.Unloaded += (s, args) =>
                 {
                     if (_attachedCollections.TryGetValue(polygon, out var collection))

XP.ImageProcessing.RoiControl/ROISerializer.cs

@@ -1,10 +1,10 @@
+using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 using System;
 using System.Collections.Generic;
 using System.IO;
 using System.Text.Json;
 using System.Text.Json.Serialization;
 using System.Windows;
-using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 
 namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
 {
@@ -38,7 +38,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
         }
 
         /// <summary>
-        /// 序列化ROI列表为JSON字符�?
+        /// 序列化ROI列表为JSON字符串
         /// </summary>
         public static string Serialize(IEnumerable<ROIShape> roiList)
         {
@@ -55,7 +55,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// Point类型的JSON转换�?
+    /// Point类型的JSON转换器
     /// </summary>
     public class PointConverter : JsonConverter<Point>
     {
@@ -102,7 +102,7 @@ namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// ROIShape多态类型的JSON转换�?
+    /// ROIShape多态类型的JSON转换器
     /// </summary>
     public class ROIShapeConverter : JsonConverter<ROIShape>
     {

XP.ImageProcessing.RoiControl/ROITypeToVisibilityConverter.cs

@@ -1,8 +1,8 @@
+using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 using System;
 using System.Globalization;
 using System.Windows;
 using System.Windows.Data;
-using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 
 namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Converters
 {

XP.ImageProcessing.RoiControl/Themes/Generic.xaml

@@ -1,7 +1,8 @@
-<ResourceDictionary
+<ResourceDictionary
     xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
     xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
-    xmlns:local="clr-namespace:XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls">
+    xmlns:local="clr-namespace:XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls"
+    xmlns:models="clr-namespace:XP.ImageProcessing.RoiControl.Models">
 
     <!-- ControlThumb样式 - 14*14灰色矩形 -->
     <Style x:Key="AreaControlThumbStyle" TargetType="{x:Type Thumb}">