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@ -14,14 +14,23 @@ import java.io.IOException; |
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public class ImageAnalysisUtil { |
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/** |
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* RGB 空间最大距离 |
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* RGB 空间中任何两种颜色通道差值的最大欧氏距离。当两点颜色分别为 (0,0,0) 与 (255,255,255) 时，它们的距离正好是 √(255²+255²+255²)。我们用它来把“百分比容差”映射到一个绝对的色差阈值上。 |
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* 如果改用其他色彩空间（比如 HSV、Lab），需要重新计算该空间的最大距离；或者你想让“100% 容差”对应一个更小／更大的绝对阈值，也可以人为缩放这个值 |
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*/ |
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private static final double MAX_DISTANCE = Math.sqrt(3 * 255 * 255); |
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/** |
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* 泡沫过滤：亮度与均值偏差倍数 |
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* 泡沫或小气泡通常会在亮度上产生异常（比周围亮很多或暗很多）。我们先计算区域内所有像素的亮度标准差（std），再只保留与平均亮度 mean 偏差不超过 1.5 × std 的像素做颜色平均。 |
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* 增大：放宽过滤范围，允许更多亮度波动的像素纳入平均，适合泡沫很大、亮度差异不明显的场景； |
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* 减小：更严格地剔除异常亮度点，适合噪声（泡沫）很小但又特别亮／暗的场景。 |
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*/ |
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private static final double BUBBLE_STD_MULTIPLIER = 1.5; |
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/** |
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* 默认高斯平滑内核（3x3） |
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* 这是一个 3×3 的高斯（Gaussian）平滑卷积核，用来在计算色彩或差分前先模糊图像、抑制单点噪声。中心权重最大（4/16），周围逐渐减小，保证平滑而不失真。 |
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* 改变核尺寸：例如用 5×5 或 7×7 更强的模糊（需要同时调整数组长度和卷积大小）； |
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* 调整权重分布：如果需要更均匀的模糊可把中心权重设低一些，周边加大；反之亦然。 |
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* 替换为其他滤波：如中值滤波、双边滤波等，也可以直接在此处接入。 |
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*/ |
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private static final float[] GAUSS_KERNEL = { |
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1 / 16f, 2 / 16f, 1 / 16f, |
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