app+csdk+docs: 按反汇编定案修复——官方安卓路径无 160→320 插值级（ImageViewer 无 FILTER_BITMAP 最近邻放大），我们的双线性 2× 自造交错细纹；实测冷区细条纹比 1.16/1.29→1.00/0.93，csdk 同加 upscale_nearest，119 单测全绿

docs/android_app/rendering_diff_phone_20261006.md

@@ -528,3 +528,41 @@ JPEG 只能解释一部分：把我们那张（960×720 q95，202 KB）按 640×
    验证：临时把 `fpaTempFix = 0` 出两版，量冷区 HF（同样一张场景、同样流程）。
 2. band0 的 gain 插值本身与 PC 参考路径的差异（PC 端 NUC 逐字节一致，说明差异在
    Android 的 `GenerateVolatileLens` 重生成路径，而非表本身）。
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+## 14. 定案并修复："低温区条纹更多"= 我们自造的 2× 交错图案（反汇编依据 + 实测验证）
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+### 14.1 依据（官方安卓路径没有插值级）
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+`ImageViewer`（官方 App，jadx 源码）：
+- `this.bmpIr_ = Bitmap.createBitmap(fpaWidth, fpaHeight, ARGB_8888)`（**160×120**，即 SDK 直接给原生尺寸）；
+- `this.paint_ = new Paint(1)` —— 只有 ANTI_ALIAS，**没有 FILTER_BITMAP**；离屏 `cachedbmp_ = Bitmap.createBitmap(640, 480)` 就用这些 paint 画进去（= **最近邻**）。
+
+而我们的 `upscale2x`（移植自 PC SDK）是**双线性**：偶列取原样本、奇列取邻均值 →
+在传感器 Nyquist 上**人为造出一层"全幅/半幅"交错的细竖条纹**，且**只在色带最陡的暗/低温区**最扎眼。
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+### 14.2 实测验证（同场景 A/B，冷区=最冷 25% 像素）
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+| 冷区指标（照片，160×120 网格） | 修复前（双线性 2×） | 修复后（最近邻 2×） |
+|---|---|---|
+| 细尺度列条纹（去趋势宽 5）之比 | 1.16 ✗ | **1.00 ✔** |
+| 细尺度列条纹（去趋势宽 9）之比 | 1.29 ✗ | **0.93 ✔** |
+| 宽尺度列条纹（21 / 41）之比 | 0.90 / 0.87 ✔ | 0.82 / 0.72 ✔ |
+| 列剖面相关性（同一 FPN 图案） | +0.815 | +0.832 ✔ |
+| \|dx\| HF 之比 | 1.27 | 1.67（见 14.3） |
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+→ **用户报的"细条纹"就是这层自造交错**：去掉后细尺度条纹与官方一致（1.00/0.93），
+而真实 FPN（宽尺度）我们本来就比官方更轻。
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+### 14.3 顺带说明：HF 比值反而变大不是变差
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+重建后的 `|dx|` HF 从 1.27 升到 1.67，是因为**旧的交错本身就是一次列方向的平滑**
+（奇列被平均掉一半），它把这个指标"压低"了——去掉假平滑后露出的是真实逐像素噪声。
+即旧值 1.27 是"假图案 + 被平滑的噪声"的合成，新值是纯噪声。逐像素噪声的差异
+（同一场景、同一映射下）仍待查，方向已收窄到"照片路径的 JPEG/缩放"与"设备帧噪声"两者，
+方法学与数据见 §12/§13。
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+### 14.4 落地
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+- `RenderPipeline.upscaleNearest`（构造参数，实时会话 = true；默认 false 保持 C 参考字节不变）；
+- csdk：`mag160c_render.h/.c` 增加 `upscale_nearest`（两个 demo 默认 1），同一段注释说明依据；
+- 单测新增 `UpscaleParityTest`（两种模式必须不同 + 最近邻必须逐行复制），共 **119 全绿**。