ZXCLI
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为"我们的照片与官方照片到底差在哪"提供可量化的手段，而不是靠肉眼看图： - FrameProfile：对 160x120 载荷算行/列均值的步进与 3 抽头高频，并给出 「列高频 / 行高频」比值——列固定图案噪声会表现为该比值显著 >1，场景内容则接近 1。 同时对压缩块与"官方布局"（DDT 头 + 884B BasePara + 帧）都能定位载荷。 - NucDump：把 NUC 块按线性映射直出 PNG，用来判断成品图里的结构是"数据里有" 还是"显示级引入的"。 - StripeCheck：在成品图的平坦区域量列抖动，并给出它占局部量程的百分比。 实测结论（本轮）：我们的原始帧列高频 675 counts（列噪声主导，符合未校正预期）， 而我们的 NUC 块只有 4.1 counts、行/列比 1.25，且成品图上平坦区列抖动仅为局部量程的 0.1% —— 即**校正后没有残留列噪声**，肉眼以为的竖纹是场景纹理。官方的成品帧（其文件 存的是校正后数据）同样干净（colHF 5.5、比值 1.39），两边校正质量等价。 .tmp-*/ 加入忽略：对比用的用户照片与中间产物放在那里，不入库。
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1.7 KiB
Java
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Java
import java.awt.image.BufferedImage;
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import java.io.File;
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import java.nio.ByteBuffer;
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import java.nio.ByteOrder;
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import java.nio.file.Files;
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import javax.imageio.ImageIO;
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/** Render a 160x120 payload (NUC block) with a straight linear map, to see whether
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* structure in the final JPEG is in the DATA or added by the display stage. */
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public class NucDump {
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public static void main(String[] a) throws Exception {
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byte[] b = Files.readAllBytes(new File(a[0]).toPath());
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ByteBuffer bb = ByteBuffer.wrap(b).order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
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int t = b.length - 152, ddt = bb.getInt(t + 4), bodySize = bb.getInt(ddt + 4);
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int p = ddt + 0x88, end = p + bodySize, off = -1;
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while (p + 8 <= end) {
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int m = bb.getInt(p), len = bb.getInt(p + 4);
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if (len < 0 || p + 8 + len > end) break;
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if (m == 0x5BB5B560 && len >= 38400) { off = p + 8; break; }
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p += 8 + len;
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}
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if (off < 0) { System.out.println("no NUC block"); return; }
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int W = 160, H = 120;
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int[] v = new int[W * H];
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for (int i = 0; i < W * H; i++) v[i] = (b[off + 2 * i] & 0xFF) | ((b[off + 2 * i + 1] & 0xFF) << 8);
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int lo = Integer.MAX_VALUE, hi = Integer.MIN_VALUE;
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for (int x : v) { if (x < lo) lo = x; if (x > hi) hi = x; }
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BufferedImage im = new BufferedImage(W, H, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
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for (int y = 0; y < H; y++)
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for (int x = 0; x < W; x++) {
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int g = (int) Math.round(255.0 * (v[y * W + x] - lo) / Math.max(1, hi - lo));
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im.setRGB(x, y, (g << 16) | (g << 8) | g);
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}
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ImageIO.write(im, "png", new File(a[1]));
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System.out.println("wrote " + a[1] + " range " + lo + ".." + hi);
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}
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}
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