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# 手机端渲染差异定位（Android SDK ↔ Windows/Linux SDK 交叉验证）2026-10-06
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> 背景：相机改插 root 手机（22041211AC，Android 12 + Magisk）后，按用户要求
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> "官方 App 拍照 vs 我们的 App 拍照" 做对比，出现差异就**同时**逆 Android SDK 与
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> Linux/Win SDK 交叉验证。本轮结论：**亮度/对比度差异的根因是"窗口半宽 = 基础窗口 ×
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> 对比度修正"，官方手机 App 带对比度偏移，我们的移植只在 c=0 时一致。**
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## 1. 对比做法与结果
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| 项 | 官方 App（cn.com.magnity.magnitycx） | 我们的 App |
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|---|---|---|
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| 照片存放 | `/sdcard/magnity/Cx/media/MAG-160CORE<时间>.jpg`（+ `others/` 里是 DDT） | `/sdcard/DCIM/MAG160C/MAG160C_<时间>.jpg` |
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| 照片内容 | **纯 JPEG（无任何数据块，EOI 即文件尾）** | 完整 MDT（INFO0/INFO1/FRAME/NUC/RENDER/EXTREMES） |
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| 亮度（同场景） | luma p25=40 p50=49 mean=84 | p25=10 p50=19 mean=53 |
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| 调色板索引分布（按 16 档） | 峰值在 2–4 档（10%/40%/12%） | 峰值在 0–1 档（15%/39%） |
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→ 同一静止场景，**我们的图整体偏暗约 30 luma**：热点位置一致、调色板一致，属于
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"灰度映射/窗口"差异（不是色板或数据差异）。
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## 2. 交叉验证：窗口是怎么算的
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**Android SDK（libcxsdk 反编译，权威）**：
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CFunctions::GrayEnlarge() // 灰度/窗口总入口
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uVar2 = CalContrastOffsetedAutoEnlargeRange() // 窗口"范围"（不是半宽）
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winLo = min(mean - (uVar2>>1), statMin) // 注意：向外扩到数据范围
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winHi = max(mean + (uVar2>>1), statMax)
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HistDeRedundance() // 直方图去冗余（我们的 lutRebuild）
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CFunctions::CalContrastOffsetedAutoEnlargeRange():
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base = (dev24 * 1000) >> shift // dev24=8, shift=3 → 1000
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c = clamp(contrast, -100, 100) // ★ 对比度设置
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range = base - base*c / (150 + (c<0 ? -100 : 0)) // c>0：range 变小（窗口更窄→更亮）
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if (brightness 项 dev+0x6c/0x38 有效) range += 亮度修正项
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range = max(range, 0x80)
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**Windows SDK**：`MAG_SetAutoEnlargePara` / `MAG_SetFixedEnlargePara` /
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`MAG_SetSubsectionEnlargePara`（同一组参数的用户 API）。
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**Linux SDK**：`MAG_SetAutoEnlargePara`（libmagcore @0x11be50）同名同参 —— 两条 SDK 线吻合。
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**官方手机 App 侧**：`ExtPara`（设备上报）含 `intContrastOffset` / `intBrightOffset` /
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`intAutoEnlargeRange` / `intDetailRatio` / `intCurrentEnvTemperature`，App 用
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`DeviceController.getExtParameter()` 读取后回写（`setExtParameter`）。
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## 3. 我们的移植差在哪
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`RenderPipeline.statsWindow()` 的窗口结构与官方**完全一致**（`winLo=min(mean−half,min)`、
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`winHi=max(mean+half,max)`），但：
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- `half = base>>1` **只在对比度 c=0 时**等于官方（官方 `range=base` → `range>>1`）；
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- 官方手机 App 带 `intContrastOffset`（正对比度 → 窗口更窄 → 更亮）→ 这就解释了我们偏暗。
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**证据链**：PC 端（对比度 0）我们的渲染与官方 PC SDK 逐像素差 1.3 级 ✔；
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手机端（官方 App 带对比度）差值 ~30 级 ✔ —— 同一实现、不同对比度输入，两个场景都对得上。
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## 4. 顺带确认的两件事
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1. **环境温度输入**：官方 App 调 `setEmissivity(emissivity, ExtPara.intCurrentEnvTemperature)`
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—— 即 PC SDK 的 `dev+0xA4`（我们温度链里的 `ATZeroErrorPoint`）就是**环境温度**
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（设备默认 22216 = 22.2 ℃）；App 的发射率设置也走这里（100 = 1.00）。
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→ 我们 App 的发射率设置应当**接进 `OfficialTemp.temperature(emissivity=…)`**（当前固定 0.98）。
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2. **BasePara2 真机报文**（60 B，magic 已由我们的读取层吃掉）：
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`fpaTempFix` @+14(short)=1699、`ATZeroErrorPoint` @+40(int)=22216、`ATErrorSlope` @+44(float)=−0.02789
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—— 已写入单测作为地面真值。**注意**：PC 上实测的补偿量 `v50`（=dev+0x5C−dev+0x54，0…89 mC）
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**不等于** `fpaTempFix`(1699)，故 App 侧 `sensorDeltaMc` 暂取 0（误差 ≤0.09 ℃），
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待定位 dev+0x5C 的来源（疑似滤波后的 FPA 温度）后再接入。
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## 5. 下一步（按此顺序）
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1. 移植 `CalContrastOffsetedAutoEnlargeRange`（含亮度项到 `statsWindow`），并在设置页加
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"对比度/亮度"（默认值取官方 App 的默认），重拍对比 → 目标是 luma 直方图与官方吻合。
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2. 补 `getExtParameter` 命令（Android SDK 侧 JNI：`DeviceController.getExtParameter`），
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把设备的 `intContrastOffset/intBrightOffset/intCurrentEnvTemperature` 接进来。
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3. 温度读数接 App 的发射率设置（`OfficialTemp` 已支持参数）。
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4. 以上在 App 验证无误后，按用户要求同步进 `csdk`（C 参考实现）与 csdk 测试。
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## 6. 追加实测（同日）：实时画面亮度差已复现，差异区间收敛到"窗口/LUT"
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同一静止场景、前后相隔约一分钟分别截取两个 App 的**实时画面**（官方横屏 3200×1440、
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我们竖屏 1440×3200），按行/列亮度自动裁掉黑边后统计：
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| | p25 | p50 | p75 | mean |
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|---|---|---|---|---|
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| 官方 App 实时 | 12–20 | 26–33 | 63–124 | 53–72 |
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| 我们的实时 | 2–4 | 12–25 | 27 | 20–25 |
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→ 差异是**真实且系统性的**（不是拍照时刻/场景差异），并已把差异区间收敛到显示阶段的
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"窗口 + 灰度 LUT"两步。
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**三方交叉验证（Android ↔ Windows ↔ Linux）**：
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| 阶段 | Android（libcxsdk） | Windows（CoreSDKLib） | Linux（libmagcore） |
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|---|---|---|---|
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| 设置入口 | `setAutoEnlarge(enlargeRange)`（官方 App 传 BasePara2 的 `enlargeRange`=**8**） | `MAG_SetAutoEnlargePara(chan, range, contrast, brightness)` | 同名同参（+0x24/+0x30/+0x34） |
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| 窗口范围 | `CalContrastOffsetedAutoEnlargeRange()`：`range = base − base*c/(150+(c<0?−100:0))`，`base=(dev24*1000)>>shift`；`winLo=min(mean−range/2, min)`、`winHi=max(mean+range/2, max)` | 同结构（我们的 `statsWindow` 即此移植） | 同结构 |
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| 灰度 LUT | `HistDeRedundance()`：1024 桶直方图（`0xFFC00000/span`、`>>20 & 0xffc` = 我们的 `lutRebuild` 公式）＋平滑＋CDF | 我们的移植来源 | 同结构 |
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**结论**：窗口公式在对比度 c=0 时与我们**逐字节一致**（且官方 App 只传了 range=8，
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未设对比度），直方图/LUT 的骨架也一致 —— 所以剩下的差异只可能出在
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① LUT 的**平滑/CDF/pivot 细节**（Android 版 `HistDeRedundance` 的后续段尚未逐行核对），
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或 ② 官方 App 通过 `setEX`/`ExtPara` 设置的**亮度偏移**（`intBrightOffset`）等参数。
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这两处是下一轮的直接目标（继续用同一套"三 SDK 交叉 + 真机截图定量"的方法）。
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## 7. 渲染差异的真正落点：**调色板（铁虹表）不同**
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### 7.1 先排除的两项（都有反编译证据）
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- **窗口**：Android `GrayEnlarge` + `CalContrastOffsetedAutoEnlargeRange` 与我们
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`statsWindow` 在对比度 c=0 时**逐字节一致**；官方 App 只调用
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`setAutoEnlarge(BasePara2.enlargeRange=8)`，没有对比度/亮度参数。
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- **灰度 LUT/CDF**：Android `HistDeRedundance` 的直方图与双向 CDF 段与我们 `lutRebuild`
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**逐行一致**（`0xFFC00000/span`、`>>20 & 0xffc`、`total>>12`、`iVar3=0x10000/step`、
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前后向各一张表、`+0x100/+0x200` 步进）——这段不是差异来源。
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### 7.2 官方默认调色板 = 索引 2（和我们一样），但**表不同**
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- 官方 App：`ImageViewer.java:383` / `DeviceController.java:91` →
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`setColorPalette(SharedPreferencesManager.getInt("paletteIndex", 2))` → 默认 **2（铁虹）**。
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- 判定方法：**"亮度 → 颜色"曲线在同一调色板下唯一**（与灰度分布/亮度水平无关），
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用它做检验（把像素代入调色板表，取同亮度最近项的色差）：
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- 对照（我们自己的像素 → 我们的表）：中位色差 **0.3**，83.6% 在 ±10 内；
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- 官方像素 → 我们的表：中位色差 **20.3**，只有 36% 在 ±10 内；最接近的调色板也不是 2 号；
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- 分亮度段看：亮度 32–96 时官方是**橙色**（R−B≈+90，R≈97–102/G≈44–77/B≈6），
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我们同一亮度是**紫/蓝**（R−B≈−33…+20）。
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- 原因（已定位到二进制）：**我们索引 2 用的是 PC SDK 的表**
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（`OfficialTables.PALETTE256_ARGB`，来自 CoreSDKLib dev+0xb18），而官方**手机** App 用的是
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**Android SDK 运行时生成**的表 —— `CFunctions::SetColorPalette` case 2（libcxsdk @0x26c70）。
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上一轮把 case 0/1/3…10 的生成式移植成了 `VendorPalettes`，**case 2（铁虹）当时是拿 PC 表
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做"锚点校验"、没有移植生成式** → 两表在中间段不同，颜色/亮度观感因此不同。
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- "对比度更高"和"条纹更少"都由此解释：不同色带的亮度斜率不同（观感对比度不同），
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且官方色调更亮（暗端被抬起）→ 噪声与 FPN 在暗端不再显眼。
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### 7.3 条纹本身的实测（数据层无差异）
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| 指标 | 官方 | 我们 |
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|---|---|---|
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| NUC 帧 column-profile HF（PC 抓帧对照） | 7.81（0.63% of spread） | 7.20（0.63%） |
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| 渲染图平坦块列抖动（同刻截图，16×16 块） | 0.81–1.44 | 0.34–0.94 |
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| 渲染图 HF 能量 mean\|dx\|/mean\|dy\| | 2.80 / 3.67 | 2.71 / 3.47 |
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→ 数据与降噪层面我们不差于官方；"条纹更明显"是**色调/亮度**的感知效应
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（官方实时画面 HF 更低 1.27 vs 2.92，也可能有 SDK 时域平滑参与）。
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### 7.4 下一步
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1. 移植 `SetColorPalette` **case 2** 的生成式（4 段线性，常量 0x75/0xbc/0x25/0xff/0x27/0x3b/0x1c3… 已在反编译中），
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替换 App 索引 2 的表；然后**同一分钟**内截两 App 实时图做"亮度→颜色"曲线回归（目标：中位色差降到控制组水平）。
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2. 顺带核对其余 11 个索引是否也应改用 Android 生成式（本轮 `VendorPalettes` 已覆盖 10 个）。
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3. 之后再按用户要求把验证过的改动同步进 `csdk`。
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## 8. 定案并修复：**灰度 CDF 的 75% pivot**（`cdfPivot75`）
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### 8.1 先纠正 §7 的结论
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按"照片"（不经过屏幕显示路径）重做调色板拟合：**官方照片与我们的照片都完美拟合 2 号铁虹**
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（中位色差 0.67 / 1.00）→ **调色板不是差异来源**；§7 里"官方颜色对不上"是当时裁剪/对话框
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污染造成的误判（已用照片复核推翻）。`VendorPalettes` 头注释也记录上一轮已验证
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`SetColorPalette` case 2 与我们的铁虹表 **256/256 逐项一致**。
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### 8.2 决定性测量（同刻截图 + 调色板反解灰度）
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关闭两边所有对话框后**前后约一分钟**各截一张实时画面，图像区用**调色板反解出灰度值**
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（消除显示路径/色域影响；99%+ 像素能唯一反解）：
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| | p5 | p25 | **p50** | p75 | p95 | mean |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| 官方 App | 0 | 48 | **61** | 129 | 202 | 82.2 |
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| 我们（`cdfPivot75=true`，原状） | 11 | 23 | **33** | 82 | 189 | 60.2 |
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| 我们（`cdfPivot75=false`） | 15–17 | 31–34 | **50–54** | 132–135 | 200–202 | **79.8–81.2** |
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→ 我们的灰度整体偏低约 1 档半（"偏暗、对比度低"），把 pivot 关掉后**与官方分布重合**。
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### 8.3 根因与修复
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- SDK 里这段 CDF 有一个由**参数**控制的支路（Android 反编译 `HistDeRedundance`：
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`if (*(int *)(this + 0x60) != 0) { ...把 lres 抬到 75% 分位... }`）；
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- 我们的移植（来自 PC SDK 版语义）把它固定为 **开**（`RenderPipeline.cdfPivot75 = true`，
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也是 C 参考实现的默认）；
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- 但**官方手机 App 实际是不启用它**的 → 灰度被压低、观感偏暗、低对比，噪声/FPN 在暗端更显眼
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（这同时解释了用户说的"对比度更高""条纹更少"）。
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**修复**：`IrSession` 构造实时管线时显式传 `cdfPivot75 = false`（类默认与 C 参考保持
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`true`，`matchesCReferencePixelExact` 等黄金测试不受影响）。已装机验证（上图对比），
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同刻灰度分布与官方一致。
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### 8.4 待办
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1. 同一步骤同步进 `csdk`（C 参考实现把该参数作为配置项/默认关闭，并更新其测试与文档）。
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2. 其它 11 个调色板索引与 Android 生成式的逐表核对（本轮已确认索引 2 一致）。
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3. 若要进一步逼近官方观感，可继续量：ExtPara 的亮度/对比度偏移（`intBrightOffset`）
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与官方 SDK 的时域平滑（实时画面 HF 更低）——目前主项已对齐。
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## 9. 用户追问"官方还是更细腻"→ 找到遗漏的阶段：**时域累积器（CAccumulator）**
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### 9.1 逐个排除
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| 候选 | 结论 |
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|---|---|
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| `imageEX` | 官方 `setEX(imageEX, w/2, h/2)` 的 `imageEX` 是**电子变倍**（UI 1×/2×/4×/8×，默认 0=1×），不是细节增强 ✗ |
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| 细节增强 DDE | 官方 App 从不调 `setDetailEnhancement`；PC 参考里该字段（`dev+0x30`）= **0**；我们 App 默认也是 0。**实测把我们 DDE 开到 2 级后灰度空间噪声反而更大（0.76→0.82）** ✗ 不是差异来源 |
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| 时域累积 | ✅ **命中**：libcxsdk 有 `CAccumulator`（`Reset`/`PushFrame`/`Restart`），mode 2 为 `buf = (buf + new) >> 1`（逐帧 IIR）；官方 App 的 `startProcess(...)` 里就传了 `baseLineAcc` 参数 |
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### 9.2 实测（灰度域，已用调色板反解消除"色带斜率"干扰）
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同一静止场景，各自连拍 3 张（间隔 1.5 s），图像区反解成灰度后统计：
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| | 灰度空间 HF mean\|dx\| / mean\|dy\| | 灰度帧间噪声 1→2 / 2→3 |
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|---|---|---|
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| 官方 App | **0.34 / 0.26** | 4.12 / **1.80**（在收敛 ↓） |
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| 我们（pivot 已修） | 0.76 / 0.80 | 4.02 / 3.95（不收敛） |
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| 我们 + DDE 2 级 | 0.82 / 0.87（更差） | 4.35 / 4.52 |
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两点结论：
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1. **官方的灰度画面比我们平滑约 2.3 倍**（0.34 vs 0.76）——这不是调色板/亮度能解释的；
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2. **官方的帧间噪声在收敛**（4.12→1.80：IIR 累加的特征），我们是平的（无时域累积）→
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正是 `CAccumulator` 那种"新老帧加权平均"的效果；这也同时解释了"条纹看起来更少"
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（残留 FPN 被时域平均压低）。
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### 9.3 实施与实测：**不是显示侧平滑，而是参考帧（baseline）更干净**
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我把 `CAccumulator` 的显示侧累积按两种权重都实现并装机实测（代码已留在 `RenderPipeline`，
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默认**关闭**）：
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| 配置 | 灰度空间 HF mean\|dx\|/\|dy\| | 灰度帧间噪声 1→2 / 2→3 |
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|---|---|---|
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| 官方 App（参考） | **0.34 / 0.26** | **4.12 / 1.80** |
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| 我们，累积关 | 0.76 / 0.80 | 4.02 / 3.95 |
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| 我们，显示侧累积 `>>2`（mode 4） | 0.18 / 0.20（过平滑 ✗） | **0.14 / 0.14**（几乎冻结 ✗） |
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| 我们，显示侧累积 `>>1`（mode 2） | 0.77 / 0.85 | 3.69 / 5.67 |
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**判定**：显示侧平滑会**同时**压低空间噪声和帧间噪声（我们 mode 4 的结果就是如此，
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而且强累积把**静态横条纹暴露得更明显**——噪声原本在掩盖它，截图可见）。
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但官方的实测是"**空间噪声低 2.3×、帧间噪声与我们相同**"——这个组合只有一种解释：
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**官方的参考帧（FFC baseline）比我们的干净**，NUC 后残余 FPN 更小 → 条纹更少、画面更细腻，
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而逐帧传感器噪声不变 ✔✔。
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**机制**（已定位到代码）：官方用 `CFunctions::PushBaselineRaw` 把**整个 FFC 窗口内的
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raw 帧**逐个推进 `CAccumulator`（`Reset(pixels, baseLineAcc=4, 0)`，mode 4 = `>>2` 的 IIR，
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每次 FFC `Restart`）→ 参考帧是"长窗口指数平均"；而我们 `refPush` 只做**4 帧等权平均** →
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参考帧噪声显著更大 → 残余条纹更多 ✗。
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### 9.4 参考帧窗口的实测与教训（已参数化，默认仍 4 帧）
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把参考窗口从 4 帧延长到 8 帧（`RenderPipeline.baselineFrames`）后实测：
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| 配置 | 灰度空间 HF | 灰度帧间噪声 |
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|---|---|---|
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| 官方 App | 0.34 / 0.26 | 4.12 / 1.80 |
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| 我们 baseline=4（原状） | 0.76 / 0.80 | 4.02 / 3.95 |
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| 我们 baseline=8 | 0.77 / 0.84 | **9.91 / 8.83（变差 ✗）** |
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→ **不能盲目延长窗口**：设备和我们的 FFC 时序里，快门窗口比"6…13 帧"短，
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多收的帧实际是**开快门**帧，把参考污染了（输出不稳定）。参考帧收集必须
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**感知快门状态**（例如按帧统计判断快门是否关闭），而不是按固定帧号取。
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### 9.5 下一步（精确）
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1. 参考帧收集改成**快门感知**：在 FFC(0) 之后逐帧判断"是否仍为闭合快门帧"
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（可用帧统计/与前一帧的差异判断），把**所有闭合帧**都累积进参考（对齐官方
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`PushBaselineRaw` 的语义），FFC(1) 之后重置；
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2. 用同一套灰度指标回归：目标空间 HF ≈0.34、帧间噪声 ≤4；
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3. 之后同步 csdk（pivot + 温度链 + 参考累积）。
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## 10. 定案（真机 libcxsdk 反汇编 + 官方照片定量）：显示 LUT 才是差异，§9 的机制被推翻
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数据源换成**手机上的官方库本体**：`adb` 从官方 App 的 APK 目录取
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`lib/arm/libcxsdk.so`（arm32，本 App 只用 arm），IDB 里按 vtable 指针
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（`0x5a7xx` 段）解析出真实函数体，逐条指令核对（Hex-Rays 会吞掉隐式除数，
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必须看反汇编）。以下结论**全部以该反汇编为准**。
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### 10.1 先纠正前两轮的错误结论
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| 前结论 | 反汇编事实 |
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|---|---|
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| §8「官方不启用 CDF 75% pivot，所以我们要关掉」 | **错**。pivot 支路由 `theFunc._96_4_` 控制，`Controller::Controller()` 把它设为 **1**，全库无第二处写入 → 官方**是开着**的；而且它的写法不是 75% 分位，而是 `max(center_index, (meanBelow + meanAbove) >> 1)`。当时"关掉更接近"是因为**用的 LUT 本身是 PC 版**（结构与 Android 版不同），两点误差互相抵消。 |
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| §9.3「官方参考帧是长窗口 IIR 指数平均，比我们干净」 | **错**。`CAccumulator::PushFrame` 的 `mode≥4` 分支是**恰好 mode 帧的块平均**（`sum>>log2(mode)`，计满清零），mode=2 才是 `(buf+new)>>1`。`Controller::PushFrame` 的快门状态机对 **A+1..A+E 共 E=baseLineAcc=4 帧**各推一次 → 官方参考 = 4 帧块平均 = **和我们完全一样**。 |
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| §9.2「官方画面空间噪声比我们低 2.3×」 | **测量有分辨率偏差**：官方 App 显示的是 SDK 原生的 160×120 输出（照片 640×480 = 4×），我们的实时画面是 320×240（SDK 2× 后再 ×3 = 960×720 照片）。逐屏像素 HF 随放大倍数变化，两个 App 的放大倍数不同 → 该数字不可比。 |
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### 10.2 官方每帧链路的完整配置（都已定位到 App 自己的调用）
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`Controller::StartProcess(cb, fpaW, fpaH, sn, devType, shutterCloseSpeed,
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shutterOpenSpeed, ffcTriggerFrame, ffcTriggerTemperature, palette,
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baseLineAcc, caliPath)` —— 对应 App 侧
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`UsbCommunication.startTransfer()` 的实参；真机 BasePara2 实测：
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`shutterCloseSpeed=5, shutterOpenSpeed=4, ffcTriggerFrame=1800,
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ffcTriggerTemperature=250, enlargeRange=8, baseLineAcc=4, fpaTempFix=1699`。
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| 阶段 | 官方取值 | 我们 |
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|---|---|---|
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| FFC 相位 A/E/B | 5 / 4（=baseLineAcc）/ 4 帧 | 5 / 4 / 4 ✔（`ffcStep`） |
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| 参考帧 | 4 帧块平均（`CAccumulator` mode=4） | 4 帧等权平均 ✔ 等价 |
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| 曲线插值温度 | `帧尾 FPA + fpaTempFix(1699)`（App 加，SDK 的 `SelectCaliCurve`/`GenerateVolatileLens` 用它） | **帧尾 FPA（少了 1699）✗ 本轮修复** |
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| 窗口 | `winLo=min(mean−range/2, statMin)`、`winHi=max(mean+range/2, statMax)`，`range=(enlargeRange*1000)>>3=1000`（对比度 0；`this+0x6c` 全库未写 → 亮度项恒不生效） | 一致 ✔（DDT 头 +20 读到的正是 8） |
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| 灰度 LUT | Android 版 `HistDeRedundance`（见 10.3） | **PC 版结构 ✗ 本轮修复** |
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| 时域平滑 `CSmoother` | 关（`this+0x380c = IntrinsicPara[0x20]`，构造默认 1，需 >1 才生效） | 未实现 ✔ |
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| 显示侧累积 `CAccumulator(+0x37a4)` | 关（`this+0x3808 = 1` → `Raw2Temperature` 直通） | 默认关 ✔ |
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| `setEX` 电子变倍 | 关（`imageEX` 默认 0 → `SetEX(0)` → `0x3814=0`） | 无此功能 ✔ |
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| 7×7 细节增强 | **关**：`MapTemperature` 确实把门槛 `0x3864` 置 1（所以 `PushFrame` 每帧都会调 `FilterDetailEnhancement_Simple`），但强度来自 `CFunctions+0x28 << 3`，而该字段**全库从未被写入**（CFunctions 构造只 memclr，Controller 构造设了 0x1C/0x2C/0x30 等但没设 0x28）→ 传 0 → 函数首行 `if (param_1 != 0)` 直接返回 = **空操作** | 默认 0 ✔ 一致（我们的用户开关是超集，官方 Android 侧根本没有入口） |
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| 翻转 | App 侧 `dwFlip` 只是存进全局 `0x6b90c` 结构，本库无人消费（翻在 App/显示层做） | 我们在显示/保存层做 ✔ |
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### 10.3 真正的差异：灰度 LUT（Android 版 vs PC 版）
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拿我们**自己照片里存的 NUC 计数块**与**官方照片**做像素级对齐（官方照片 = 官方实时渲染，两者同场景同机位）：
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- 垂直翻转后相关性 **r = 0.99** → **计数本身几乎一致**，差异**只在"计数→调色板索引"的映射**；
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- 官方映射 ≈ `0.84 × 我们的LUT + 21`（被"压缩并抬升"）：官方平坦背景落在索引 **45–55 的一段平台**上，我们的旧 LUT 把它压到 **0–20**（暗端被压死）→ 这就是"官方对比度更高 / 更细腻 / 条纹更少"观感的来源；
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- 逐条核对反汇编后确认 Android 版 `HistDeRedundance` 与 PC 版（我们原来移植的）**结构不同**：
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固定基值 `16*(448+447*brightness/200)`（PC 版是"自动居中 + 时域平滑"的二分搜索）、
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步进上限 `max(1,(0x1800+4j)·k>>13)`（`k=min(0x200,16·span/range)`）、
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反向 CDF 从 `hist[pivot]` 起（PC 版从 `pivot+1`）、平滑后 `hist[1023]=hist[1022]`、
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pivot 用"两段均值的平均"。
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**已落地**：`RenderPipeline.androidLutOf()` = 逐指令移植（含 golden 向量单测
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`AndroidLutTest`），实时会话 `androidLut = true`；PC 版路径保留，C 参考黄金测试不受影响。
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### 10.4 在线拟合与遗留项
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用官方照片做目标（同一 NUC 帧、逐像素比对，均方误差以索引计）：
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| 配置 | 平均误差 | 低端 p5/p25 |
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|---|---|---|
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| 我们旧 LUT（PC 版 + pivot 开，= 09-12 照片） | ≈35 | 8 / 17 |
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| 我们旧 LUT（PC 版 + pivot 关，= round-30 实时） | ≈14 | 15 / 29 |
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| **Android 版移植（k 按公式 = 21）** | **12.5** | 24 / 36 |
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| Android 版移植，k=16（拟合最优） | **5.9** | 45 / 54 |
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| 官方照片实测 | — | 45 / 52 |
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→ 移植已在正确轨道上；**遗留一处常数**：反汇编算出 `k = 16·span/range = 21`，
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数据偏好 ≈16。两个可能来源，都需要真机同刻 A/B 才能定：
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① 计数统计仍有细微差别（最可能就是 §10.2 的 `+fpaTempFix`，它改变插值曲线→改变计数分布）；
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② 该 build 的 `v45` 常数与反汇编读出的 16 不同（已在反汇编里逐位核对过 `LSLS R6,R0,#4` + `uidiv`，倾向排除）。
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**在真机上先验证 `+fpaTempFix` 是否让计数分布与官方一致**，再看 k。
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### 10.5 本轮已改代码
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1. `RenderPipeline.androidLutOf()`：Android `HistDeRedundance` 逐指令移植（新增，含测试）；
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2. `IrSession` 实时管线改用 `androidLut = true`，删除 round-30 的 `cdfPivot75 = false` 临时开关；
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3. `RenderPipeline.fpaTempFix`（构造参数）+ `ffcStep`/`frameRemote` 调 `rebuildTables(shutter + fpaTempFix)`，
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`IrSession` 从 `BasePara2` 传入（官方 `UsbCommunication` 同款语义）。
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### 10.6 待办
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1. 真机 A/B（手机当前被 PIN 锁屏，需机主解锁）：同一静止场景，官方实时 vs 我们实时，用"调色板反解灰度 + 逐像素对齐"复核 10.4 的 k／计数假设；
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2. ~~7×7 细节增强按官方默认打开~~ —— **已排除**：强度源 `CFunctions+0x28` 全库未写 = 0，
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官方那一步是空操作（这也解释了为什么离线拟合"打开反而略差"）；我们的实现保持用户可选、
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默认关。顺带：我们的 `DetailEnhance` 与反汇编有一处细节差（`LocalMap7x7_Simple` 的
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min/max 还要多采每行的第 1 列，共 5 列；我们只采了求和用的 4 列），会让门槛略偏严，
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属可选功能的精度问题，不影响默认路径；
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3. 同步 csdk（Android 版 LUT + fpaTempFix + 温度链）。
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## 11. 真机验证（2026-10-06 下午，手机解锁后）
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### 11.1 先修掉一个"实时全黑"的 bug（并补上会拦住它的测试）
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Android LUT 落地时把 `IntArray` 的 LUT 用 `System.arraycopy` 拷进 `ByteArray` 的 `lut`
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——**每帧抛 `ArrayStoreException`**，实时画面整块全黑（SurfaceView 仍在刷，logcat 无异常）。
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黄金向量测试只覆盖纯函数 `androidLutOf()`，没覆盖实例路径，所以没拦住。已改为逐元素拷贝，
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并新增 `AndroidLutPipelineTest`（4 个端到端用例：`androidLut=true` 能渲染出非全黑/单色画面、
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两种 LUT 结果必须不同、`fpaTempFix` 必须改变插值表、手动 FFC 之后仍能渲染）。
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单测 113 → **117 全绿**。
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### 11.2 同场景 A/B：映射已经对齐
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手机（22041211AC，官方 App 与我们的 App 前后 2 分钟各拍一张，同一静止场景），
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用**调色板索引空间**在同一 160×120 网格上比对（避开两个 App 不同的放大倍数）：
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| 指标 | 官方 | 我们 |
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|---|---|---|
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| 索引分位 p5/p25/p50/p75/p95 | 82 / 89 / **96** / 117 / 133 | 85 / 92 / **98** / 114 / 134 |
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| 逐计数中位索引（9490→10330 共 21 档）差值 | — | **中位 2.0（最大 4.5）** |
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| 全图平均 \|Δ索引\| | — | **4.47 / 255**，中位 3.6，85.1% ≤8，99.2% ≤16 |
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对比上一轮的旧 LUT：低端被压死（我们 p5/p25 = 8/17，官方 45/52，等效系统偏差 ≈35 级）
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→ **"官方对比度更高、更细腻"的映射差异已消除**。
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### 11.3 复核那个遗留常数 k：反汇编公式是对的
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用我们照片里存的 **NUC 计数**逐像素对官方照片做模型比对（新的一对照片，
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计数窗 [9142,10383]，span=1241，公式 k=19）：
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| 步进常数 | 平均 \|Δ索引\| | 中位 | ≤8 占比 |
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|---|---|---|---|
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| **k = 16·span/range（反汇编公式，=19）** | **4.64** | **3.9** | **82.9%** |
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| k = 16（上一轮"拟合最优"） | 5.76 | 5.1 | 73.6% |
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| k = 12 | 9.16 | 8.1 | 49.2% |
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| k = 24 | 4.92 | 4.1 | 80.8% |
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→ **按反汇编公式实现即为最优**；上一轮"数据偏好 ≈16"是当时那对照片（曝光/窗宽都不同）的产物，
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**结论作废，代码不动**（§10.4 的遗留项关闭）。
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### 11.4 遗留并已定位到域：我们的"计数"噪声偏大
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同一个 LUT 作用在**我们的 NUC 计数**上得到的 HF（传感器网格）明显高于官方成品：
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| 数据 | HF \|dx\| / \|dy\| |
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|---|---|
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| 官方照片（其渲染输出） | 2.46 / 2.22 |
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| 官方实时截图（1.2 s ×3） | 1.61 / 1.51，帧间 1.83/1.77 |
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| 我们的实时截图 | 2.35 / 2.39，帧间 2.34/2.40 |
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| 我们的 NUC → 同一个 LUT（模型） | 4.65 / 4.25 |
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即：**映射一致、噪声不一致**，且证据指向"我们的计数本身比官方毛"（同 LUT 下模型 HF 高 1.9×）。
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排除项：FFC 之后立刻截图（新鲜参考）几乎不改善（帧间 2.44→2.34）→ 不是参考老化；
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我们的实时帧率实测 **15.0 fps**、单帧绘制 6-9 ms（与第 22 轮记录一致，无回归）。
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下一步方向：把**实时 FFC 参考采集**与已验证逐字节一致的离线/PC 路径对齐（同一个参考下
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PC 端 NUC 是逐字节相同的，所以嫌疑在"实时状态机采到的参考帧"）。
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### 11.5 运维笔记（真机调试踩坑）
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1. **正在推流时 force-stop App 会把相机卡死**（命令端点 halt、`GetCaliInfo` 超时、此后无流数据）。
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恢复：`su -c 'echo 0 > /sys/bus/usb/devices/2-1/authorized; sleep 2; echo 1 > ...'` 重新枚举；
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切换 App 时**先按 HOME 让 App 正常停流**。
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2. MIUI 的 USB 授权在**每次重装/重新枚举**后都要重新授权；要勾"一律打开 MAG160C"
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必须点**复选框本体**（x≈186），点标签中部（x≈718）不会勾上；授权后 App 需要重启进程才生效。
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3. 相机被卡住时 App 的统计会显示 `reads=0 frames=0 timeouts=N`，UI 以 ~3.3 fps 空转刷新
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（不是渲染帧率）。
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## 12. 追查"计数噪声偏大"（2026-10-06 傍晚，真机分阶段实测）
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用户："把'计数'噪声偏大修一下"。做法：在管线里临时插桩（DebugLog 打开、逐级打印
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raw/参考/差值/NUC 的 mean/std/HF），真机跑一遍，把噪声预算算清楚，再看 A/B 差在哪里。
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### 12.1 真机实测的噪声预算（设备 160043865，同一静止场景）
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```
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[diag] ffcRefFrame mean=15084 std=3625 hfdx=1172 ×4 帧（快门帧）
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[diag] refFrameSpread sigma=30.2 / 27.5 / 27.2 ← 逐帧像素噪声（快门帧间差）
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[diag] stage.raw mean=11442 std=3466 hfdx=1168 ← 场景帧原始响应
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[diag] stage.ref mean=15083 std=3624 hfdx=1172 ← 4 帧快门平均
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[diag] stage.diff mean=-1821 std=326 hfdx=29.1 ← (raw-ref)>>1
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[diag] stage.nuc mean=9731 std=245 hfdx=24.2 ← 波段映射输出
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```
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- **快门帧是真快门**：参考帧均值 15084 与场景帧 11442 相差 3600 counts，且 4 帧之间
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mean/std 一致到 0.1% → 快门在参考窗口内确实闭合、且是同一位置。
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- **逐像素时域噪声 σ_n ≈ 21–24 counts**（由 refFrameSpread 的 √(1+1/k) 反解）。
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- **我们的差值噪声 = 0.559·σ_n = 12.3 counts**（= 0.5·√(1+1/4)，4 帧平均参考的理论值），
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由实测 hfdx=29.1/1.128 推得的白噪声部分 ≈ 25.8 里含场景结构（NUC 的 24.2 同量级）→
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**与理论预算一致，没有额外噪声源** ✓。
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- **FPN 抵消到 2.4%**（1168 → 29.1）✓。
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结论：**我们的参考采集与 NUC 链路的噪声与时域表现完全符合物理预算**，"计数噪声偏大"
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在数据链路上**不成立**（上轮凭跨 App 指标推断的"我们的计数更毛"没有证据支持）。
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### 12.2 那 1.2–1.5× 的跨 App 差是什么
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同场景 A/B 复测（官方 16:10 / 我们 16:08，16:08 那张同时给了 raw+NUC 块）：
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| 指标 | 官方 | 我们 | 比 |
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|---|---|---|---|
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| 索引 HF \|dx\|（照片） | 1.98 | 2.84 | 1.43 |
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| 索引 HF \|dx\|（实时截图） | 1.61 | 2.35 | 1.46 |
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| 实时帧间 \|Δ\|（重采样到 160×120） | 1.83/1.77 | 2.34/2.40 | 1.31 |
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| HF 随亮度分档比（40→200 级） | — | — | 1.18–1.35（近似**加性**，不是乘性） |
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已知的**测量混淆项**（不足以解释全部，但都在同一方向）：
|
||
1. 我方形如 960×720（=6× 传感器，JPEG q≈95 → 0.29 B/px），官方 640×480（=4× → 0.42 B/px）
|
||
→ 我们每像素压得更狠，JPEG 振铃/块效应**加性**抬 HF（与"近似加性"的观察一致）；
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||
2. 官方 App 的 `ImageViewer` 用 `new Paint(1)`（只有抗锯齿、**没有** FILTER_BITMAP）并且先画进
|
||
640×480 离屏位图 → 它的放大链是**最近邻**，我们的是 160→320→屏幕两级**双线性**；
|
||
我的"重采样回 160×120"这一步对两种链路的**近 Nyquist 衰减不同**，会系统性地把
|
||
双线性那一侧测得更"平滑"。
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||
3. 我们 18-1 的**实时**帧间指标此前受 UI 元素（OSD 文本/色条）污染，本轮已用遮罩排除到 99%。
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### 12.3 本轮据此**真正修掉**的两件事
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||
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1. **MDT 照片的 raw/NUC 配对**（数据完整性 bug）：照片里的 FRAME 块原本写
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`session.lastRawFrame`（每帧都更新，包括 FFC 窗口内的**快门帧**），而 NUC 块是
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||
**场景帧**的渲染结果 → 拍在 FFC 之后的那张照片，两块不是同一次曝光（离线再渲染/
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||
分析界面正是消费这一对）。现在由管线交付 `copyLastRenderRaw()`：**渲染该帧时**
|
||
把 raw 载荷存下来，照片两块必然同源。新增回归测试
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||
`MdtRawNucPairTest`（对**低通后**的两块做相关性，>0.8；raw 的方差 99% 是 FPN，
|
||
逐像素相关性即使配对正确也接近 0，这个坑在测试里写明了）。
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||
2. **LUT 的 32 位语义对齐厂商**：`cdf*denom` 的乘法与 `>>14` 改为 32 位无符号
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||
（Kotlin 侧 `u32(...)` + 逻辑右移）；对真实数据结果不变（golden 向量仍全绿），
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||
但退化场景（几乎全空的直方图）下与反汇编一致。
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### 12.4 留给下一轮的（不盲改）
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||
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- 若要*严格*分清"我们比官方毛 1.3×"是渲染还是测量：需要**受控采集**——同一帧数据
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过两条链（官方 App 只有 JPEG 输出、没有 raw 服务），或用一次 PNG/无损导出对比。
|
||
- 官方实时画面更平滑的**可复现线索**：其显示链是"离屏 640×480 + 最近邻放大"。
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||
我们若要更接近，可以（a）把保存的照片改成 4×（640×480）或提高 JPEG 质量，
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||
（b）实时预览改单级放大。两者都是**表现层**改动，不影响已对齐的映射，风险低。
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## 13. 用户复现："低温区条纹更多"——定位到**大负差值**处的噪声放大（未修完，留了下一步）
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用户："我换了个场景，背景的低温区域在我们的 app 里面明显条纹更多"。手机仍在，做同刻 A/B
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||
（同一场景：我们 16:35 拍、官方 16:37 拍；另有 12 s 间隔的漂移标定）。
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### 13.1 先标定漂移（12 s 内、同一 App 两张）
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官方 App 相隔 12 s 两张：分位 [9,17,44,73,229] → [10,18,45,74,229]，逐像素 |Δ| 均值 1.20（中位 1.0）。
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||
→ 12 s 的漂移约 1 级，**不足以解释跨 App 的分位差**，所以下面的对比是有效的。
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### 13.2 冷区（最冷 25% 像素）量化
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| 指标（照片，160×120 网格） | 官方 | 我们 | 比 |
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|---|---|---|---|
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| 逐计数中位索引（冷区 9830→10000 counts） | — | — | **最大 1.7 级** ✔ 映射一致 |
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| 列条纹幅度（去 9 宽趋势后的列剖面 std） | 2.12 | 2.28 | 1.08 ✔ 基本一致 |
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| 细纹理 HF \|dx\| | 1.71 | 2.17 | **1.27 ✗** |
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| 实时截图冷区 HF（无 JPEG 干扰） | 1.06 | 1.01 | 0.95 ✔ |
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**结论**：冷区的**映射**和**列条纹（FPN）**都与官方一致，差的是**细纹理/像素噪声**（1.27×）。
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JPEG 只能解释一部分：把我们那张（960×720 q95，202 KB）按 640×480/q98 重压后冷区 HF 从
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2.17 只降到 1.96（官方 1.71）→ 仍差 1.15×。所以**我们确实在冷区多出约 1.2–1.3× 的计数噪声**。
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### 13.3 哪来的：整帧预算吻合，冷区超预算 1.65×
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- 整帧（中等场景）实测：σ_n≈21–24 counts → 差值噪声 0.559σ_n=12.3 ✔ 与实测吻合（§12.1）；
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- **冷区**（大负 d；d=(raw-ref)>>1）实测计数 HF = **20.4 counts**，而按同一预算应为 12.3
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→ **1.65×** ✗ —— 与"冷区更毛"的用户观察方向一致，且只在大负 d 处出现。
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已逐条排除：阈值/增益的 16 位解析（与厂商一致，且厂商侧也是**有符号**比较）、band 选择
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（映射一致说明段选择一致）、快门参考（4 帧快门平均 ✔）、JPEG（只占约 1/3）、
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显示链（实时冷区 HF 反而更低）。
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### 13.4 下一步（精确定位，需一次带插桩的实机）
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在大负 d 的像素上分层打印：`d` 的分布、命中的 band、该 band 的 `gain/off`（插值后）与
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`σ_n`，对 DDT 里 band0 的原始 gain/off 核一遍。最可疑的两条（都可控）：
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1. **`fpaTempFix` 是否也该作用在图像链**：我们按官方 App 的代码给插值温度加了 1699
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（§10.5），如果该设备上图像链实际用的是帧尾原值，则 band0 的 gain 会被插值偏，
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表现为"映射总体还对、但低端噪声被放大"——正好是现象；
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验证：临时把 `fpaTempFix = 0` 出两版，量冷区 HF（同样一张场景、同样流程）。
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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
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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）：
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- `this.bmpIr_ = Bitmap.createBitmap(fpaWidth, fpaHeight, ARGB_8888)`（**160×120**，即 SDK 直接给原生尺寸）；
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- `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**）。
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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 →
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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×） |
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| 细尺度列条纹（去趋势宽 5）之比 | 1.16 ✗ | **1.00 ✔** |
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| 细尺度列条纹（去趋势宽 9）之比 | 1.29 ✗ | **0.93 ✔** |
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| 宽尺度列条纹（21 / 41）之比 | 0.90 / 0.87 ✔ | 0.82 / 0.72 ✔ |
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| 列剖面相关性（同一 FPN 图案） | +0.815 | +0.832 ✔ |
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| \|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），
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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**
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（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。
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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
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（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，
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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）；
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- csdk：`mag160c_render.h/.c` 增加 `upscale_nearest`（两个 demo 默认 1），同一段注释说明依据；
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- 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**。
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