科研图片查重 · dsh-Bio-image-dup-check

一个运行在 DeepSeek Harness (DSH) 里的生命科学科研图片查重插件：检测图片之间的整图重复 / 翻转 / 旋转 / 缩放重压缩、单图内部的局部复制粘贴（copy-move）、跨图局部区域复用（自动框出并给出裁剪对比），并支持对 PDF 稿件直接抽取图片查重（带页码标注）。输出美观的可视化报告，全程本地离线，不上传任何图片数据。

English — A local, offline image-integrity checker for life-science figures (Western blots, microscopy, gels, FACS…), built as a DeepSeek Harness plugin. It detects whole-image duplicates / flips / rotations / resizing, intra-image copy-move forgery, cross-image region reuse (with auto-cropped side-by-side evidence) and duplicates inside PDF manuscripts — entirely on your machine. Documentation is primarily in Chinese; issues and PRs in any language are welcome.

功能特性 · Features

• 整图相似度：aHash + dHash（含 6 种几何变换）+ pHash 三路感知哈希，自动标出「重复 / 水平翻转 / 垂直翻转 / 旋转 90°·180°·270° / 缩放重压缩」。
• 局部重复（copy-move）：16×16 分块 + 8×8 灰度向量 RMS 匹配 + 偏移聚类，在单张图上框出被复制粘贴的区域（红=源，蓝=复制）。
• 跨图局部复用：分块偏移聚类 + 区域 RMS + 结构哈希复核，自动生成“图A 复用区域 ↔ 图B 对应区域”的并排裁剪图（可点击放大），覆盖同尺度与放大裁剪（0.2x–1x 缩放检测）。
• PDF 稿件查重：对象级解析（XObject / ObjStm / 间接色彩空间 / SMask 排除），JPEG / Flate（含 PNG-TIFF 预测器）/ ASCII85 / RunLength / JPEG2000 / Indexed / ICCBased / CMYK / 灰度；按页面内容流精确标注页码；默认忽略“未被页面绘制的冗余对象”避免幽灵副本膨胀；可只报跨页重复。
• 目录递归 + 子文件夹汇总：扫描一个大文件夹下的所有子文件夹，按子文件夹汇总（图片数 / 组内重复 / 跨文件夹重复），支持文件夹筛选。
• 一个「刷新」搞定调参：拖拽图片、目录、PDF 三种入口都会记住已载入的数据，更改阈值/开关后点「刷新」即重新检测，无需重新上传。
• 美观报告：摘要徽章、子文件夹汇总、重复分组（传递闭包聚类）、相似度热力矩阵、疑似对并排缩略图、局部复用裁剪对比。
• 导出：HTML（自包含，可离线打开/分享）、Markdown、JSON。
• 双入口：图形界面（DSH 设置页）+ Agent 工具 check_image_duplicates(folder)。
• 深色模式适配、完全本地离线、可持续集成（GitHub Actions）。

支持格式 · Supported formats

未安装 sharp 时仅影响扩展格式（提示“格式不支持”），其余功能不受影响；npm install 会一并下载 sharp 的预编译二进制，无需本地编译。

快速开始 · Quick start（动态插件形态）

git clone https://github.com/PetCT/dsh-Bio-image-dup-check.git && cd dsh-Bio-image-dup-check
npm install                                   # 安装 jimp + sharp（平台预编译二进制，无需本地编译）
node hash-worker.mjs --selftest               # 自检算法（翻转/旋转/局部复制判定）
node make-demo.mjs && node hash-worker.mjs --dir demo --threshold 8   # 端到端冒烟

然后在任意 DSH 会话里：

1. 打开本目录的 host.js，把文件内容整体粘贴到 cordis_define 的 code.host；
2. 打开 client.js，把文件内容整体粘贴到 code.client；
3. cordis_run 激活（Client 半部分需在 Run 卡片勾选授权）。

⚠️ 唯一需要配置的地方：host.js 顶部有一处 WORKER_PATH 常量，请改成你本机 hash-worker.mjs 所在的绝对路径（动态插件沙箱无法探测/引用文件，这是设计如此；路径写错时会给出明确报错提示）。

使用 · Usage

图形界面

DSH 设置 → 「科研图片查重」，三种入口：

• 拖拽/选择图片：多选图片文件（支持上表全部格式），调阈值后点「刷新」重跑；
• 扫描目录：点「选择文件夹」或输入路径，勾选「包含子文件夹（汇总）」递归扫描；结果顶部按子文件夹汇总并支持筛选；
• PDF 检测：选择 PDF，勾选「忽略未绘制对象（推荐）」「仅报跨页重复」，改设置后点「刷新」即可不用再上传。

查看报告：摘要、子文件夹汇总、重复分组、疑似重复/变换对（可按类型/文件夹筛选排序）、疑似局部复用（裁剪对比图）、相似度矩阵、局部重复区域高亮；点「导出 HTML / Markdown / JSON」保存报告。

Agent 工具

直接对 DSH 说：「帮我查 G:\papers\figures 目录下的图片重复」，或调用：

check_image_duplicates(folder="G:\papers\figures", threshold=8, recursive=true)

检测算法 · Algorithm

• 感知哈希：灰度（Rec.601）→ 区域平均下采样 → aHash(8×8) / dHash-H(9×8) / dHash-V(8×9) / pHash(32×32 DCT)；两两汉明距离 + 6 种几何变换比对 → 判定变换类型。
• copy-move：长边 ≤384px 灰度 → 16×16 块（步长 16）→ 8×8 灰度向量 RMS + 均值差匹配（剔除平坦块）→ 按位移向量聚类 → 输出归一化区域矩形对。
• 跨图复用：24×24 密度网格 + 块 RMS(≤9) + 均值(±16) 过滤 → 位移聚类 → 区域级 RMS(≤9) + dHash(≤40) 结构校验 → 输出归一化区域对与缩放比。
• PDF 解析：N 0 obj 分段 + 递归字典解析（含对象流 ObjStm、间接颜色空间、SMask 排除）→ 按页面内容流 Do 操作符精确映射页码（支持 Image-xxx 等带连字符名称、Form 递归）。

详细设计见 SPEC.md，算法口径见 CHANGELOG.md。

项目结构 · Structure

.
├── host.js             # Host 半部分（动态插件）
├── client.js           # Client 半部分（动态插件）
├── hash-worker.mjs     # 哈希引擎（Node + jimp + sharp + PDF 解析）
├── make-demo.mjs       # 生成演示图
├── package.json        # jimp / sharp / pdf-lib 依赖 + 元数据
├── cordis.patch.yml    # 持久化安装用的 bundle patch（可选）
├── SPEC.md             # 设计规范（v1.1 基线 + 实现状态补充）
├── CONTRIBUTING.md     # 贡献指南
├── CODE_OF_CONDUCT.md  # 行为准则
├── CHANGELOG.md        # 更新日志
├── README.md
├── LICENSE             # MIT
└── .github/
    ├── workflows/ci.yml             # CI：语法 + 自检 + 目录/PDF 冒烟
    ├── ISSUE_TEMPLATE/              # Bug / 功能请求模板
    └── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md

关于作者与社区共建 · About & Community

作者是一名生命科学博士，这个工具最早就是为了自己投稿前查自己稿件的图片问题而写的。它围绕真实论文图片（组织切片、Western blot、凝胶电泳、流式图、PDF 稿件）打磨，算法与流程经过多轮真实稿件验证。

诚实地讲：作者不是专业开发者（代码可能不符合“工程最佳实践”），但产品目标是实打实解决科研图片查重的痛点。因此：

• 发现误报 / 漏报？遇到解析不了的文件？有想加的功能？ → 请开 Issue。你手里的一张真实图片或一个 PDF，就是这个项目最好的测试用例。（数据保密：请只上传/提供你有权使用的样本；检测全程本地离线，项目绝不收集任何图片。）
• 想动手改进？ → 任何层级的贡献都欢迎：修 bug、补文档、加测试、优化界面、改算法。见 CONTRIBUTING.md。
• 这个项目的迭代方式：作者定方向并维护主流程，社区可以在上面直接打磨——比如把某个检测算法调得更准、支持你实验室的专属格式、让报告更漂亮。欢迎 fork 回来，我们一起把它做成一个投稿前真正愿意用的查重工具。

Roadmap（欢迎认领）

• [ ] 算法：自适应阈值 / 同源显微视野降噪（现已有「仅报跨页重复」开关做缓解）；Western blot 条带、凝胶泳道专项比对。
• [ ] 格式：CCITT 传真 PDF 图；原始显微格式（OME-TIFF / CZI）。
• [ ] 报告：批处理导出、跨文件 CSV 汇总、对比裁图自动排版。
• [ ] 分发：npm 包 / 持久化 DSH bundle 的完善安装体验。

限制与免责声明 · Limitations

• 检测基于启发式算法（感知哈希 + 分块匹配），结果需人工复核，不构成学术结论。
• 单文件 > 25MB 跳过；目录模式默认限制 1000 张（可调 limit）；拖拽模式单批 ≤60 张；PDF 单文件 ≤100MB、检测限时 240s。
• 规则性重复纹理（如细胞培养板孔、凝胶泳道）可能触发误报——这通常是值得人工确认的信号。
• 同源显微照片（同一组织的不同视野/倍率）缩略后可能被判为“近重复”，可提高阈值或开启「仅报跨页重复」降低噪声。
• PDF 中的纯矢量图形不会被当作图片（无内嵌位图）；CCITT 传真压缩图（老旧扫描件）暂不支持。

License

MIT — 见 LICENSE。收录 ≠ 背书；请只对你有权使用的图片运行检测。

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