最后，Monica 后续的开发除了借助会 AI Coding，我也会继续增加 AI 相关的功能，以及探索使用「自然语言 × 图像编辑」的边界。越具体，越高效 例如在 Cursor 里，prompt 越具体、规则越清晰，输出的代码越可直接使用。：不要一次性抛出「帮我做全局国际化」，可以先让 Cursor 提取字符串，再让它生成语言切换逻辑，最后加上配置界面。真正的设计思路、功能逻辑，依然需要我来把关

然而，在实际使用中，forEach 带来的性能瓶颈逐渐暴露出来：在面对超分辨率的大图时，即便只是简单的色温微调，依然会带来明显的延迟感。(https://github.com/fengzhizi715/Monica) 时，早期的调色模块仅实现了 HSV 调整和简单的对比度控制，虽然逻辑清晰，但在高分辨率图像和连续处理操作中，逐渐暴露出性能瓶颈，且难以精确控制局部区域。用户拖动滑块，希望看到颜色立刻

同态滤波是一种通过频域处理解决图像光照不均的关键技术，其作用在于分离并差异化调整图像的低频光照分量和高频反射分量，增强图像对比度和细节，从而提高图像的视觉质量和可分析性。这里，我们以高斯型同态滤波器为例，它是一种基于高斯函数设计的频域滤波器，结合同态滤波框架与高斯函数的频域特性，对图像的光照分量（低频）和反射分量（高频）进行差异化调整。，嵌入到同态滤波的增益控制中，用来调节低频（光照分量）和高频（

虽然 Kotlin 提供了丰富的 UI 构建能力，但在涉及图像编解码（如 HEIF）、图像分析（如 OpenCV）甚至 RAW 文件读取时，Java 层本身的能力极为有限，依赖的第三方库要么过于老旧，要么功能单一，性能表现也不尽如人意。在我的图像编辑器 Monica 中，很多核心的图像处理逻辑都是用 OpenCV C++ 实现的，所以我单独创建了一个项目 https://github.com/fe

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