content_image_processor

ImageProcessor – Design (Phase 4)

Stand: 5. Dezember 2025
Version: 1.0.0
Kategorie: Content

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Dieses Dokument beschreibt die Architektur und Testspezifikation für den Bildverarbeitungsprozessor innerhalb des Content/Filesystem-Layers.

Ziele

• Einheitliche Verarbeitung von Image-Content (JPEG/PNG) über das Processor-Plugin-Modell
• Extraktion von EXIF/Meta (Dimensionen, GPS, Kamera), Thumbnail-Erzeugung
• Chunking als 3x3 Tile-Grid für lokale Features
• Mock-Embedding (768D) kompatibel zum bestehenden Vector-Index (Cosine)

Contract

• extract(blob, content_type: image/*) → ExtractionResult
  • fields:
    • width, height (px)
    • exif: { camera_make, camera_model, focal_length, iso, datetime_original?, gps_lat?, gps_lon? }
    • mime_type
    • thumbnail (optional, z. B. 256px Kante, JPEG/PNG)
• chunk(extraction, cfg: { grid: 3x3, overlap_px?: 0 }) → [Chunk]
  • Jeder Chunk repräsentiert ein Tile (row, col, bbox_px)
  • payload: { tile_bbox: {x,y,w,h}, stats: { mean_rgb, std_rgb } }
• generateEmbedding(chunk_payload) → float[768]
  • Mock-CLIP: deterministische Hash-Verteilung über Pixel-Statistiken + Position
  • L2-normalisiert

Datenablage (Schlüssel/JSON)

• content: → Meta (mime_type,image meta, exif, dims)
• content_blob: → Originalbild (binary)
• content_thumbnail: → Thumbnail (binary)
• content_chunks: → [chunk_ids]
• chunk:<chunk_id> → { parent_id, row, col, bbox_px, stats, embedding_ref }
• Hinweis: Vector-Index unter Namespace "chunks" (dim=768, COSINE)

Tile-Spezifikation

• Grid 3x3 über (width,height)
• bbox_px Berechnung: floor/ceil so verteilen, dass alle Pixel abgedeckt sind
• stats: mean/std RGB (grob, optional proxy aus Thumbnail/Downscale)

Embedding (Mock)

• Input: { mean_rgb, std_rgb, row, col, width, height }
• Hash-basierte Projektion mit 3 Seeds → 768D; leichte Positionskodierung
• L2-Normalisierung (Cosine-kompatibel)

EXIF/Meta

• Felder:
  • Dimensionen: width/height
  • Kamera: make/model
  • Aufnahme: datetime_original, iso, focal_length
  • GPS: gps_lat, gps_lon (falls vorhanden)
• Fehlertoleranz: fehlende EXIF zulässig; gps optional

Tests (20 Unit Tests)

1-3) extract: liest width/height korrekt (JPEG/PNG Samples) 4) extract: fehlende EXIF → Felder optional 5) extract: GPS parsing korrekt 6-10) chunk: 3x3 Tiles count/bbox korrekt, Gesamtfläche abgedeckt 11-13) chunk: stats plausibel (mean in [0,1], std ≥ 0) 14-17) embedding: dimension=768, L2≈1.0, deterministisch bei idempotentem Input 18) embedding: unterschiedliche Tiles → unterschiedliche Vektoren (cosine<0.99) 19) integration: ingest → vector index init (dim 768) 20) integration: retrieval of chunks ohne Embeddings (Datenschutz/Antwortgröße)

Open Points

• Farbmanagement/EXIF-Orientierung berücksichtigen (Rotation)
• Downscale-Strategie (schneller Pfad via Thumbnail)
• Erweiterung: Face/Logo-Detektion (später, extern)