年度会员免费使用 本地运行 · 数据不上传

FigPrecheck
投稿前图片查重

专为SCI论文投稿前设计的本地图片查重工具。基于多信号评分算法， 自动检测图片中的重复区域、翻转旋转重用、Western Blot条带复制等问题， 生成结构化HTML/PDF查重报告。

下载桌面安装包 课题组年卡 / 3次检测包

3次检测包 99元，适合单篇稿件或小批量预审；课题组高频使用可直接选择年卡。下载后按购买/授权信息完成本地激活。

查看使用教程 → 直接下载 v0.5.2 →
macOS / Windows 无需联网 数据不上传
FigPrecheck 查重报告截图
4
感知哈希算法融合
4
变换鲁棒检测
6
可视化证据类型
0
数据上传 · 完全本地

为什么需要投稿前图片查重？

近年来，PubPeer等平台频繁曝光论文中的"图片重复使用"问题，已成为学术不端调查的重要方向。 在投稿前对图片进行自查，是保护科研诚信、避免撤稿风险的关键步骤。

🔍

图片误用自查

检测论文内不同Figure之间的图片重复，包括拼接图面板、Western Blot条带等常见问题区域。

🔄

翻转旋转检测

自动检测水平翻转、垂直翻转、180度旋转等变换后的图片重用，覆盖常见的手动掩饰行为。

🛡️

投稿前风险筛查

在投稿前发现潜在的图片重复风险，避免投稿后因图片问题被审稿人质疑或被PubPeer曝光。

核心功能特性

基于多信号评分算法，提供全面的图片重复检测能力

📐

智能面板分割

基于投影密度分析自动检测复合科学图表中的面板边界，支持行切割、列切割和网格切割。

🔐

四重哈希检索

融合平均哈希、差异哈希、感知哈希和小波哈希四种算法，在四种变换下交叉匹配候选对。

🎯

多信号重排序

综合像素一致性(32%)、SSIM(24%)、边缘重叠(14%)和几何特征(30%)四维评分。

🔬

Western Blot专检

针对Western Blot条带的专门检测流程，包括条带掩码提取、颜色编码叠加和差异映射。

📊

六种可视化证据

并排对比、叠加混合、差异热图、特征匹配线、WB条带掩码、WB差异图。

📄

HTML/PDF报告

一键生成结构化查重报告，包含摘要统计、风险分级、证据图像和审查建议。

🧩

瓦片级回退检索

对未拆分或粗略布局的图表，使用滑动窗口生成重叠瓦片，捕获局部图片重用。

🖥️

桌面GUI + CLI

提供拖拽式桌面应用和命令行接口两种使用方式，支持批量处理和自动化流程。

📁

可复用工作区

每次检测创建独立工作区，支持随时重新打开、审查标记和团队交接。

多信号评分体系

综合四个维度的信号进行候选对评分，降低单一指标的误判风险

像素一致性比率

权重 32%

逐像素差异分析，直接反映两张图片的像素级重合度。

SSIM 结构相似性

权重 24%

结构相似性指数，从亮度、对比度、结构三维度衡量图像相似性。

边缘重叠

权重 14%

基于梯度的边缘检测，即使图片经过亮度/对比度调整仍能捕获结构相似性。

几何特征匹配

权重 30%

SIFT/ORB局部特征匹配 + 平移一致性检验，验证特征点的空间对应关系。

风险分级标准

高
高风险 (score >= 0.82)

高度疑似图片重复使用，强烈建议人工审查。红线密集区域即为关键证据。

中
中风险 (score >= 0.62)

可能存在部分重复，需要结合学术场景和原始实验记录综合判断。

低
低风险 (score < 0.62)

相似度较低，可能为无意义匹配（如实验中的合理相似），仅供参考。

注意：本工具基于多信号算法的图像相似性筛查，结果不构成学术结论或定性指控。 所有检测结果需要结合原始实验记录与学术语境由人工判断。

使用流程

四步完成投稿前图片查重

1
📂

导入文件

拖拽或选择PDF/图片文件，支持PDF、PNG、JPG、TIFF格式。

2
⚙️

自动分析

自动完成图片提取、面板分割、哈希检索、多信号重排序全流程。

3
👀

审查结果

查看候选对列表、可视化证据，标记保留或忽略，支持风险等级筛选。

4
📋

导出报告

一键生成HTML/PDF查重报告，包含完整证据链和审查状态。

三种检测强度

根据不同筛查场景选择合适的检测灵敏度，平衡召回率与误报率

L

Lenient · 宽松

保守筛查 · 低误报

更保守的检测策略，减少误报，只标记高度相似的候选对。适合已有初步筛查、需要快速复核的场景。

哈希距离阈值6
高风险阈值0.86
中风险阈值0.68
推荐
S

Standard · 标准

均衡模式 · 默认

平衡的检测灵敏度，适合大多数投稿前常规筛查。兼顾召回率和准确率，是日常使用的默认选择。

哈希距离阈值8
高风险阈值0.82
中风险阈值0.62
T

Strict · 严格

深度筛查 · 高召回

更敏感的检测策略，召回更多弱匹配，但可能增加误报。适合首次全面筛查或对图片问题高度关注的场景。

哈希距离阈值10
高风险阈值0.78
中风险阈值0.56
FigPrecheck 三种检测强度界面

支持的文件格式

PDF .pdf
PNG .png
JPEG .jpg / .jpeg
TIFF .tif / .tiff

技术检测能力

完全相同的图片复制
水平/垂直翻转后的图片重用
180度旋转后的图片重用
局部裁剪/拼接的图片重用
同一图片内部的自重复区域
Western Blot条带复制

效果展示

自动生成的查重报告包含完整的证据链

1 HTML 查重报告

FigPrecheck HTML查重报告

报告包含：摘要卡片（总候选数/高风险数/审查建议）、候选对列表（含风险等级和分数）、可视化证据图像。

2 可视化证据类型

🔀 并排对比 (Side-by-side)

两张疑似重复的图片面板并排展示，直观对比差异。

🎭 叠加混合 (Overlay)

50/50 Alpha混合叠加，相同区域呈现稳定颜色，差异区域呈现重影。

🌡️ 差异热图 (Heatmap)

蓝-黄-红伪彩色表示差异分布，红线越密集表示重复可能性越大。

📏 特征匹配线 (Match Lines)

SIFT/ORB特征点连线，展示两图之间的空间对应关系。

🧪 WB条带掩码 + 差异图

针对Western Blot的条带区域检测，颜色编码显示条带对应关系。

与在线工具的对比

本地运行 vs 在线服务，各有优势

对比维度 FigPrecheck (本工具) 在线图片查重工具
运行方式 本地桌面应用 浏览器上传
数据隐私 完全本地，不上传 需上传至服务器
检测算法 4种哈希 + 多信号评分 通常单一算法
变换检测 翻转/旋转/裁剪 视平台而定
WB专检 支持 通常不支持
报告格式 HTML + PDF 通常仅PDF
批量处理 无数量限制 可能有文件大小/数量限制
使用成本 年度会员免费 视平台而定
当前最新版 · v0.5.2

FigPrecheck v0.5.2 正式下载包

本版本已准备 macOS DMG、Windows 安装版 EXE 与 Windows 免安装便携版 ZIP。下载后请根据购买/授权信息完成本地激活；论文图片在本机处理，不需要上传到服务器。

🍎

macOS DMG

适用于 macOS 的图形化安装包，下载后打开 DMG 并拖拽安装。

328 MB
SHA-256
ba1f4fef4a77…ba1f4fef4a775ae0a54a75950e52c4ec3d521e28821d29ed3763384813cdfa5b
下载 FigPrecheck-macOS.dmg
🪟

Windows 安装版 EXE

适用于 Windows x64 的标准安装包，适合需要开始菜单与桌面快捷方式的场景。

99 MB
SHA-256
bf25c0a7fe2d…bf25c0a7fe2dcf9d69708dce0863e0c0dce85b9936b3cfcbe77bebe116e42491
下载 Windows 安装版
📦

Windows 便携版 ZIP

免安装版本，适合无法安装软件或希望放在移动硬盘中运行的 Windows x64 设备。

148 MB
SHA-256
4f86417d9ae5…4f86417d9ae5bbd2292f488b32cafc0b981a3f4c80e45a43841282a4545e10f2
下载 Windows 便携版

v0.5.2 版本记录

  • ✓Windows Actions 构建链路升级，补齐安装版与便携版交付形态。
  • ✓新增销售台账 CLI 与批量台账导出，便于授权与交付记录管理。
  • ✓补充用户文档，覆盖 macOS DMG、Windows EXE 与 portable zip 使用路径。

完整性校验

下载后可通过 SHA-256 校验确认文件完整性。若校验值与页面或校验文件不一致，请不要继续安装，并重新下载。

查看 SHA256SUMS.txt 查看下载清单

常见问题

不会。FigPrecheck是完全本地运行的桌面应用，所有图片处理和分析都在您的电脑上完成，不会将任何数据上传到服务器。您的论文图片始终保留在本地。
目前提供macOS (.dmg) 和 Windows (.exe) 安装包。Linux用户可以通过Python源码运行。
FigPrecheck使用四重感知哈希检索 + 四维多信号评分的综合算法，能够有效检测完全复制、翻转/旋转重用、局部裁剪等多种情况。但需要注意：本工具是风险筛查辅助工具，而非自动学术不端裁决工具。所有结果需要结合学术场景人工判断，相似图片可能是实验中合理存在的。
当前版本主要检测同一批导入文件内的图片相互对比。您可以将多篇论文的图片一起导入，工具会自动对所有图片进行两两比对。跨语料库检索功能正在开发中。
处理速度取决于图片数量和复杂度。通常，包含5张组合大图的PDF文件，整个分析流程约需10-30秒。更多图片或复杂布局会相应增加处理时间。

开始使用 FigPrecheck

课题组年卡 599元/年（不限次数，适合课题组共享），或3次检测包 99元（适合单篇稿件或小批量预审）。本地运行，数据不上传。

下载桌面安装包 购买 / 激活授权
免责声明：FigPrecheck 用于投稿前图像相似性预审；检测结果不构成学术结论或定性指控； 需要结合原始实验记录与学术语境进行人工判断。相似图片可能是实验中的合理存在， 请根据学术场景综合判断。