利用图像辅助自动化缺陷报告复现的实证研究

自动化缺陷复现是一项具有挑战性的任务，现有工具通常依赖缺陷报告中的文本复现步骤、视频或崩溃日志作为输入。然而，缺陷报告中提供的图像一直被忽视。为填补这一空白，本文呈现了一项实证研究，探讨将图像作为自动化缺陷复现输入的必要性。我们考察了缺陷报告中图像的特征和模式，重点关注：（1）图像的分布和类型（如UI截图），（2）与图像相关的文档模式（如伴随文本、注释），（3）它们所承担的功能角色，特别是它们对复现缺陷的贡献。此外，我们分析了图像对现有工具性能的影响，识别其影响的原因以及利用它们改进缺陷复现的方法。我们的研究结果揭示了若干关键见解，证明了图像在支持自动化缺陷复现中的重要性。具体而言，我们识别了图像在缺陷报告中所承担的六种不同功能角色，每种角色在缺陷复现过程中展现出独特的模式并做出特定的贡献。本研究为工具进步提供了新见解，并为未来研究指明了有前景的方向。