Normalize segmented cache coverage

README.md

@@ -269,6 +269,10 @@ einzigen sichtbaren Insel, wird diese Insel direkt als primäres Suchziel
 verwendet. Dadurch scannt der Matcher denselben Bildinhalt nicht erst als
 vollen Beat und danach noch einmal als Segment; der Report behält trotzdem die
 korrekte Beat-Position und füllt echte Randlücken mit Schwarz.
+Gecachte segmentierte Treffer werden ebenfalls gegen die automatisch sichtbare
+Referenzdauer normalisiert, nicht gegen Schwarz-/Blendränder des gesamten Beats.
+Ein korrekt gematchter kurzer Bildinhalt wird dadurch beim Report-Aufbau nicht
+nachträglich als zu kurz verworfen.
 Zusätzlich werden sehr dunkle, kontrastarme oder noch nicht sauber
 auf-/abgeblendete Referenzframes aus Score, Inhalts-Reranking,
 Phasen-Alignment und Motion-Templates herausgenommen. Blenden sollen bestimmen,

cli.py

@@ -218,7 +218,12 @@ def _normalize_cached_results(beats: list, results: list, cfg) -> list:
             if weighted_score < cfg.cv.deep_scan.provisional_match_threshold:
                 continue
             if beat is not None and beat.duration_s > 0:
-                coverage = segment_duration / beat.duration_s
+                visible_duration = sum(
+                    max(0.0, end_s - start_s)
+                    for start_s, end_s in _reference_scoreable_segments(beat, cfg)
+                )
+                coverage_target = visible_duration if visible_duration > 0 else beat.duration_s
+                coverage = segment_duration / coverage_target
                 if coverage < cfg.cv.deep_scan.min_duration_coverage:
                     continue
             normalized.append(replace(result, match_score=weighted_score))