RawPy：如何获得线性原始数据 - 偏移校正黑电平、白电平、白平衡和去马赛克

问题描述

我想将 DNG 文件中的数据转换为以下内容：

1. 使用黑电平校正偏移
   image_without_offset = image - black_level
2. 将白色缩放到最大值 2^16-1
   image_scaled = image_without_offset / (white_level - black_level) * (2**16-1)
3. 将白平衡和剪辑应用到有效范围
   image_white_balanced = clip(image_scaled * asn_gains,2**16-1)
4. 对拜耳图像进行去马赛克

如何使用 RawPy 实现这一点？第 3 步和第 4 步的顺序可能可以颠​​倒，但必须提前应用偏移校正。

进一步的后期处理是单独完成的。这部分有效，因为它已经使用其他工作流程进行了验证，该工作流程不依赖于第一个提到的步骤的 RawPy。

我不知道实现此目的的正确参数化，或者是否可以使用 RawPy。以下是我尝试过的，但颜色看起来与应有的不同。

with rawpy.imread(dng_path) as dng_raw:
    rgb = dng_raw.postprocess(
        demosaic_algorithm=rawpy.DemosaicAlgorithm.AAHD,half_size=False,no_auto_scale=False,no_auto_bright=True,use_camera_wb=True,gamma=[1,1],output_color=rawpy.ColorSpace.raw,output_bps=16)

我现在不清楚参数 no_auto_scale 如何影响结果。

解决方法

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