如何将分离的RGB数组重新转换为图像（Python 16位处理场景）

你的核心问题在于16位图像数据与Pillow的兼容性，以及不必要的Pillow中转导致格式损坏。以下是针对性的修复步骤和代码：

关键问题点 #

• FITS图像读取后通常是uint16或浮点型的3通道数组（维度为(3, H, W)），而Pillow的Image.fromarray('RGB')默认处理8位数据，直接传入16位数组会导致格式错误。
• 无需通过Pillow中转，直接使用numpy数组让imageio保存，更适配16位图像的处理流程。

修复后的代码 #

import imageio.v3 as iio
import numpy as np

def load_pic():
    filename = "FinalStacked.fit"
    print(f"loading {filename}")
    # 读取FITS图像，保留原始数据类型
    picky = iio.imread(filename, plugin="FITS")
    shape = picky.shape
    print(f"Image loaded, size = {shape}, dtype = {picky.dtype}")
    
    # 拆分RGB通道（FITS的通道维度在前）
    reds = picky[0]
    greens = picky[1]
    blues = picky[2]
    return reds, greens, blues, shape

def finish(reds, greens, blues):
    # 将通道从(3, H, W)转为(H, W, 3)，符合imageio保存的格式
    out = np.dstack((reds, greens, blues))
    
    # 处理数据类型：如果是浮点型，先归一化到0-65535再转uint16（PNG支持16位无符号整数）
    if out.dtype.kind == 'f':
        out = (out - out.min()) / (out.max() - out.min()) * 65535
        out = out.astype(np.uint16)
    
    # 直接用imageio保存numpy数组，指定格式为PNG 16位
    iio.imwrite("done.png", out, plugin="pillow", format="PNG", mode="RGB;16")
    print("图像保存完成")

reds, greens, blues, shape = load_pic()
finish(reds, greens, blues)

额外说明 #

• 避免使用全局变量：改用函数返回值传递数据，代码更健壮。
• 数据类型处理：FITS图像可能是浮点型（比如天文图像常用的float32），需要先归一化到16位无符号整数的范围（0-65535）才能正确保存为PNG。
• imageio保存时指定mode="RGB;16"，确保以16位RGB格式写入PNG，避免自动降级为8位。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Geoff Horton