读取raw图，分通道处理再组合(rggb)

为了完成这个任务，我们需要完成以下步骤：

1. 读取1920×1080的12bit Bayer RGGB格式的RAW文件。
2. 分离出RGGB的四个通道。
3. 对每个通道应用不同的线性模型。
4. 将处理后的四个通道组合回RGGB格式。
5. 保存处理后的RAW图像。

以下是实现该任务的Python代码：

import numpy as np

def read_raw_image(filename, width, height):
    # 读取12位的RAW文件，并转换为16位以便于处理
    with open(filename, 'rb') as f:
        raw_data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)
        
    # 每两个字节表示一个12位的像素
    raw_data = raw_data.reshape(-1, 3)
    raw_image = (raw_data[:, 0] << 4) + (raw_data[:, 1] >> 4)
    raw_image = np.append(raw_image, (raw_data[:, 1] & 0x0F) << 8 + raw_data[:, 2])
    raw_image = raw_image.reshape(height, width)
    
    return raw_image

def split_bayer_channels(raw_image):
    # 分离RGGB四个通道
    R = raw_image[0::2, 0::2]
    Gr = raw_image[0::2, 1::2]
    Gb = raw_image[1::2, 0::2]
    B = raw_image[1::2, 1::2]
    
    return R, Gr, Gb, B

def apply_linear_model(channel, a, b):
    # 应用线性模型 y = a * x + b
    return a * channel + b

def merge_bayer_channels(R, Gr, Gb, B):
    # 合并四个通道回RGGB格式
    height, width = R.shape[0]*2, R.shape[1]*2
    raw_image = np.zeros((height, width), dtype=np.uint16)
    
    raw_image[0::2, 0::2] = R
    raw_image[0::2, 1::2] = Gr
    raw_image[1::2, 0::2] = Gb
    raw_image[1::2, 1::2] = B
    
    return raw_image

def save_raw_image(filename, raw_image):
    # 将16位的RAW图像保存为12位的RAW文件
    raw_image = raw_image.flatten()
    raw_data = np.zeros((raw_image.size // 2 * 3,), dtype=np.uint8)
    
    raw_data[0::3] = (raw_image[0::2] >> 4).astype(np.uint8)
    raw_data[1::3] = ((raw_image[0::2] & 0x0F) << 4 | (raw_image[1::2] >> 8)).astype(np.uint8)
    raw_data[2::3] = (raw_image[1::2] & 0xFF).astype(np.uint8)
    
    with open(filename, 'wb') as f:
        raw_data.tofile(f)

# 示例：读取、处理并保存RAW图像
width, height = 1920, 1080
input_filename = 'input.raw'
output_filename = 'output.raw'

raw_image = read_raw_image(input_filename, width, height)
R, Gr, Gb, B = split_bayer_channels(raw_image)

# 应用不同的线性模型，假设模型参数如下
R_processed = apply_linear_model(R, 1.2, 10)
Gr_processed = apply_linear_model(Gr, 1.1, 5)
Gb_processed = apply_linear_model(Gb, 1.1, 5)
B_processed = apply_linear_model(B, 1.3, -10)

processed_raw_image = merge_bayer_channels(R_processed, Gr_processed, Gb_processed, B_processed)
save_raw_image(output_filename, processed_raw_image)

代码解释：

1. 读取RAW图像：

   • read_raw_image 函数从文件中读取RAW数据，并将其转换为适合处理的格式。

2. 分离RGGB通道：

   • split_bayer_channels 函数将RAW图像分离成R、Gr、Gb和B四个通道。

3. 应用线性模型：

   • apply_linear_model 函数对每个通道应用不同的线性模型，模型参数可以根据需要进行调整。

4. 合并通道：

   • merge_bayer_channels 函数将处理后的四个通道重新组合成RGGB格式的RAW图像。

5. 保存RAW图像：

   • save_raw_image 函数将处理后的RAW图像保存回文件中。

通过这个流程，你可以读取、处理并保存RGGB格式的12bit RAW图像。你可以根据需要调整线性模型的参数以实现不同的图像处理效果。