Keras ImageDataGenerator 饱和 16 位图像

Question

我有 16 位图像（如果相关，则为灰度），我正在尝试使用 Keras' 进行扩充ImageDataGenerator。现在，我正在使用flow()单个测试图像并保存增强图像的样本（最终我将使用flow_from_directory()）。

问题是保存的图像总是饱和的，即图像中的大多数像素的值为 (255, 255, 255)。尽管原始图像的最大值为 65535 中的 ~6000。我的期望是增强图像的最大值为 ~23。

我绝对不想为我的模型提供饱和图像，因为这意味着失去了很多动态范围。任何想法这里发生了什么？

这是我正在使用的代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, img_to_array, load_img

test_img = img_to_array(load_img('image10.tif'))

test_img = test_img.reshape((1,) + test_img.shape) 

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range = 90,
    horizontal_flip = True,
    vertical_flip = True,
    fill_mode = 'constant',
    rescale = 1./65535)

i = 0
for batch in train_datagen.flow(test_img_array, batch_size=1, save_to_dir=preview_output, save_prefix='test_img', save_format='tif'):
    i += 1
    if i > 10:
        break