我有一台相机，它为我提供 10 位数据的原始二进制数据。它遵循拜耳模式 RGGB，每个像素都使用 16 位块保存。我几乎可以成功地对图像进行去马赛克。
问题
RGB 图像看起来几乎是全黑的。如果我将原始数据乘以 64，RGB 图像看起来更好，但更绿。整体强度非常低。相机提供商有相机的实时视图，它在两个方面看起来都好得多。
我猜
由于 10 位被保存到 16 位块中，因此我使用的工具假定为 16 位深度（至少 Matlab 和 OpenCV 确实如此）。为了弥补这一点，我将原始数据乘以 64（左移 6 位）。但仍然不够。如果我乘以 128，一些像素会饱和，然后图像看起来很奇怪。
我试过的
使用 Matlab 图像处理工具箱、Python 颜色去马赛克包和 OpenCV 函数，我得到了相同的结果，但它们与实时可视化不匹配。
更新 我分析了供应商工具的直方图，以及来自 OpenCV 的直方图。我不确定，但有趣的是没有高于 255 的值。但是，在我从他们的软件记录的原始数据中，有很多高于 255 的值，但与低于 255 的值相比没有。因此，如果我用 max 剪辑图像值为 255，最终结果看起来非常相似！
问题
- 还有什么我可以验证的吗？我认为这是我的问题，因为这三个工具给出了相同的结果。
- 有没有更好的方法来处理 10 位像素转换为 16 位？
- 我在更新中发现的内容有什么意义吗？似乎这两个额外的位除了噪声之外什么都没有！
任何帮助表示赞赏。很抱歉没有提供数据或图片（公司隐私）。
谢谢！