如何在python中保存负像素值的图片？

在你开始阅读之前，我要向你道歉；我是Python新手，所以如果这个问题看起来很简单，我很抱歉。

我想把我有的一组图像，并对它们进行归一化处理，以便用于深度网络训练（用图像的每个像素除以标准差，然后减去像素的平均值），然后用Python分别保存所得到的图像。我已经能够用代码使图像归一化，但我的问题在于保存图像时，它们的像素值为负值。

我已经看到 这个问题 并看完了答案，但我的问题是用户 Swaroop 评论中提到的问题。所提供的答案对我使用的图像类型不适用（有三个通道的图像，或 "RGB"）。

这是我的全部代码。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import copy
import math
from PIL import Image

# Setup Important Variables
basic_path = 'Censored_for_privacy_reasons'
mins = 0

# Setup Standard Deviation Function
def stDevImage(imageArray, plane):
    stDevArray = []
    stDevAdd = 0
    for row in range(0,imageArray.shape[0]):
        for column in range(0,imageArray.shape[1]):
            stDevArray.append(copy.deepcopy(imageArray[row][column][plane]))
    meanForArray = np.mean(stDevArray)
    for pixelValue in range(0,len(stDevArray)):
        stDevAdd += pow(stDevArray[pixelValue]-meanForArray,2)
    stDev = math.sqrt(stDevAdd/len(stDevArray))
    return [stDev, meanForArray]

img = plt.imread(basic_path+'25/NS0/NS0_1.png')
imgArray = np.asarray(img)
normImage = copy.deepcopy(imgArray)

rPlaneSt = stDevImage(imgArray, 0)
gPlaneSt = stDevImage(imgArray, 1)
bPlaneSt = stDevImage(imgArray, 2)
for row in range(0, imgArray.shape[0]):
    for column in range(0,imgArray.shape[1]):
        normImage[row][column][0] = copy.deepcopy(normImage[row][column][0]/rPlaneSt[0]-rPlaneSt[1])
        normImage[row][column][1] = copy.deepcopy(normImage[row][column][1]/gPlaneSt[0]-gPlaneSt[1])
        normImage[row][column][2] = copy.deepcopy(normImage[row][column][2]/bPlaneSt[0]-bPlaneSt[1])
        if normImage[row][column][0] < mins:
            mins = copy.deepcopy(normImage[row][column][0])
imgFinal = Image.fromarray(normImage, 'I')
imgFinal.save("/Users/Censored/Desktop/test.tif")

标注为 stDevImage 是提供它所摄取的图像中平面的标准差的函数。它既返回该平面的标准差，也返回平均值。

正如你在最后两行代码中所看到的，我正在尝试上面提到的问题的答案，但没有用。

下面是一张图片，它代表了我正在处理的图片类型（它也是代码中的一行所引用的图片，内容为 img = plt.imread(basic_path+'25/NS0/NS0_1.png')).

图片在这里

任何和所有的帮助都将非常感激!