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随着数字成像技术在科研、医学影像和遥感等领域的广泛应用，多页TIFF（Tag Image File Format）文件因其支持多维数据存储和高位深特性，成为存储序列图像、显微镜切片或卫星遥感数据的首选格式。然而在实际应用中，这类文件存在以下显著痛点… 文章大纲 背景简介 代码 背景简介
随着数字成像技术在科研、医学影像和遥感等领域的广泛应用，多页TIFF（Tag Image File Format）文件因其支持多维数据存储和高位深特性，成为存储序列图像、显微镜切片或卫星遥感数据的首选格式。然而在实际应用中，这类文件存在以下显著痛点： 可视化障碍 TIFF格式的专业性导致普通图像查看软件难以直接预览，特别是多页TIFF文件需要特殊工具才能逐帧查看，严重影响数据共享效率。 格式转换需求迫切 在深度学习预处理、学术论文插图制作或临床会诊等场景中，主流平台更兼容JPEG格式，需要将TIFF文件批量转换为标准化图像。 多维数据处理复杂度高 科学级TIFF文件常包含： 多光谱通道（如RGB+近红外四通道数据） 三维堆栈结构（如时间序列显微成像） 特殊位深（如16位医学影像） 现有转换工具存在以下不足： 商业软件（如Adobe Photoshop）处理流程繁琐且授权成本高 开源工具多针对单页TIFF设计，缺乏对多维数据的自动解析能力 缺乏异常处理机制，遇到非常规通道排列或位深时容易崩溃 本代码工具基于Python生态开发，通过以下技术创新解决行业痛点：
