一直以来,在使用MATLAB进行运算的过程中,经常会用到对图像的各种处理,因此需要对图像进行数据转换,因此对经常用到的转换进行整理,方便查看。

1、uint8转化为double用来方便图像的运算:

double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型,一般不使用。

常用的是im2double函数,将uint8图像转为double类型,范围为0-1,如果是255的图像,那么255转为1,0还是0,中间的做相应改变。
MATLAB中读入图像的数据类型是uint8,而在矩阵中使用的数据类型是double
因此
I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型;如果不转换,在对uint8进行加减时会产生溢出。
   
默认情况下,matlab将图象中的数据存储为double型,即64位浮点数;

   matlab还支持无符号整型(uint8和uint16);uint型的优势在于节省空间,涉及运算时要转换成double型。

  im2double():将图象数组转换成double精度类型
  im2uint8():将图象数组转换成unit8类型
  im2uint16():将图象数组转换成unit16类型

2、uint8和im2uint8的区别

   在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别,uint8的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部分去掉;

   但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0,而将输入中所有大于1的数值设置为255,再将所有其他值乘以255。

   

图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度;

很多矩阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式.

如果转换前的数据符合图像数据标准(比如如果是double则要位于0~1之间),那么可以直接使用im2uint8

如果转换前的数据分布不合规律,则使用uint8,将其自动切割至0~255(超过255的按255),因此最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double)

3、double类型图像的显示

图像数据在进行计算前要转化为double类型的,这样可以保证图像数据运算的精度。

很多矩阵的很多矩阵数据也都是double的,要想显示它,必须先转换为图像的标准数据格式。

如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像。

这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围。

而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了。

具体方法有:

imshow(I/256);    ----------将图像矩阵转化到0-1之间

imshow(I,[]);       -----------自动调整数据的范围以便于显示 (注意这里,必须是灰度图,负责不行)

imshow(uint8(I));

imshow(mat2gray(I));%

上面的mat2gray是将最终获得的矩阵转化为灰度图像。常用的为:

A = im2uint8(mat2gray(result))
   这样就将result矩阵转化为uint8类型的图像。

 

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