1.uint8,uint16与double

为了节省存储空间，matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数），以此方式存储的图像称作8位图像。matlab读入图像的数据是uint8，而matlab中数值一般采用double型（64位）运算。

概括：uint8,uint16--存储，显示

double---计算数据处理

2.转换

I = rgb2gray(imread(‘dog2.jpg')); %把图像变为灰度图像

f = im2double(I);  % 灰度图转double类型--数据处理，保证精度

g = im2uint8(f);    % 图像转 uint8 类型，一般不在计算中用，容易引入舍入误差

f = double(I);      %double()将无符号整型转换为双精度浮点型double，数据大小没有变化，原本数据是0~255之间，转化后还是0~255。
g = im2uint8(f);  % im2uint8(）实现double转化为uint8，如果图像矩阵数据是double类型的0-255，直接im2uint8（）转换的话，matlab会将大于1的数据都转换为255，0-1之间的数据才会映射到0~255之间整型的数据，所以图像会显示白色。
h = uint8(round(f));  %uint8(）实现double转化为uint8

3.为什么要进行rgb转灰度？

  1. 自然界中，颜色本身非常容易受到光照的影响，rgb变化很大，反而梯度信息能提供更本质的信息
  2. 三通道转为一通道后，运算量大大减少
  3. opencv的很多函数只支持单通道

什么时候不需要转灰度？

基于颜色的算法，颜色本身由于样本环境的特殊原因很有价值，比如医疗图像中染色剂都是红色

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