在matlab中，我们常使用imshow()函数来显示图像，而此时的图像矩阵可能经过了某种运算。在matlab中，为了保证精度，经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。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。               

       那么如何解决这个问题呢？笔者曾经用fix()函数把图像矩阵由实数形式转化成整数形式，但这样仍无法改变图像矩阵是double型的事实。        

        通过搜索，找到两个解决方法：                

                      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 （不明白原理！）     

                      PS:imshow(I,[])，将I的最小值看作0，最大值看作255，所以黑白明显

  

       从实验结果看两种方法都解决了问题，但是从显示的图像看，第二种方法显示的图像明暗黑白对比的强烈些！不知什么原理！        

此外还找到一些方法，还没有试过，记录如下：

uint8和im2uint8的区别 

       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）        最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double)       

       另外,可以用isgray判断矩阵是否是一个图像数据矩阵       

       总之，im2uint8、im2double要跟uint8、double

 

本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/tina_lulu_21/archive/2008/07/01/2603162.aspx

关于Matlab中double类型图像的后续处理问题，问题描述：使用了同态滤波之后，图像类型为double，采用imshow（I，[]）可以成功显示，但是使用imwrite保存时，所保存的却是全白图像。

原因：imwrite函数保存图像时，如果图像是double型，取值范围是0~1；若为uint8型，取值范围是0~255. 如果图像满足这两条件中的任何一个，这个矩阵就可以被直接保存成图像，但是运行同态滤波后我的图像像素在8~14之间

如上图所示，这样就使得imwrite函数将其默认为全1 ，即全白图像。

解决方法：


			
1
			
			

			
I1 = uint8(round((T/20)*255));
			
		
将double图像T归一化再乘255转化为unit8类型，就可以继续进行其他的图像操作了

仍存问题是，我的图像double值为8~14，当double为0~255（一般都是），就直接如下操作就可以了


			
1
			
			

			
I1 = uint8(round((T));
			
		

最近在用octave (类似于matlab的计算软件， 函数和matlab一致) 写程序的时候， 在显示图像和保存图像的时候遇到了一些小问题， 所以简单的总结了一下。

本文用的图像为灰度图像：



imread() 返回的图像类型是uint8类型， 这时用imshow显示图像的时候， imshow会认为输入矩阵的范围在0-255， 如果imshow的参数为double类型的，那么imshow认为输入矩阵的值为0-1.

很多时候需要将图像转换为double类型的， 但是转换以后直接使用imshow显示的是一片白色， 是因为当imshow显示图像的时候， 会认为double类型的图像矩阵的范围在0-1， 超过1的像素值当作1处理， 这样就是几乎所有的像素都是白色。

情况1：



% img will be uint8 type

img = imread('syz.bmp');



% imshow: when the parameter img is uint8 type, 

% imshow will default make the range of pixel value as [0-255]

imshow(img);

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

这个时候直接显示读入的图像是正确的， 因为这个时候图像的类型是uint8

显示结果：



情况2：

当把图像转换double数据类型后：



% sometimes we need to process the img by double type,

% so, you may convert the data type to double

dimg = double(img);

 

% but, right now you will not get the correct display,

% because if the parameter of imshow is double type, if will defaultly 

% take range of [0-1], but now the range is [0-255]

% all the value over 1 is ceilled to 1. (clamped to 1)

% so, the displayed image will be a whole white picture.

imshow(dimg);

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

这个时候， 因为imshow的参数为double类型， imshow认为参数的值为0-1， 但是实际还是0-255， 这样超过1的值被认为是1， 显示几乎全是白色



情况3： 如何正确的显示 double 类型的图像呢， 有两种方式



% how to correctly display double typed image

% way 1: convert double to uint8

imshow(uint8(dimg));

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

 

% way 2: change the value of double typed image to [0-1]

maxVal = max(max(dimg));

imshow(dimg / maxVal);

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

方式1 将图像转换为uint8类型， 方式2将图像像素值归约到0-1之间

显示结果：





这两个显示结果是一样的。

情况4： 有些时候，图像经过处理以后会存在值为负数的像素， 如何显示呢？

这需要将所有的负数处理掉， 可以将所有的像素减去这个图像的最小的像素值， 最小的像素值为负数， 那么图像的像素值就都为正数了。



%% some other occurence, the image maybe in double type, 

% but some normalization operation will lead to negative pixel value

% In order to display the image, we need to add a value that make

% all negative value to positive value

 

% here i just minus a specific value, in real application,

% a face image maybe normalized by substract mean face.

normImg = dimg - 127; % then normImg will have some negative values

 

minVal = min(min(normImg));

imshow(uint8(normImg - minVal));

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

显示结果：



下面是整个示例代码：



%% this file is used to show how to use imshow or imagesc and so on

% there is some different when you use imshow to display double image or uint8 image

% here all the code will process gray image, RGB color image will not suitable for this file's code

% but you can convert RGB color image to gray image if you want to exercise by this code

 

% img will be uint8 type

img = imread('syz.bmp');

 

 

% imshow: when the parameter img is uint8 type, 

% imshow will default make the range of pixel value as [0-255]

imshow(img);

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

 

% sometimes we need to process the img by double type,

% so, you may convert the data type to double

dimg = double(img);

 

% but, right now you will not get the correct display,

% because if the parameter of imshow is double type, if will defaultly 

% take range of [0-1], but now the range is [0-255]

% all the value over 1 is ceilled to 1. (clamped to 1)

% so, the displayed image will be a whole white picture.

imshow(dimg);

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

 

% how to correctly display double typed image

% way 1: convert double to uint8

imshow(uint8(dimg));

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

 

% way 2: change the value of double typed image to [0-1]

maxVal = max(max(dimg));

imshow(dimg / maxVal);

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

 

%% some other occurence, the image maybe in double type, 

% but some normalization operation will lead to negative pixel value

% In order to display the image, we need to add a value that make

% all negative value to positive value

 

% here i just minus a specific value, in real application,

% a face image maybe normalized by substract mean face.

normImg = dimg - 127; % then normImg will have some negative values

 

minVal = min(min(normImg));

imshow(uint8(normImg - minVal));

fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');

pause;

 

 

%% if you want to save image by imwrite()

% if the image is double type, you need to normalize the value to [0-1]

% if the image is uint8 type, it's ok to save image directly.

 

转载自 

在matlab中，我们常使用imshow()函数来显示图像，而此时的图像矩阵可能经过了某种运算。在matlab中，为了保证精度，经过了运算的图像矩阵A其数据类型会从unit8型变成double型。如果直接运行imshow(A)，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。 

       通过搜索，找到两个解决方法： 

         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 （不明白原理！）