手写数字识别问题（4）——图像处理时常见问题之uint8与double类型详解

今天，在处理mnist数据集时，遇到一个十分棘手的问题，读取到test最后一张图像时，出现了一个很神奇的问题。
原始图像应该是这样的：

但是调用函数从’t10k-images.idx3-ubyte’读取出来却是这样的，

刚开始，我以为二值化阈值过大，但是，利用将原始图像灰度化得到后的图像如下图所示，与上图大相径庭。

n=graythresh(I);
I=im2bw(I,n);%利用灰度阈值二值化

经过多方查阅资料后才得知，是uint8与double没弄清楚。

matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。图像矩阵运算时的数据类型是double类型。这么做一是为了保证精度，二是如不转换，在对uint8进行加减时会溢出。
本案例中，

A=imread('1.bmp');

读取灰度图像后，图像以uint8类型存在。

而从’train-images.idx3-ubyte’中读取出来的矩阵却是double型，


因此发生了错误。如果直接对double之间的数据矩阵I运行imshow(I)，我们会发现有时候显示图像部分失真或完全失真。
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。所以对double类型的图像显示的时候，要归一化到0-1之间。
对double类型的图像显示的时候，除了归一化到0-1之间，也可以将double类型的0-255数据转为uint8类型。

将double型转换成uint8型即可。

d=uint8(c);

总结：

由于matlab读入图像的数据是uint8，而matlab中数值一般采用double型（64位）存储和运算。要运算时，所以要先将图像转为double格式的才能运算。

double(I)/255;   %uint转换成double

如果不转换，计算会产生溢出。

意思也就是显示的时候用uint8 ，运算的时候用double

im2uint8 和 uint8 ：都是将图像数据转化为uint8 ,前者要求被转化的数据必须是符合图像数据标准(如：double [0 1]) ，而uint8则不必，它会自动截断数据。

im2double 和double ：
double就是将一个数据的类型转化为double ，但是数值不变；
im2double将输入的uint8或uint16归一化到[0 1]区间 ，如果输入是double，则不做任何数值类型和数值大小的处理。