在矩阵中使用的数据类型是double.因此可以通过语句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,可能提示的错误为:Function '*' is not defined for values of class 'uint8'再给你几条语句,希望对你有帮助:im2double():将图像数组转换成double精度类型im2uint...
将double类型数据标准化或归一化到0-255范围内: 由于uint8类型的数据范围是0到255,因此我们需要将double类型的数据映射到这个范围内。这通常涉及到一个缩放和平移的过程。如果原始double数据的范围已知,可以直接进行线性变换。如果范围未知或数据需要动态范围调整,可以使用归一化方法。 例如,如果double数据d的最小值和最...
double类型支持小数点,而uint8类型仅限于0-255的整数值。直接使用uint8进行计算可能导致较大的舍入误差。 3. double与uint8类型数据的差异与转换 在MATLAB中,double类型的图像数据默认范围在0-1之间,而uint8类型则位于0-255。当double类型数据超过1时,使用imshow()函数显示将呈现为白色,因为它将大于1的值均视为...
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。所以要先将图像转为double格式的才能运算,区别如下: img = imread('./1.jpg'); % 读入是unit8型(0~255)数据 I1 = im2double(img); % 把图像转换成double精度类型(0~1) I2 =double(img)/255; %uint8转换成double,作用...
图像通常以unit8类型存储，因为可以有效节省存储空间，而计算过程中转换为double类型，是因为double的浮点表示能够减少舍入误差，尤其是在涉及复杂的图像运算时。double的原始范围是0-1，但在imshow显示时，0-1之外的值会显示为白色，因此需要进行归一化处理或转换为uint8类型。通过实际操作测试，我们发现将...
matlab 二值图像的形态学变换 1、dilate函数 该函数能够实现二值图像的膨胀操作,有以下形式: BW2=dilate(BW1,SE) BW2=dilate(BW1,SE,…,n) 其中:BW2=dilate(BW1,SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8,输出图像BW2的类型为unit8。BW2=dilate(...
1、uint8与double 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...
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。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中。例如,彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 ),则保...
内存不足，说明你的数据量太大了，一个double是8字节，值uint8的8倍。试试single看看，single是double的一半内存。要是还内存不够，除非你改算法；或者用64bit的matlab试试。
I=ind2gray(X,map)%将具有颜色图map的索引色图像X转换成灰度图像I,去掉了图像的%色度和饱和度,仅保留了图像的亮度信息。%输入图像可以是double或unit8类型。例:将一幅索引图像trees.mat转换成灰度图像。loadtreesI=ind2gray(X,map);subplot(1,2,1);imshow(X,map);subplot(1,2,2);imshow(I); ...