double im2double mat2gray之一二说

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本文详细解析了MATLAB中im2double与mat2gray函数的功能与实现原理，包括它们如何将uint8类型数据转换为double类型，并探讨了这两种函数在处理图像数据时的不同之处。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考：http://www.ilovematlab.cn/thread-61626-3-1.html
http://blog.youkuaiyun.com/u010159842/article/details/52523520

前言

tip:首先我们需要知道的是如果要在控制台定义一个矩阵，那么它是一个double类型的矩阵而不是我理所当然认为它是uint8型的。

a =[235 200 89 20]
whos a

double

double()函数只是单纯地把数据转为double类型的，也就是说如果是uint8的类型的只是把它转换成double类型的，你也可以直观地理解为直接在uint8后面加了小数点及0，如302 ->302.0000这种形式，当然这只是为了方便记忆。

im2double

而对于im2double()函数，它就有点不同了，一则它和double()一样也是把数据转为double类型，但是这得分成两种情况去说。（1）当输入数据类型本身就是double类型的时候，此时im2double()函数几乎不起作用，返回和原矩阵一样的结果。（2）当输入数据类型是uint8时，那么返回值结果就是一个在[0,1]之间的double类型数据。把这个结果拿出来，仔细想一想其实就是double(输入结果)/255;得到的。这也就验证了别人所说的：按照0–>>0(0/255=0)，255–>>1（255/255=1），将其值按比例处理成0～1之间的double数值

%使用系统函数im2double
A = uint8([1 2 3 4 5]);
tran_1 = im2double(A);
%使用自己的方法 /255得到
tran_2 = double(A)/255

mat2gray

mat2gray()函数和im2double()很像，但是又有不同，虽然两者的数据都会在[0,1]之间，但是mat2gray()是输入数据进行归一化的结果。
输入数据按照最小值–>>0;最大值–>>1，输出类型为double。也就是说无论如何，mat2gray()转换的结果一定有0,1两个数字。但是im
2double()却不一定有，只有在其输入数据内存在0,255时才会有。而且无论输入数据是uint8还是double类型，它都会进行归一化。

tran_3 =mat2gray(A);

mat2gray的原理

那mat2gray的原理到底是什么呢？看到一个人的blog这样写出了算法流程。于是自己写了个小程序去验证了下，果然是利用归一化中的X=（X-min）/(max - min)这个公式。
算法流程：
1、计算最大值和最小值的差值的倒数即：det=1/(max(F)-min(F));
2、对于数据F中介于最大值和最小值之间的数据是这样处理的使用temp_last=(temp1-min(F))*det即可。

% 定义一个验证向量
a = [1 4 8 12 11 21];
% 找到最值
max_1 = max(a);
min_1 = min(a);
% 归一化
det = 1/(max_1-min_1);
b = (a-min_1)*det;

c =mat2gray(a);
% 比较结果
difference = sum(b-c);