图像类型、MATLAB数据类型，以及类型之间的转换（一）_)matlab 图像处理工具箱提供了哪几种类型的数字图像?它们之间是否可以转换?-优快云博客

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本文探讨了在MATLAB中处理图像时的图像类型，包括灰度图像、二值图像、索引图像和RGB图像，以及它们的特性。重点解释了索引图像和RGB图像在存储空间上的差异，指出根据颜色数和像素数量选择合适的图像类型能有效节省空间。接下来的博客将介绍MATLAB中的数据类型和转换。

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在使用MATLAB进行有关图像读取、显示和处理的时候，认真考虑图像类型以及MATLAB中的数据类型，从而根据自己的需要进行必要的类型之间的转换，可以有效避免不必要的细微错误——这样的细微错误有时候恰恰让我们折磨不已。

#图像类型

##图像的分类
根据不同的原理或方法，图像的类型其实可以分为很多种，但是考虑到我们此处的实际需求，结合Image Process Toolkit（图像处理工具，比如PS，MATLAB等）对图像类型的支持，我们将图像类型分为如下四种¹：

**灰度图像（亦称亮度图像）：**比如常见的类型为uint8的灰度图像，对应幅值范围为0_{255；类型为uint16灰度图像，对应幅值范围为0}65535；以及MATLAB中类型为归一化double的灰度图像，对应数值范围为0~1，其中0对应黑色，1对应白色。

这里所说的uint8，uint16类型，其实就是数字图像中每个像素的幅度分辨率，即：到底是用8位unsigned int还是用16位unsigned int表示黑色到白色的量化精细程度，显然使用位数越多图像显示越精细，但是要注意人眼对灰度图像存在分辨极限²。

**二值图像：**每个像素点幅值非0即1。也有人称之为logical类¹，不过要注意，灰度图像幅值仅为0或1并不等于该图像为二值图像。

**索引图像：**图像由一个整型数值矩阵和一个M*3的调色板MAP共同组成，每个整型数值都对应（映射到）调色板MAP中的某一行，该行由RGB的三个分量共同构成某一种特定的颜色。M的大小取决于该整型数值的类型，如果为uint8类型，则M为256；如果为uint16类型，则M为65536，其实M也可以理解为每个像素可以被表示成不同种颜色的种数。

**R