uint8 和单个图像有什么区别？答案

【问题标题】：What is the difference between a uint8 and a single image?uint8 和单个图像有什么区别？
【发布时间】：2019-07-17 07:54:59
【问题描述】：

我已经知道uint8 包含介于 0 和 255 (2⁸-1) 之间的强度值，并且单个包含介于 0 和 1 之间的值，它用于保存更大的值而不会破坏范围误差.但是，除此之外，还有其他区别吗？

imagesc((I/64)*64) 和imagesc((Is/64)*64) 有什么区别，其中I 是uint8 而Is 是single？

【问题讨论】：

"single 包含 0 到 1 之间的值" - 这是不准确的。 single-precision 变量可能包含小数，但也可以包含整数。您应该阅读有关数字的floating-point representation。

标签： matlab image-processing image-scaling unsigned-integer single-precision

【解决方案1】：

imagesc 只是在下面调用image。至于image，如果提供整数或浮点数，它的行为会有所不同，这可以从image 的文档中了解到：

如果C 是double 类型，则[0 0 0] 的RGB 三元组值对应黑色，[1 1 1] 对应白色。

如果C 是整数类型，则图像使用全范围数据来确定颜色。例如，如果C 的类型为uint8，则[0 0 0] 对应黑色，[255 255 255] 对应白色。如果CData 是int8 类型，则[-128 -128 -128] 对应黑色，[127 127 127] 对应白色。

...

数据类型之间的转换

要将索引图像数据从整数类型转换为double 类型，请加1。例如，如果X8 是uint8 类型的索引图像数据，则使用以下方法将其转换为double 类型：
X64 = double(X8) + 1;
要将索引图像数据从double 类型转换为整数类型，请减1 并使用round 确保所有值都是整数。例如，如果X64 是double 类型的索引图像数据，则将其转换为uint8 使用：
X8 = uint8(round(X64 - 1));
要将真彩色图像数据从整数类型转换为double 类型，请重新缩放数据。例如，如果RGB8 是uint8 类型的真彩色图像数据，则使用以下方法将其转换为双精度：
RGB64 = double(RGB8)/255;
要将真彩色图像数据从double 类型转换为整数类型，请重新缩放数据并使用round 以确保所有值都是整数。例如，如果RGB64 是double 类型的图像数据，则将其转换为uint8，使用：
RGB8 = uint8(round(RGB64*255));

【讨论】：

【解决方案2】：

I = uint8(255*rand(1e3));
Is = single(I)/255;

tmpI = (I/64)*64;
tmpIs = (Is/64)*64;

% plot for prosterity
% figure;
% subplot(211)
% imagesc(tmpI)
% subplot(212)
% imagesc(tmpIs)

numel(unique(tmpI(:))) % gives 5
numel(unique(tmpIs(:))) % gives 256

除以整数基本上意味着对值进行分箱，然后将数据拉伸回原始扩展以进行绘图。在这种情况下，您会得到256/64 = 4 bins，也有 0，因此您的uint8 图像有 5 个可能的值。但是，使用 single 可以保留所有唯一数字，因为精度要高得多。

如果您对 rand 中的很多（订购 2^52）个元素进行相同的测试并使用 double，您会看到它的唯一元素数量再次是 @ 的 2^32 倍987654327@，就像uint16 将有 2^8 个 uint8 的唯一元素数。

【讨论】：