一直以来，在使用MATLAB进行运算的过程中，经常会用到对图像的各种处理，因此需要对图像进行数据转换，因此对经常用到的转换进行整理，方便查看。

1、uint8转化为double用来方便图像的运算：

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。
   默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；

   matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。

  im2double():将图象数组转换成double精度类型
  im2uint8():将图象数组转换成unit8类型
  im2uint16():将图象数组转换成unit16类型

2、uint8和im2uint8的区别

   在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint8的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部分去掉；

   但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所有其他值乘以255。

    图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度;       

   很多矩阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式.   

   如果转换前的数据符合图像数据标准（比如如果是double则要位于0～1之间），那么可以直接使用im2uint8       

    如果转换前的数据分布不合规律，则使用uint8，将其自动切割至0～255（超过255的按255），因此最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double) 

3、double类型图像的显示

图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精度。

很多矩阵的很多矩阵数据也都是double的,要想显示它,必须先转换为图像的标准数据格式。

如果直接运行imshow(I)，我们会发现显示的是一个白色的图像。

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。

而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了。

具体方法有：

              imshow(I/256);    ----------将图像矩阵转化到0-1之间                

              imshow(I,[]);       -----------自动调整数据的范围以便于显示 （注意这里，必须是灰度图，负责不行）

              imshow(uint8(I));

              imshow(mat2gray(I));%

      上面的mat2gray是将最终获得的矩阵转化为灰度图像。常用的为：

     A = im2uint8(mat2gray(result))
   这样就将result矩阵转化为uint8类型的图像。