matlab中處理圖像像素點數據：
img1=double(imread('lenna.bmp'));
matlab中imshow圖片，要先轉換成uint8:
subplot(1,2,1),imshow(uint8(img1)),title('original');
subplot(1,2,2),imshow(uint8(img2)),title('after');
matlab圖像處理關於unit8的問題_百度知道 https://zhidao.baidu.com/question/545122188.html
為了節省存儲空間，matlab為圖像提供了特殊的數據類型uint8(8位無符號整數），以此方式存儲的圖像稱作8位圖像。
imread把灰度圖像存入一個8位矩陣，當為RGB圖像時，就存入8位RGB矩陣中。
因此，matlab讀入圖像的數據是uint8，而matlab中數值一般采用double型（64位）存儲和運算。所以要先將圖像轉為double格式的才能運算，
I2=im2double(I1); %把圖像I1轉換成double精度類型 （假設圖形矩陣范圍0~255）
或者
I64=double(I8)/255; %uint轉換成double
如果不轉換，計算會產生溢出。
matlab圖像類型轉換以及uint8、double、im2double、im2uint8和mat2gray等說明 - Thomas會寫字 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/kakiebu/article/details/78959249
1. matlab圖像保存說明
matlab中讀取圖片后保存的數據是uint8類型(8位無符號整數，即1個字節)，以此方式存儲的圖像稱作8位圖像，好處相比較默認matlab數據類型雙精度浮點double（64位，8個字節），自然可以節省很大一部分存儲空間。
詳細來說imread把灰度圖像存入一個8位矩陣，當為RGB圖像時，就存入8位RGB矩陣中。例如，彩色圖像像素大小是400*300( 高 * 寬 )，則保存的數據矩陣為400*300*3，其中每個顏色通道值是處於0~255之間。
但是雖然matlab中讀入圖像的數據類型是uint8，而在圖像矩陣運算的時候，使用的數據類型卻是double類型。一是為了保證精度，二是因為如果不轉換，在對uint8進行加減時會產生溢出，可能提示的錯誤為：
Function ‘*’ is not defined for values of class ‘uint8’1個字節無符號整型最大只能存儲數據為255，對圖片的操作所以很容易溢出。
2. matlab圖像類型轉換
matlab讀入圖像的數據是uint8，而matlab中數值一般采用double型（64位）存儲和運算。所以要先將圖像轉為double格式的才能運算，區別如下：
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img = imread('./1.jpg'); % 讀入是unit8型(0~255)數據
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I1 = im2double(img); % 把圖像轉換成double精度類型（0~1）
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I2 = double(img)/255; % uint8轉換成double,作用同im2double
這里補充說明一下，im2double( )和double( )的區別。double( img)就是簡單的數據類型轉換，將無符號整型轉換為雙精度浮點型double，但是數據大小沒有變化，原本數據是0~255之間，轉化后還是0~255。例如原來是255，那么轉換后為255.0，小數位0個數是由double數據長度決定，實際數據大小還是255，只不過這個255已經是double類型空間存儲了，再增加不會發生溢出情況。而im2double(img)則不僅僅是將uint8轉換到double類型，而且把數據大小從0~255映射到0~1區間。