在圖像處理中，經常會出現這圖像顯示為純黑或者純白的情況，這其實是數據類型轉換時出錯導致的。
所涉及到的函數主要包括以下幾個
- imread
- imshow
- double、im2double
- uint8、im2uint8
imread
圖像文件經過 imread 函數讀取后，獲取到的圖像數據類型為 uint8 。
clear;close all;clc
%% 導入圖像
% https://www.ece.rice.edu/~wakin/images/lena512.bmp
img = imread('lena512.bmp');
%% 查看變量
whos img
%% 輸出結果
%{
Name Size Bytes Class Attributes
img 512x512 262144 uint8
%}
double
double 是 matlab 默認的數據類型，即雙精度浮點數據，允許小數點的和負數存在。
在 matlab 中使用 double() 函數實現數據轉型為 double 類型。
clear;close all;clc
%% 默認數據類型為 double
x1 = 123.5;
%{
Name Size Bytes Class Attributes
x1 1x1 8 double
%}
%% 默認數據轉 double
x2 = double(x1);
whos x2
%{
Name Size Bytes Class Attributes
x2 1x1 8 double
%}
%% uint8 轉double
x3 = uint8(245);
whos x3
%{
Name Size Bytes Class Attributes
x3 1x1 1 uint8
%}
x4 = double(x3);
whos x4
%{
Name Size Bytes Class Attributes
x4 1x1 8 double
%}
結論
由於 double 屬於浮點數據，精度高，取值范圍廣，因此輸入數據轉換為 double 類型后，數值一般不會發生改變，只是變成了浮點型數據，即數據允許小數點和負數存在了。
uint8
uint8 是一種無符號整型數據。取值范圍為 0 到 255 之間的整數。
double --> uint8
clear;close all;clc
x = -100:1:350;
y = uint8(x);
plot(x,y);
xlabel('x');ylabel('y')
值得注意的是，這里的取整采用的是四舍五入的方式，即就近取整原則。
clear;close all;clc
x = -1:0.1:2;
y = uint8(x);
plot(x,y);
xlabel('x');ylabel('y')
結論
對於 double 類型的輸入數據，uint8 將其 0 - 255 部分的數據取整，溢出的部分就近處理為 0 或 255。
im2uint8
uint8 --> im2uint8
clear;close all;clc
x = uint8(0:255);
y = im2uint8(x);
plot(x,y);
xlabel('x');ylabel('y')
axis square
axis tight
double --> im2uint8
clear;close all;clc
x = double(-100:255);
y = im2uint8(x);
plot(x,y);
xlabel('x');ylabel('y')
axis square
axis tight
clear;close all;clc
x = double(0:0.1:1);
y = im2uint8(x);
plot(x,y);
xlabel('x');ylabel('y')
axis square
axis tight
結論
- 對於 uint8 類型數據，im2uint8 不對其做變換。
- 對於 double 類型數據，im2uint8 將其 0 - 1 部分重新映射到 0 - 255 之間，然后對於溢出的部分，就近處理為 0 或 255。
im2double
double --> im2double
clear;close all;clc
x = double(-255:255);
y = im2double(x);
plot(x,y);
xlabel('x');ylabel('y')
axis square
axis tight
uint8 --> im2double
clear;close all;clc
x = uint8(0:255);
y = im2double(x);
plot(x,y);
xlabel('x');ylabel('y')
axis square
axis tight
結論
- 對於 double 類型數據，im2double 不對其做變換。
- 對於 uint8 類型數據，im2double 將其 0 - 255 部分重新映射到 0 - 1 之間，這里 uint8 數據本身有溢出限制，因此不存在小於 0 或 大於 1 的部分。
imshow
uint8 --> imshow
clear;close all;clc
x =uint8(0:255);
y = repmat(x,length(x),1);
imshow(y)
double --> imshow
clear;close all;clc
x =double(-255:255);
y = repmat(x,length(x),1);
imshow(y)
clear;close all;clc
x =double(0:0.01:1);
y = repmat(x,length(x),1);
imshow(y)
結論
- 對於 uint8 數據，imshow 直接按照 0 - 255 將數值映射到灰度級上，0 對應純黑，255 對應純白，中間為漸變灰。
- 對於 double 數據，imhsow 僅保留其 0 - 1 之間的數值，並映射到灰度級上，0 對應純黑，1 對應純白，中間為漸變灰；對於溢出的部分，就近處理到 0 或 1 ，顯示為純黑或純白。
圖像數據轉換關系分析
根據以上結論，可以總結出在圖像處理中數據類型的轉換類型關系圖。
當讀取了一張圖像后，數據就來到了圖中的 uint8(0,255) 這個節點，表示數據類型為 uint8，取值范圍為 0 到 255 ，然后，它可以使用前面提到的函數在 double 和uint8 之間任意地相互轉換，但若想正常顯示，則需要轉換到 uint8 ，取值范圍覆蓋 0 到 255 之間，或轉換到 double 取值范圍覆蓋 0 到 1。若無法對應以上規則，則有可能出現純黑或者純白的情況。
參考資料
- https://www.cs.utah.edu/~germain/PPS/Topics/Matlab/uint8.html
- https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/matlab_prog/integers.html
- https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/double.html
- https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/matlab_prog/floating-point-numbers.html
- https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imread.html
- https://www.ece.rice.edu/~wakin/images/