1. 图像数据格式
double(64位):matlab中数值一般采用double型存储和运算。
uint8(8位无符号整数）:为了节省存储空间，matlab为图像提供的特殊数据类型。imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中,因此，matlab读入图像的数据是uint8.
2. 图像类型转换
matlab读入图像的数据是uint8，而matlab中数值一般采用double型（64位）存储和运算。所以要先将图像转为double格式的才能运算，区别如下：
img = imread('test.jpg'); % 读入是unit8型(0~255)数据
I1 = im2double(img); % 把图像转换成double精度类型（0~1）
I2 = double(img)/255; % uint8转换成double,作用同im2double
补充：
(1) im2double( )和double( )的区别。double( img)就是简单的数据类型转换，将无符号整型转换为双精度浮点型double，但是数据大小没有变化，原本数据是0-255之间，转化后还是0-255。例如原来是255，那么转换后为255.0，小数位0个数是由double数据长度决定，实际数据大小还是255，只不过这个255已经是double类型空间存储了，再增加不会发生溢出情况。而im2double(img)则不仅仅是将uint8转换到double类型，而且把数据大小从0-255映射到0-1区间。
(2)对double型数据进行im2double处理没有任何作用，即imdouble不会对double类型数据0-255映射到区间0-1
img = imread('test.jpg'); % 读入是unit8型(0~255)数据
I1 = im2double(img); % 把图像转换成double精度类型（0~1）
I2 = double(img)/255; % uint8转换成double,作用同im2double：
个人体会：在MATLAB中经过部分处理得到double型数据(0-1，如果灰度值超过1可能需要进行归一化操作)，如果需要保存但是未来可能还有进一步的图像处理操作，建议将其以.mat矩阵形式保存而不是uint8，否则会大大损失图像精度(如果保存为uint8,下一次处理时有需要从uint8转换为double，在此过程中抹去了灰度值小数的有效数据位)。
3. matlab图像显示imshow类型问题
(1)imshow()显示double型
如果直接对double之间的数据矩阵I运行imshow(I)，我们会发现有时候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。所以对double类型的图像显示的时候，要归一化到0-1之间。
(2)imshow()显示uint8型
对double类型的图像显示的时候，除了归一化到0-1之间，也可以将double类型的0-255数据转为uint8类型。
imshow(I/255); % 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
inshow(uint8(I)); % 转成uint8
补充：imshow()用法：imshow(I,[low high])
用指定的灰度范围 [low high]显示灰度图像I。显示结果，图像中灰度值等于或低于low的都将用黑色显示，而灰度值大于等于high的都显示为白色，介于low和high之间的用其灰度级的默认值的中间色调显示。如果你用了一个空矩阵([])来代替 [low high]， imshow 函数将使用 [min(I(：))max(I(：))]作为第二个参数。
