先贴一下代码：

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1. <PRE></PRE>  
2. <P><SPAN style="FONT-SIZE: 18px; FONT-FAMILY: Microsoft YaHei">起初，没有红色的行，显示结果如下（左边是原图，右边是处理后的图）：</SPAN></P>  
3. <SPAN style="FONT-SIZE: 18px; FONT-FAMILY: 微软雅黑"></SPAN>  
4. <P><IMG alt="" src="http://hi.csdn.net/attachment/201203/13/0_1331647160Iba4.gif"></P>  
5. <P><SPAN style="FONT-SIZE: 18px; FONT-FAMILY: Microsoft YaHei">加上红色的行后，显示如下：</SPAN></P>  
6. <P><SPAN style="FONT-SIZE: 18px; FONT-FAMILY: Microsoft YaHei"><IMG alt="" src="http://hi.csdn.net/attachment/201203/13/0_13316472725Dwj.gif"></SPAN></P>  
7. <SPAN style="FONT-SIZE: 18px; FONT-FAMILY: Microsoft YaHei"></SPAN>  
8. <PRE></PRE>  

起初，没有红色的行，显示结果如下（左边是原图，右边是处理后的图）： 

 
加上红色的行后，显示如下： 

灰度反转代码比较简单，起初也弄不清问题出在哪里，想能出问题的地方也就zeros 和imshow函数，查了一下这两个函数，果然找到问题。

先看zeros函数：

zeros函数族中有个函数为： zeros(m, n ,... classname) ,其中classname可以取“double”, "uint8", "int8"等等（默认取double）. 正因为zeros默认类型是double才导致我一开始的错误。（其实，matlab中的图像经过运算后类型都会转化为double，这样可以防止溢出，并保证精度）

在一开始，矩阵J的数据类型为double, 在进行了下面的反转运算后，J中的值的取值范围为[0  255] ，下面我们再看一下imshow函数的一段说明：

 

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1. <SPAN style="FONT-SIZE: 16px">% If your grayscale image is single or double, the default display range is  
2. %   [0 1]. If your image\'s data range is much larger or smaller than the default  
3. %    display range, you may need to experiment with setting the display range to  
4. %    see features in the image that would not be visible using the default  
5. %    display range. For all grayscale images having integer types, the default  
6. %   display range is [intmin(class(I)) intmax(class(I))].  
7. </SPAN>   

即，如果imshow的参数类型为double ，那么参数的取值范围只有在[0 1]才会正常显示。当值大于1时，都显示白色。这与matlab的传统是一致的， 对于灰度图像，uint8表示范围是[0 255] ,double表示范围是[0 1]

正因为imshow的限制，我才在一开始没有得出正确的结果。

但是，imshow函数的一个重载形式可以帮助我们解决这个问题， imshow(I, [low high]) (具体可以查看help) ,如果我们使用imshow(I, []) ,那么imshow将使用范围[min(I(:)), max(I(:))] ,即图像I中的最小值显示为黑色，最大值显示为白色（属于图像灰度拉伸的方法）

解决：

       1.如上面程序做法，显示的将J转化为uint8类型

       2.如上面所述， 使用J =zeros(m,n,\'uint8\')

           3. 使用imshow(J,[])

       4. imshow(J/256)

           但是上面各种方法的效果还是有区别的，我实验了最后两个方法的效果，发现方法3的对比要强烈一些 ，如下图：

       

默认情况下， matlab将图像的数据类型存储为double型。当然，matlab为了节省空间，支持uint8, uint16等。但是在运算时最好转化为double型，这样可以保证计算的精度，也会防止溢出。当然，如果要显示图像，还是要调整为图像的标准数据格式。

 

im2uint8 和 uint8 都是将图像数据转化为uint8 ,前者要求被转化的数据必须是符合图像数据标准(如：double [0 1]) ，而uint8则不必，它会自动截断数据

 

im2double 和double 。double就是将一个数据的类型转化为double ，但是数值不变；im2double将输入的uint8或uint16归一化到[0 1]区间 ，如果输入是double，则不进行归一化。