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我一直在解决一个问题，我需要将矩阵保存为图像，并使其成为 MATLAB 中矩阵的真正无损示例。

我尝试以无损形式将图像写为 png 和 tiff：

名称大小字节类属性

  差异 237x354 671184 双              
  imPNG 237x354 167796 uint16              
  imPNGD 237x354 671184 双              
  imTiff 237x354 83898 uint8               
  imTiffD 237x354 671184 双              
  带衬垫的 2042x2170 35449120 双              
  测试图像 237x354 671184 双

testImage 是我想无损保存的矩阵。

我使用以下几行将矩阵写为 tif 和 png：

EDU>> imwrite(testImage,'imTiff.tif','tiff','compression','none');
EDU>> imwrite(testImage,'imTiff.png','PNG','bitdepth',16);

然后我将图像加载回工作空间（imTiff 和 inPng）并将它们转换为双倍。

EDU>> imPngD = im2double(imPng);
EDU>> imTiffD = im2double(imTiff);

但是当我从 testImage 中减去 imPngD 或 imTiffD 时，会留下剩余值。

我的问题是：
我的处理过程有问题吗？
如果不是，这是否意味着 tif 和 png 并不是真正完全无损的？

如果您认为有帮助，我可以提供图片。

我认为这些图像可能会有所帮助： testImage
testImage - 原始
ImTiffD 和 testImage 之间的差异 imPngD 和 testImage
imTiffD 和 testImage 的区别
之间的差异
imPngD 和 testImage 的区别

请注意：图像 2-3 中的灰度像素值为零，即 testImage 与重新加载的图像之间的差异为零。

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PNG 和 TIFF 都是真正无损的（忽略打包 JPEG 的 TIFF 选项，您没有使用该选项）。然而，考虑到它们的输入，它们是真正无损的，对于 PNG，每个颜色值每个像素 8 或 16 位，或者对于 TIFF，每个颜色值每个像素 8 位。

如果您正在寻找超出 8 位或 16 位值可以承载的精度，那么您会看到差异。

于 2012-10-08T15:15:28.397 回答