在MATLAB中，大多数图像是用二维数组（矩阵）double（双精度）浮点型，或uint8、uint16（8位、16位无符号整数）来存储的，矩阵中的每一个元素都对应图像中的一个像素。
MATLAB支持4种图像类型：1.二值图像
2.索引图像
3.灰度图像.
4.RGB图像.
1.二值图像
二值图像只需要一个数据矩阵，每个像素只取两个灰度值之中的一个。二值图像可以采用unit8或double类型存储，MATLAB中以二值图像作为返回结果的函数都使用unit8类型。

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 bw=zeros(100,100);
 bw(2:2:99,2:2:99)=1;
 figure;imshow(bw);

2.索引图像
索引图像包括一个数据矩阵X和一个颜色映射矩阵MAP。其中，X可以为维数组（矩阵）double（双精度）浮点型，或uint8、uint16（8位、16位无符号整数）;MAP是一个包含3列、若干行的数据阵列，其每一个元素的值均为[0,1]之间的双精度浮点型数据。MAP矩阵的每一行分别为红色、绿色、蓝色的颜色值。在MATLAB中，索引图像是从像素值到颜色值的直接映射。像素颜色由数据矩阵X作为索引指向矩阵MAP进行索引。值1指向矩阵MAP中的第1行，2指向第2行，以此类推。颜色图通常和索引图像存在一起。当调用函数imread时，MATLAB自动将颜色图与图像同时加载。在MATLAB中可以选择所需要的颜色映射表，而不必局限于使用默认的颜色映射表。

[x, m]=imread('a.tif');
image(x);
colormap(m)

3.灰度图像
一幅灰度图像是一个数据矩阵 I，该数据均代表了在一定范围内的像素值。MATLAB把灰度图像存储为一个数据矩阵，该矩阵中的元素分别代表了图像中的像素。矩阵中的元素可以是双精度的浮点型、8位或16位无符号的整数类型。在MATLAB中，要显示一幅灰度图像，需要调用图像缩放函数imagesc（image scale）。其中，imagesc函数中的第2个参数确定灰度范围。
灰度范围中的第1个值（通常是0）对应于颜色映射表中的第1个值（颜色），灰度范围中的第2个值（通常是1）对应于颜色映射表中的最后一个值（颜色）。在灰度范围中间的直线型对应于颜色映射表中剩余的值（颜色）。

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corn_gray = imread('corn.tif',3);
imshow(corn_gray);

4.RGB图像
RGB图像，即真彩图像，在MATLAB中存储为的数据矩阵。数组中的元素定义了图像中每一个像素的红、绿、蓝颜色值。需要指出的是，RGB图像不使用Windows颜色图。像素的颜色由保存在像素位置上的红、绿、蓝的灰度值的组合来确定。一般把RGB图像存储为24位的图像，红、绿、蓝分别占8位，这样可以有一千多万种颜色。
MATLAB的真彩图像数组可以是双精度的浮点型数、8位或16位无符号的整数类型。在真彩图像的双精度型数组中，每一种颜色都是用0和1之间的数值表示的。
例如，颜色值是（0,0,0）的像素，显示为黑色；颜色值是（1,1,1）的像素，显示为白色。每一像素的3个颜色值都保存在数组的第3维中。例如，像素（10,5）的红、绿、蓝颜色值分别保存在元素RGB(10,5,1)、RGB(10,5,2)、RGB(10,5,3)中。

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RGB=imread('E:\我的桌面\MATLAB\练习\1.jpg');%绝对路径的   
image(RGB);