在计算机中，依照颜色和灰度的多少能够将图像分为灰度图像、二值图像、索引图像和RGB图像四种基本类型。在计算机中，一般是以数组（或矩阵）的形式储存图像的。
灰度图像：
- 灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255]。
因此其数据类型一般为8位无符号整数的【uint8】，这就是人们经常提到的256灰度图像。“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色。中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。
- 然而。在某些领域（比如医学成像），要求提供超出【uint8】的动态范围。会採用【uint16】和【int16】数据类型。
- 针对计算灰度的操作（比如傅里叶变换）。会使用 【double】
和【single】类型；假设图像是【double】或【single】数据类型。灰度图像的值通常被归一化标定位【0-1】范围内，0代表黑色，1代表白色。0到1之间的小数表示不同的灰度等级。
二值图像能够看成是灰度图像的一个特例。
(注意：图像的类型。和图像的数据类型是全然不同的概念，前者代表图像的本身。后者仅仅是图像在计算机上的存储方式而已)
二值图像：
- 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。
因为每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。
- 在MATLAB中，二值图像具有很特殊的意义。仅仅有逻辑数据类型【logical】才被觉得是二值图像，就算是仅仅包括0和1的数据类的数组（比如【uint8】），在MATLAB中都不觉得是二值图像。
能够使用logical将其它类型的数组转换为二值图像：B = logical（A）
索引图像：
- 索引图像包括一个数据矩阵X。一个颜色映像矩阵Map。当中Map是一个包括三列、若干行的数据阵列。当中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据。
Map矩阵的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。在MATLAB中，索引图像是从像素值到颜色映射表值的“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，比如，值1指向矩阵Map中的第一行。值2指向第二行，以此类推。
- 一般索引图像仅仅能显示256种颜色（由数据矩阵X的取值范围决定），与灰度图像不同的是，灰度图像的颜色表的值是从0到255连续的值，所以灰度图像的数据我们即能够看成是实际的像素值。也能够看成是索引值。
- 索引图的长处是存储所需容量小。且索引图像一般用于存放色彩要求比較简单的图像，如Windows中色彩构成比較简单的壁纸多採用索引图像存放，假设图像的色彩比較复杂，就要用到RGB真彩色图像。
RBG图像：
- RGB图像与索引图像一样都能够用来表示彩色图像。与索引图像一样。它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是，RGB图像每个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵中。
- 因为每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示，一副大小为M*N的RGB图像须要3个M*N大小的矩阵表示。每个矩阵代表一个颜色通道。
RGB图像的数据类型一般为【uint】数据类型（也能够是【double】）。通经常使用于表示和存放真彩色图像（有2^24种颜色），当然也能够存放灰度图像（假设3个通道的值都是一样的。则为灰度图像）。
- 在MATLAB中用cat操作将3通道合成彩色图像：rab_image = cat(3, R, G, B);
- 用以下这些命令能够提取出三个通道的图像：
- R = rgb_image（：。：。1）;
- G = rgb_image（：。：，2）;
- B = rgb_image（：，：，3）;
