MATLAB 最常處理的影像格式為索引影像（Indexed Images），欲顯示此類影像時，使用語法如下：
其中 X 代表影像的資料矩陣，map 則是顯示此影像所必需用到的「色盤矩陣」（Colormap Matrix）或是「顏色對照表」 。一般而言，欲顯示 K 種不同顏色，色盤矩陣必需是一個 K×3 的矩陣，其中每一橫列代表一種顏色，每一顏色由三個元素組成，元素值由 0 至 1，分別代表 R（Red，紅色），G（Green，綠色），B（Blue，藍色）的份量。X 的元素值範圍為 1 至 K，代表每一個像素（Pixel）的顏色。換句話說，若 X (i, j) 的值為 p，則 X (i, j) 此點像素的顏示即由 map (p, :) 所決定，其中 map (p, 1)，map (p, 2) 及 map (p, 3) 分別代表紅色、綠色及藍色的份量。
舉例來說，MATLAB 有一個內建的小丑影像，可顯示如下：
由於 X 是索引影像，因此其最小值是 1, 最大值會等於 map 的列數（即「可顯示之顏色數目」），可驗証如下：
由上述範例可知，此小丑影像共含有 81 種不同的顏色。
欲正確地顯示索引影像，需有正確的色盤矩陣，否則顯示出來的顯像會難以辨認，以上述小丑影像為例，如果取用以亂數產生的色盤矩陣，則產生下列效果：
如果我們的色盤矩陣只有 K 個橫列，但是 X 的某些元素值小於 1 或大於 K，那麼如何顯示這個矩陣呢？最簡單的辦法，是將 X 的最小值轉換成 1，最大值轉成 K，其他中間值則依線性關係轉換成介於 1 與 K 的值，再依色盤矩陣來顯示此矩陣。此項轉換工作可由 imagesc 指令直接達成，舉例如下：
在上例中，雖然 X 的最大值為 8.0752，最小值為 -6.5466，但 imagesc 可經由前述的線性轉換過程來顯示影像。具有上述特性的影像資料稱為強度影像（Intensity Images），一般經由數值運算產生的矩陣均屬此類，因此均可由 imagesc 來顯示。
除了索引影像及強度影像外，image 指令亦接受全彩影像（Truecolor Images）。全彩影像可以表示成一個 m×n×3 的矩陣 X，其中 X (:, :, 1) 代表紅色的強度。X (:, :, 2) 代表綠色的強度，X (:, :, 3) 則代表藍色的強度。X 的元素值可以是介於 0 和 1 中間的浮點數，或是介於 0 和 255 中間的 8 位元、不帶符號的整數（uint8，詳情請參閱本章第三節）。舉例來說：
以上即為一張全彩的圖片，完全不需要用到色盤矩陣。（在上列程式碼中，imread 是用來讀入影像檔的指令，詳見本章最後一節。）
MATLAB程式設計：入門篇
