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首先先来明白几个概念：

1、彩色图像（RGB）：图像的每个像素点都是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的，每一个分量一般分别介于0-255之间，当然如果每一个颜色分量用更多的位数去表示的话，那么分量的取值就会大于255。假设现在每个基色用一个字节表示，那么彩色图像的每一个像素就是用3*8=24位来表示，即一个像素可以呈现出2的24次方种颜色，大约是1600万种颜色。彩色图像在MATLAB中存储是一个三维的像素矩阵，第一维代表图像的X坐标，第二维代表图像的Y坐标，第三维代表R、G、B，第三维中的数字1代表R，数字2代表G，数字3代表B。

2、灰度图像（gray image）：图像的每一个像素点只有一个颜色分量，这个颜色分量的取值同样也与每个像素的表示数据位数有关系，如果是8位的（即用8个二进制数来表示一个像素点的数值），那么分量取值就是0-255，共256级灰度，如果是16位的，那么分量取值就是0-65535，共65536级灰度。灰度图像在MATLAB中存储是一个二维像素矩阵，第一维代表图像的X坐标，第二维代表图像的Y坐标。

3、二值图像（binary image）：图像的每一个像素点取值只有两种可能，要么是黑色，要么是白色。通常我们把其他图像转化为二值图像的时候，就会设定一个阈值，当原始图像的某个像素的数值大于这个阈值的时候，我们就把这个像素变成白色（颜色分量为255），如果某个像素的数值小于这个阈值的时候，我们就把这个像素变成黑色（颜色分量为0），当把原始图像的每一个像素点都这样遍历完之后，就形成了一幅二值化图像。二值化图像在MATLAB中是一个二维像素矩阵，第一维代表图像的X坐标，第二维代表图像的Y坐标。

下面我们在MATLAB中进行各个图像之间的转化

结果如下

生活是一首简单的歌

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