때로는 영상을 수학의 2차원 행렬로 표현하기도 한다. 이는 실제 영상 표현 방법이 2차원 행렬과 유사하기 때문이며, 몇몇 영상 처리 알고리즘은 행렬 이론을 이용하여 문제를 해결하기도 한다. 다음은 영상을 2차원 행렬 형태로 표현한 것이다.

그림 1-10은 실제 그레이스케일 영상에서 픽셀이 가지고 있는 값을 2차원 배열의 형태로 표현한 것이다. 그림 왼쪽에 나타난 영상은 camera.bmp 파일이고, 이 영상에서 (98, 40) 위치의 픽셀부터 가로 10픽셀, 세로 10픽셀의 영역에 나타나는 픽셀 값의 분포를 표 형태로 나타내었다. 숫자로 써있는 픽셀 값을 잘 살펴보면 왼쪽에서 오른쪽으로 진행될수록 픽셀 값이 급격하게 작아지는 것을 볼 수 있다. 이는 원본 영상에서 배경의 밝은 부분과 사람 머리카락의 어두운 부분의 픽셀 값 분포를 반영하는 것이다. 즉, 픽셀 값이 255에 가까우면 밝은 색을 나타내는 부분이고, 반대로 0에 가까우면 어두운 색을 나타내는 부분인 것이다.

트루컬러 영상에서 픽셀 값 분포의 예를 그림 1-11에 나타내었다. 원숭이 사진의 파일 이름은 baboon.bmp이고, 이 영상에서 (140, 80) 좌표부터 8×6 크기의 블록에 해당하는 픽셀들의 R, G, B 성분 값을 나열하였다. 트루컬러 영상의 각 픽셀은 각각 0~255 범위를 갖는 R, G, B 세 성분으로 구성된다. 사각형 블록이 위치한 영역은 원숭이의 빨간색 콧잔등 영역과 푸른 색상의 얼굴 영역이 겹쳐진 부분이다. 실제 픽셀 값의 배열을 보면 왼쪽에서 오른쪽으로 가면서 R에 해당하는 빨간색 성분 값은 감소한 반면, B에 해당하는 파란색 성분의 값은 증가하는 것을 확인할 수 있다.