在數位影像處理中，每個像素（pixel）都可以用一個顏色值表示。
在灰階影像中，常見的表示方式是使用 0 到 256 的整數：

• 0 代表最黑

• 256 代表最白

• 中間的數字對應不同亮度

假設我們把整張圖片視為一個 R×CR \times CR×C 的二維陣列，其中每個元素都是這樣的一個顏色值。

影像中有些顏色可能頻繁出現，有些則很少，甚至完全不存在。
假設我們對某張圖片有以下兩項任務：

1. 找出整張圖片中出現次數最多的顏色值 vvv。

   • 若有兩個以上顏色同樣頻繁，則選擇 顏色值較小 的那一個。

2. 找出距離該顏色 vvv 最近的「缺色」。
   也就是說：

從顏色 vvv 開始，向左（數值較小）與向右（數值較大）同時搜尋，
找出第一個「不在 [0, 256] 範圍內」或「沒有在圖片出現過」的顏色。
然後輸出其與 vvv 的數值距離 ddd。

形式化地說：

對 d=1,2,3,…d = 1, 2, 3, \dotsd=1,2,3,… 依序檢查：

• 左邊顏色： v−dv - dv−d

• 右邊顏色： v+dv + dv+d

只要左邊或右邊 任一 顏色不存在於圖片中（或超出 0–256 範圍），
就將此 ddd 當作答案。