在编程中，图像变色的过程通常涉及以下步骤：
导入库：
首先需要导入用于图像处理的库，例如OpenCV、PIL（Python Imaging Library）或其他特定语言的图形库。
读取图像：
使用库中的函数读取待处理的图像文件，将其加载到内存中。
颜色空间转换：
将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。例如，将RGB图像转换为HSV图像，因为HSV色彩空间更适合进行颜色变换操作。
色彩变换：
在HSV色彩空间中，可以通过调整色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）等参数来实现颜色的变换，如改变图像的整体亮度、对比度或色调等。
转换回原色彩空间：
将变换后的图像从HSV转换回BGR或其他所需的色彩空间，以便于显示或进一步处理。
显示或保存：
最后，将处理后的图像显示在屏幕上或保存到文件中。
```python
import cv2
读取图像
img = cv2.imread（'input.jpg'）
将图像转换为HSV色彩空间
hsv_img = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2HSV）
对HSV图像进行色彩变换，例如提高饱和度
hsv_img[..., 1] = cv2.multiply（hsv_img[..., 1], 1.5）
将变换后的图像转换回BGR色彩空间
result_img = cv2.cvtColor（hsv_img, cv2.COLOR_HSV2BGR）
显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow（'Original Image', img）
cv2.imshow（'Modified Image', result_img）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
在这个示例中，我们首先读取了名为`input.jpg`的图像，然后将其从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。接着，我们通过乘以1.5的方式提高了饱和度，最后将图像转换回BGR色彩空间并显示结果。
不同的编程语言和库可能有不同的实现方法，但大体流程是相似的。你可以根据所使用的编程语言和库选择合适的函数和方法来实现图像的变色效果。