各画素をカラーチャンネルの最大値で置換する：

3つのカラー画像の平均を計算する：

グレースケール画像の色を反転させる：

RGBカラー画像の色を反転させる：

各チャンネルベクトルの要素を反転させる：

各RGB画素をチャンネルの最大値で置換する：

グレースケール画像のリスト中の，対応する画素値の最大のものを計算する：

RGBカラー画像のリスト中の一連の画素値に純関数を適用する：

3DのRGB画像の画素に関数を適用する：

2つの3D画像を組み合せる：

ガンマ補正を適用する：

画像の色を反転させる：

単一チャンネルの画像に変換する：

選択したチャンネルを表示する：

組込みの色階調度を使って画像に彩色する：

グレースケールの画像にアルファチャンネルを加える：

画像中の領域をハイライトする：

画像の要素ごとの逆を計算する：

2つの画像の画素ごとの区分：

3DのCTデータの最大値投影(MIP)を計算する：

飽和合成画像を作る：

画像の階調度強度と方向に彩色する：

いわゆるRobertの勾配画像を計算する：

ImageApplyは，入力と同じデータ型の画像を返す：

必要に応じて切取りや切断が行われる：

切取りや切断を避けるために，実数型に変換する：

ImageApply[f,image]の f の評価は結果を得るスピードを重視するためにキャッシュされることがある：

単一チャンネルの"Byte"画像はキャッシュされた評価を使う：

これは，指定された関数が同じ入力に対して異なる結果を与える場合は，結果に影響するかもしれない：

多チャンネル"Byte"画像はキャッシュされた評価をInterleaving->Falseで使う：

キャッシュが行われない場合のインターリーブされた画像と所用時間を比較する：

多チャンネルの"Byte"画像は，Listable関数でキャッシュされた評価を使う：

リストを入力として受け取る関数はシングルチャンネルの画像には適用できない：

関数は，画像のすべての画素について数または数のリストを返さなければならない：

非零の画素を持つ画像には，同じ逆関数を適用することができる：

ImageApplyは，必要に応じて値を切り取る等して画像のデータタイプを保存する：

代りに"Real32"画像に関数を適用する：

カラーチャンネルを回転させる：

赤色を残して画像をグレースケールに変換する：

任意の彩色関数を画像に適用する：

グレースケールの画像に色付けする：