以下是一个使用Python解决该问题的示例代码：

import numpy as np

def find_closest_value(image, target_value):
    # 将图像转换为numpy数组
    image_array = np.array(image)
    
    # 初始化最小差值和最接近的值
    min_difference = np.inf
    closest_value = None

    # 遍历图像的每个像素
    for row in range(image_array.shape[0]):
        for col in range(image_array.shape[1]):
            # 计算当前像素与目标值的差值
            difference = abs(image_array[row, col] - target_value)
            
            # 如果差值更小，则更新最小差值和最接近的值
            if difference < min_difference:
                min_difference = difference
                closest_value = image_array[row, col]
    
    return closest_value

# 示例用法
image = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
target_value = 5
closest_value = find_closest_value(image, target_value)
print(f"The closest value to {target_value} is {closest_value}")

该示例代码中的find_closest_value函数接受一个表示像素图像的二维列表和目标值作为输入，并返回与目标值最接近的像素值。它通过遍历图像的每个像素，并计算当前像素与目标值的差值来找到最接近的值。最后，它返回最接近的值。

在示例用法中，我们定义了一个表示像素图像的二维列表image和一个目标值target_value。然后，我们调用find_closest_value函数来查找与目标值最接近的像素值，并将结果打印出来。在这个例子中，目标值是5，最接近的像素值是5。