计算机计算图像通常涉及以下步骤和概念：
图像表示
图像通常以像素矩阵的形式表示，每个像素包含颜色信息（如RGB值）和灰度值。
图像运算类型
点运算：对图像中的每个像素进行独立的数学运算，如灰度变换、对比度增强等。常见的点运算包括线性变换（如灰度拉伸）和非线性变换（如对数变换）。
图像加、减、乘、除：对两张图像相同坐标像素的灰度值进行运算，得到新的图像。例如，图像乘法和图像除法可以用于图像融合和图像修复等应用。
图像与、或、异或：对两张图像的像素进行逻辑运算，得到新的图像。这些运算可以用于图像分割和特征提取等。
图像加权和：对图像的像素进行加权运算，得到新的图像。例如，k1*I1+k2*I2+c表示将图像I1和I2进行加权平均，c为常数。
图像与常数、或常数、异或常数：对图像的像素进行与、或、异或运算，得到新的图像。例如，I1&&C表示图像I1与常数C进行与运算。
图像大小计算
图像大小可以通过分辨率和位深计算得出。分辨率是图像的像素数（宽度×高度），位深是每个像素的位数（如24位、16位、8位）。计算公式为：图片大小 = 分辨率 × 位深 / 8。
图像压缩
图像压缩可以显著减小图像文件的大小，常见的压缩格式包括JPEG、PNG等。压缩比率通常在10:1到40:1之间。
图像存储
图像以数字化形式存储，每个像素的值用0或1表示。存储介质可以是硬盘、内存等。
图像处理算法
图像处理算法用于实现各种图像操作，如滤波、边缘检测、特征提取等。常见的算法包括中值滤波、高斯滤波、Sobel算子等。
总结：
计算机计算图像主要涉及对图像像素的数学运算和逻辑运算，以得到新的图像或提取图像特征。这些运算可以通过不同的算法和工具实现，如图像处理软件、编程库（如OpenCV）等。图像的大小和存储方式也影响其在计算机中的处理和使用。