计算机图形中的图像深度通常是指存储每个像素所用的位数，它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数或灰度图像中的最大灰度等级。以下是关于计算机图形深度计算的详细解释：
图像深度与颜色/灰度级数的关系
单色图像：如果每个像素用8位表示，则最大灰度数目为2的8次方，即256级灰度。
彩色图像：对于RGB三色图像，如果每个分量的像素位数分别为4位、4位和2位，则最大颜色数目为2的4+4+2次方，即1024种颜色。相应地，像素的深度为10位。
图像数据量的计算
单色图像：对于尺寸为1024×768的图像，如果深度为16位，则数据量为：
\[
1024 \times 768 \times 16 \text{ bit} = \frac{1024 \times 768 \times 16}{8} \text{ Byte} = \frac{1024 \times 768 \times 16}{8 \times 1024} \text{ KB} = \frac{1024 \times 768 \times 16}{8 \times 1024 \times 1024} \text{ MB} = 1.5 \text{ MB}
\]
彩色图像：对于尺寸为1024×768的RGB图像，如果每个分量的深度分别为4位、4位和2位，则数据量为：
\[
1024 \times 768 \times （4 + 4 + 2） \text{ bit} = 1024 \times 768 \times 10 \text{ bit} = \frac{1024 \times 768 \times 10}{8} \text{ Byte} = \frac{1024 \times 768 \times 10}{8 \times 1024} \text{ KB} = \frac{1024 \times 768 \times 10}{8 \times 1024 \times 1024} \text{ MB} = 1.5 \text{ MB}
\]
深度图像的概念
在3D计算机图形中，深度图像（Depth Map）是一个包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。深度图像通常用于立体视觉和深度估计。
深度信息的计算
单目视觉：可以通过几何方法、运动方法或深度学习方法来估计深度信息。
双目视觉：通过计算左右两张图像中同一点的像素位置差（视差）来推断深度信息。公式为：
\[
Z = \frac{B \times f}{d}
\]
其中，Z是物体的深度，B是两个相机的基线长度，f是相机的焦距，d是左右两张图像中同一点的视差大小。
总结来说，计算机图形中的图像深度主要取决于每个像素用于表示颜色的位数，它决定了图像的颜色或灰度分辨率。深度图像是3D图形中用于表示物体距离的重要数据，可以通过单目或双目视觉方法进行计算。