计算机处理图像的过程可以概括为以下几个步骤：
图像数字化
采样：将模拟图像转变为数字图像。采样间隔越大，图像像素数越少，空间分辨率越低，质量差；采样间隔越小，图像像素数越多，空间分辨率越高，图像质量好，但数据量大。
量化：将采样后的像素值（灰度值）从模拟量转换为离散量。量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。
图像处理算法
点处理：处理单个像素，用于调整亮度、对比度、反置等。
组处理：处理一组像素（区域或块），用于边缘检测、柔化、锐化、噪声减少等。
几何处理：改变图像的像素位置和排列顺序，实现放大、缩小、旋转、镜像、平移等效果。
帧处理：将多幅图像合成新的图像，通过逻辑运算如“与”、“或”、“异或”等进行图像合成。
图像增强和复原
主要目的是增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图像清晰或将转化为更适合分析的形式。
图像编码
在满足一定保真条件下，对图像进行编码处理，达到压缩图像信息量，简化图像的目的，以便于存储和传输。
图像重建
利用采集的数据来重建出图像，主要算法有代数法、傅立叶反投影法、卷积反投影法等。
图像应用
图像处理软件：通常具有图像的帧处理功能，能够以多种特定的形式合成图像。
OpenCV：一个常用的图像处理库，可以用于图像的裁剪、旋转、变色、模糊等操作，甚至识别图像中的人脸和物体。
图像存储
所有数据，包括图像，最终都需要转化为二进制形式（1和0）存储在计算机中。
通过这些步骤和算法，计算机能够对图像进行各种复杂的处理和分析，满足不同的应用需求。