图像数据占用很大存储空间，数据压缩技术能有效解决这一问题。图像数据中存在重复信息，这就意味着有压缩的余地，这也是图像压缩技术核心原理。
空间冗余的奥秘
图像是由众多像素点构成的。通常，这些像素点间的联系非常紧密。以蓝天图片为例，同一区域的像素颜色往往十分接近。在众多摄影作品中，物体边缘附近的像素也常常表现出相似特征。这些相似之处，我们称之为空间冗余。这种冗余的存在，为数据压缩创造了条件。只要我们能够识别并处理这些相关性，就能大大降低存储数据所需的量。
在图像处理领域，这类多余的判断与操作占据着关键位置。通过算法识别出那些关联性较高的像素区域，并对其进行特定的编码。比如，在处理简单图形时，颜色相同的连续像素可能会被合并成一组，这样做有助于减少存储空间的需求。
时间冗余的特点
活动图像具有独特之处。比如视频这类连续播放多个画面的情况，相邻画面间常常含有较多时间上的重复内容。以一个人物挥手的视频为例，相邻画面中人物的手臂位置会有所改变，但大部分背景和身体其他部分则保持一致。
工程师在视频压缩领域会有效运用时间上的多余部分。他们通过构建模型来研究帧与帧之间的联系，并据此进行优化。这样做既保证了视频播放的顺畅，又大幅降低了数据量，满足了视频存储与传播的要求。
信息熵冗余现象
图像数据中，某些情况下，单个信息单位所含的信息量可能超过其熵值。以一幅色彩饱和度高、细节繁复的图片为例。信息量超过熵值，表明存在压缩空间。这实际上关乎数据信息的传达效率。
图像越复杂，信息冗余现象可能越突出。比如，那些制作精良的游戏画面，在展示丰富内容的同时，可能会出现较多的信息冗余。技术人员会分析图像的信息熵和实际信息量等因素，以此来优化压缩算法。
结构冗余的情况
某些图像的局部区域纹理特征十分显著。其纹理排列如同整齐的棋盘，结构显得非常有序。这种重复出现的有序结构，我们称之为结构冗余。
在具体操作中，针对建筑立面上的规律性瓷砖墙面等具有结构重复性的区域，我们应充分利用这种规律性来处理数据，这样可以有效地压缩图像。无需对每个像素进行存储，相同结构的部分可以合并，进而降低数据量。
知识冗余的体现
某些图像存在既定的布局，例如人物肖像。在肖像中，眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置相对固定。这种现象被称为知识冗余。
证件照虽各人容貌各异，但整体布局大同小异。处理这类图像时，我们可以利用这种已有的知识，对人脸的共性结构进行分析，从而对图像数据进行处理，不必对每个细节都进行全新的编码。
视觉冗余的影响
人们往往难以察觉到某些图像的失真。比如，在一幅风景画中，若有一小部分颜色略有不同，人眼几乎很难发现这种微小的误差。
图像压缩技术正是基于人眼这一特性。在处理短视频时，对于那些不会影响整体视觉感受的部分，我们可以适当减少其精度。这样做既不会影响观看体验，又能实现数据压缩的目标。
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