图像压缩编码是数字图像处理中的核心内容，主要目的是在保持图像质量的前提下，减少图像数据的存储空间和传输需求。在图像处理领域，由于数字图像的数据量庞大，例如一张512*512的灰度图像就需要256KB的存储空间，而一部90分钟的彩色电影甚至需要超过97GB的存储，这显然对存储和传输提出了巨大挑战。因此，图像压缩显得至关重要。
图像数据压缩的可能性源自于图像数据中存在的冗余。数据冗余包括编码冗余、像素间冗余和心理视觉冗余。编码冗余指的是编码方式可能导致的多余信息，比如用8位表示仅两种灰度级别的图像。像素间冗余则是因为图像中相邻像素通常存在相关性，可以通过预测技术减少需要存储的数据量。心理视觉冗余则是利用人类视觉系统的特性，对某些信息的感知不敏感，可以适度牺牲这部分细节以实现压缩。
图像压缩的技术指标主要包括压缩率（CR）、重建图像的质量（通常用峰值信噪比PSNR衡量）和压缩失真。压缩率是压缩前后的数据量之比，反映了压缩的程度。为了评估压缩效果，还需要关注图像压缩后解压重构的图像质量，这直接影响到用户对图像的接受程度。
图像压缩的实现方法多种多样，如无损压缩和有损压缩。无损压缩保留所有原始信息，解压后图像完全复原，但压缩率较低。有损压缩则允许一定程度的图像失真，通过去除人眼不易察觉的细节来换取更高的压缩率，如JPEG、JPEG 2000、MPEG等标准。
在图像编码中，保真度准则通常是指信息传输过程中的损失最小化，这涉及到信息论的基础概念，如熵和互信息。熵衡量的是信息的不确定性，而互信息则描述了两个随机变量之间的关联程度。这些理论指导着图像编码的设计，以找到最优的压缩方案。
图像压缩模型通常会结合各种图像特性，如空间域分析（例如DCT变换）和频率域分析（例如傅立叶变换），以及统计建模和熵编码（如霍夫曼编码、算术编码）等技术，以实现高效的数据压缩。
图像压缩编码是数字图像处理中的关键技术，它通过去除数据冗余，降低存储和传输成本，同时尽可能保持图像质量，满足了现代社会对图像处理和传播的需求。随着技术的不断进步，更高效、更智能的图像压缩方法将会不断涌现，进一步推动信息技术的发展。
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