图像压缩是指对图像数据使用某种方法减小其存储空间或传输带宽需求的过程。在现代网络传输和数字存储技术中，图像压缩技术发挥着至关重要的作用，它能够在不影响图像质量的前提下，大幅减少图像文件的大小，从而提高数据传输效率和节省存储空间。
图像压缩的基础知识包括对图像压缩的基本概念、模型、信息论观点的理解，以及了解图像压缩编码的基本方法和标准。图像压缩模型通常包括信源编码和信道编码两个部分。信源编码着重于原始数据的编码与压缩，而信道编码则是为了传输过程中的抗干扰能力，通过增加一些冗余的数据（如校验位），来识别和纠正可能出现的错误。
信息论在图像压缩中起到了至关重要的作用。信息论创始人香农提出的信息熵理论为量化信息的冗余提供了理论基础。信息的冗余度是通过数据冗余和相关性来表达的，数据冗余意味着在图像数据中存在可以被压缩掉的多余信息，而相关性则说明了数据之间存在一定的关联，这为压缩提供了可能。
图像压缩编码的基本方法主要包括无损压缩和有损压缩两大类。无损压缩技术在压缩和解压过程中不丢失任何信息，解压后的图像与原图完全相同；有损压缩则会丢失一部分信息，但通常情况下这些信息对图像的视觉效果影响不大，从而能够达到较高的压缩比。
图像压缩的编码方法有多种，例如霍夫曼编码、香农编码、算数编码、行程编码以及预测编码等。霍夫曼编码通过为不同长度的数据分配不同长度的码字，实现信息的无损压缩。香农编码和算数编码也属于熵编码，利用数据的统计特性和概率分布，使得常见数据序列采用较短的码字，不常见的数据序列使用较长的码字。行程编码则是利用连续数据的相似性，将连续相同的数据值用一个符号加上重复次数来表示。预测编码则是根据已知像素信息预测下一个像素的值，只编码预测误差，达到压缩目的。
图像压缩中的信息论观点强调了信息的冗余性和如何通过编码减少这种冗余性。信息熵是衡量信息冗余量的量度，它反映了信息的不确定性。信息熵越高，信息的不确定性越大，冗余度也就越低。
在评价压缩算法时，通常采用保真度准则。客观保真度准则是一种定量描述压缩效果的方式，它通过比较原始图像和压缩解压后图像的差异来衡量压缩损失。均方根误差和均方信噪比是客观保真度准则中常用的度量方法。而主观保真度准则则是基于人的视觉感知，通过视觉比较两个图像，给出定性的评价。
图像压缩标准则是为了保证不同设备和软件之间能够正确地处理和显示经过压缩的图像数据，而制定的一系列规则和协议。例如JPEG和PNG都是广泛使用的图像压缩标准，它们各自具有不同的特点和应用场景。
图像压缩技术在数字图像处理与分析领域中占有极其重要的地位，它不仅涉及图像信息的表达和传输，还关系到图像的存储和显示效果。随着图像处理技术的不断发展，图像压缩技术也在不断进步，以满足人们对高清图像和高速网络传输的需求。
