1.圖像壓縮的概念
減少表示數字圖像時需要的數據量
2.圖像壓縮的基本原理
去除多餘數據.以數學的觀點來看,這一過程實際上就是將二維像素陣列變換為一個在統計上無關聯的數據集合
圖像壓縮是指以較少的比特有損或無損地表示原來的像素矩陣的技術,也稱圖像編碼.
圖像數據之所以能被壓縮，就是因為數據中存在著冗餘。圖像數據的冗餘主要表現為：圖像中相鄰像素間的相關性引起的空間冗餘；圖像序列中不同幀之間存在相關性引起的時間冗餘；不同彩色平面或頻譜帶的相關性引起的頻譜冗餘。數據壓縮的目的就是通過去除這些數據冗餘來減少表示數據所需的比特數。由於圖像數據量的龐大,在存儲、傳輸、處理時非常困難,因此圖像數據的壓縮就顯得非常重要。
資訊時代帶來了“信息爆炸”，使數據量大增，因此，無論傳輸或存儲都需要對數據進行有效的壓縮。在遙感技術中，各種航天探測器採用壓縮編碼技術，將獲取的巨大信息送回地面。
圖像壓縮是數據壓縮技術在數字圖像上的套用，它的目的是減少圖像數據中的冗餘信息從而用更加高效的格式存儲和傳輸數據。
3。圖像壓縮基本方法
圖像壓縮可以是有損數據壓縮也可以是無損數據壓縮。對於如繪製的技術圖、圖表或者漫畫優先使用無損壓縮，這是因為有損壓縮方法，尤其是在低的位速條件下將會帶來壓縮失真。如醫療圖像或者用於存檔的掃描圖像等這些有價值的內容的壓縮也儘量選擇無損壓縮方法。有損方法非常適合於自然的圖像，例如一些套用中圖像的微小損失是可以接受的（有時是無法感知的），這樣就可以大幅度地減小位速。
無損圖像壓縮方法有：
行程長度編碼
熵編碼法
如 LZW 這樣的自適應字典算法
有損壓縮方法有：
將色彩空間化減到圖像中常用的顏色。所選擇的顏色定義在壓縮圖像頭的調色板中，圖像中的每個像素都用調色板中顏色索引表示。這種方法可以與 抖動(en:dithering)一起使用以模糊顏色邊界。
色度抽樣，這利用了人眼對於亮度變化的敏感性遠大於顏色變化，這樣就可以將圖像中的顏色信息減少一半甚至更多。
變換編碼，這是最常用的方法。首先使用如離散餘弦變換（DCT）或者小波變換這樣的傅立葉相關變換，然後進行量化和用熵編碼法壓縮。
分形壓縮（en:Fractal compression）。
4.圖像壓縮的主要目標就是在給定位速（bit-rate）或者壓縮比下實現最好的圖像質量。但是，還有一些其它的圖像壓縮機制的重要特性：
可擴展編碼 (en:Scalability) 通常表示操作位流和檔案產生的質量下降（沒有解壓縮和再壓縮）。可擴展編碼的其它一些叫法有 漸進編碼（en:progressive coding）或者嵌入式位流（en:embedded bitstreams）。儘管具有不同的特性，在無損編碼中也有可擴展編碼，它通常是使用粗糙到精細像素掃描的格式。尤其是在下載時預覽圖像（如瀏覽器中）或者提供不同的圖像質量訪問時（如在資料庫中）可擴展編碼非常有用 有幾種不同類型的可擴展性：
質量漸進（en:Quality progressive）或者層漸進（en:layer progressive）：位流漸進更新重建的圖像。
解析度漸進（en:Resolution progressive）：首先在低解析度編碼圖像，然後編碼與高解析度之間的差別。
成分漸進（en:Component progressive）：首先編碼灰度數據，然後編碼彩色數據。
感興趣區域編碼，圖像某些部分的編碼質量要高於其它部分，這種方法可以與可擴展編碼組合在一起（首先編碼這些部分，然後編碼其它部分）。
元數據信息，壓縮數據可以包含關於圖像的信息用來分類、查詢或者瀏覽圖像。這些信息可以包括顏色、紋理統計信息、小預覽圖像以及作者和版權資訊。
5.圖像壓縮目前的標準
經典的視頻壓縮算法已漸形成一系列的國際標準體系，如H.26x系列建議，H.320系列建議以及MPEG系列建議等。
6.圖像壓縮效果的評估
壓縮方法的質量經常使用峰值信噪比來衡量，峰值信噪比用來表示圖象有損壓縮帶來的噪聲。但是，觀察者的主觀判斷也認為是一個重要的、或許是最重要的衡量標準。
