引言
图像压缩算法的基础是信息论，由信息论的冗余度引入了压缩这个概念。
本质是如何针对给定的数据，给定的场景，建立相应的模型，完成数据的压缩，同时保证图像的效果。
方法
香农的信息论，在不产生任何失真的前提下，通过合理的编码，对于每个信源符号分配不等长的码字，平均码长可以任意接近于信源的熵。
含义
将压缩算法和重构算法合并在一起，称之为压缩算法。
按照重构的需求，将压缩算法分为有损压缩，和无损压缩算法。
****核心：用较少的比特数表示原来需要较多比特数表示的数据。
概念
压缩比
压缩比用来衡量一种压缩算法对给定数据集进行压缩的表现。
**第一种表示方式：**在压缩前后，数据表示所需比特数之比。称为压缩比。
**第二种表示方式：**将所需数据的减少量表示为原数据大小的百分比。
速率
定义：给出表示单个样本所需的平均比特数。
失真（保真度，品质）
原数据和重构结果之间的差异称为失真。
常见的几种压缩编码方法
在这个理论框架下产生了几种不同的无失真的信源编码方法：哈夫曼编码，算术编码、字典编码等。后来出现了更多的编码方式：如KLT编码、分形编码、模型编码、子带编码和基于小波的编码方法。
建模与编码
针对特定数据开发数据压缩算法的两个阶段。
建模
观察数据，了解数据的冗余度，并用模型来描述这种冗余。
注：压缩算法的本质在于冗余，只有数据存在冗余，才能进行压缩。
或者说应用场景允许一些数据的损失，我们将这些损失视为冗余，对其进行压缩。
编码
以编码的形式描述这种模型。