如何去除图像数据冗余以提升存储效率？

虽然图像表示需要大量的数据，但是图像数据是高度相关的，或者说是存在冗余(Redundancy)信息的，去掉这些冗余信息可以有效压缩图像，同时又不会损失图像的有效信息。数字图像的冗余主要分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、视觉冗余4种，下面将对其展开详细介绍。

(1)空间冗余:数字化图像中某个区域的颜色、亮度、饱和度等相同，则该区域里的像素点数据也是相同的，这样大量的重复像素数据就形成了空间冗余。空间冗余主要发生在单张图片中，一幅图像表面上各采样点的颜色之间往往存在着空间连贯性，如图7－2所示，两只老鼠的颜色、背后的墙、灰色的地板，颜色都是一样的，因此这些颜色相同的块就可以压缩。比如，第一行像素基本都一样，假设亮度值Y以[105 105 105…105]形式存储，如果共100个像素，则需要1×100个字节的存储空间。此时，最简单的压缩方式是将[105 105 105…105]写成[105，100]，表示接下来100个像素的亮度都是105，那么只需要2个字节，就能表示整行数据了。

图7－2　空间冗余

(2)时间冗余:视频的相邻帧往往包含相同的背景和移动物体，只是移动物体所在的空间位置略有不同，所以后一帧的数据与前一帧的数据有许多共同的地方，如果相邻帧记录了同一场景画面，这就表现为时间冗余。例如，人在说话时，发音是一个连续的渐变过程，因此在语音中这也是一种时间冗余。如图7－3所示，视频采用1 s播放30帧画面的播放速度，每一帧仅有33 ms，在如此短暂的时间内，前后帧之间的变化很少，也许只有嘴巴发生微小的改变而已，这就形成了时间上的冗余。

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图7－3　时间冗余

(3)结构冗余:有些图像从大体上看存在着非常强的纹理结构，如草席图像，如图7－4所示，这就是图像结构上存在的冗余。

图7－4　结构冗余

(4)视觉冗余:人类的视觉和听觉系统由于受到生理特征的限制，对于图像和声音信号的一些细微变化是感觉不到的，忽略这些变化后，信号仍然被认为是完好的，我们把这些超出人类视(听)觉范围的数据称为视(听)觉冗余。例如，人类视觉的一般分辨能力为26灰度等级，而一般图像的量化采用的是28灰度等级，即存在视觉冗余。