本文章深入探讨了图像数据中的冗余现象，并介绍了多种解决此类问题的图像处理技术和方法。
常见的图像数据冗余包括以下几种：
1. **空间冗余**：在一幅图像中，通常存在大量灰度或颜色相同的相邻像素区域，这些区域形成具有相同性质的集合块，并且它们之间有很强的空间相关性，在图像上表现为一种叫做“空间冗余”的现象。
2. **结构冗余**：某些纹理区中的图像像素值呈现出明显的分布模式。例如方格图案等就是这种情况下的例子。这种类型的重复可以通过某种过程生成，我们称之为“结构冗余”。
3. **时间冗余**：在序列图像（如电视或运动影像）中常见的一种现象是相邻帧之间存在显著的相关性，这被称为“时间冗余”。
4. **视觉冗余**：人类眼睛通常只能分辨出大约26个不同的灰度等级，而一般图像的量化却使用了更多的灰度级。这种额外的精度超过了人的感知能力范围，我们称之为“视觉冗余”。
5. **知识冗余**：对于某些类型的图像是可以利用先验或背景知识来理解它们的内容的。比如狗的形象通常遵循一定的结构规律（如四条腿、头部特征等）。这些规则性可以通过已有的知识获得，并且被称为“知识冗余”。
空间和时间冗余是将图像信号视为随机信号时所显示出来的统计性质，因此这两种类型的冗余有时也被统称为“统计冗余”。
5星
