知识冗余
1.时间冗余,空间冗余,知识冗余,结构冗余,视觉冗余,信息熵冗余是
1，时间冗余
时间冗余是序列图像（电视图像、动画）和语音数据中所经常包含的冗余。
图像序列中的两幅相邻的图像，后一幅图像与前一幅图像之间有较大的相关性，这反映为时间冗余。同理，在语言中，由于人在说话时发音的音频是一连续的渐变过程，而不是一个完全的在时间上独立的过程，因而存在时间冗余。
2，空间冗余
空间冗余是图像数据中经常存在的一种冗余。
在同一幅图像中，规则物体和规则背景（所谓规则是指表面颜色分布是有序的而不是杂乱无章的）的表面物理特性具有相关性，这些相关性的光成像结构在数字化图像中就表现为数据冗余。，
3，知识冗余
有许多图像的理解与某些基础知识有相当大的相关性。
例如：人脸的图像有固定的结构。比如，嘴的上方有鼻子。鼻子的上方有眼睛，鼻子位于正脸图像的中线上等等。这类规律性的结构可由先验知识相背景知识得到，我们称此类冗余为知识冗余。
4，结构冗余
有些图像从大域上看存在着非常强的纹理结构，例如布纹图像和草席图像，我们说它们在结构上存在冗余。
5，视觉冗余
人类视觉系统对于图像场的任何变化，并不是都能感知的。例如，对于图像的编码和解码处理时，由于压缩或量比截断引入了噪声而使图像发生了一些变化，如果这些变化不能为视觉所感知，则仍认为图像足够好。事实上人类视觉系统一般的分辨能力约为26灰度等级，而一般图像量化采用28灰度等级，这类冗余我们称为视觉冗余。
通常情况下，人类视觉系统对亮度变化敏感，而对色度的变化相对不敏感；在高亮度区，人眼对亮度变化敏感度下降。
对物体边缘敏感，内部区域相对不敏感；对整体结构敏感，而对内部细节相对不敏感。
6，信息熵冗余
信息熵是指一组数据所携带的信息量。它一般定义为：H =
-∑pi*log2pi。其中N为码元个数，pi为码元yi发生的概率。由定义，为使单位数据量d接近于或等于H，应设d=∑pi*b(yi)，其中b(yi)是分配给码元yi的比特数，理论上应取-log2pi。实际上在应用中很难估计出{Po,P1，…，PN—1}。因此一般取b(yo)=b(y1)=…=b(yN—1)，例如，英文字母编码码元长为7比特，即b(yo)=b(y1)=…=b(yN—1)=7，这样所得的d必然大于H，由此带来的冗余称为信息墒冗余或编码冗余。
2.什么叫时间冗余,空间冗余
空间冗余是静态图像中存在的最主要的一种数据冗余。同一景物表面上采样点的颜色之间往往存在着空间连贯性，但是基于离散像素采样来表示物体颜色的方式通常没有利用这种连贯性。例如：图像中有一片连续的区域，其像素为相同的颜色，空间冗余产生。
时间冗余是序列图像中经常包含的冗余。一组连续的画面之间往往存在着时间和空间的相关性，但是基于离散时间采样来表示运动图像的方式通常没有利用这种连贯性。例如：房间里的两个人在聊天，在这个聊天的过程中，背景（房间和家具）一直是相同的，同时也没有移动，而且是同样的两个人在聊天，只有动作和位置的变化。
3.空间冗余是什么意思
1，时间冗余
时间冗余是序列图像（电视图像、动画）和语音数据中所经常包含的冗余。
图像序列中的两幅相邻的图像，后一幅图像与前一幅图像之间有较大的相关性，这反映为时间冗余。同理，在语言中，由于人在说话时发音的音频是一连续的渐变过程，而不是一个完全的在时间上独立的过程，因而存在时间冗余。
2，空间冗余
空间冗余是图像数据中经常存在的一种冗余。
在同一幅图像中，规则物体和规则背景（所谓规则是指表面颜色分布是有序的而不是杂乱无章的）的表面物理特性具有相关性，这些相关性的光成像结构在数字化图像中就表现为数据冗余。，
3，知识冗余
有许多图像的理解与某些基础知识有相当大的相关性。
例如：人脸的图像有固定的结构。比如，嘴的上方有鼻子。鼻子的上方有眼睛，鼻子位于正脸图像的中线上等等。这类规律性的结构可由先验知识相背景知识得到，我们称此类冗余为知识冗余。
4，结构冗余
有些图像从大域上看存在着非常强的纹理结构，例如布纹图像和草席图像，我们说它们在结构上存在冗余。
5，视觉冗余
人类视觉系统对于图像场的任何变化，并不是都能感知的。例如，对于图像的编码和解码处理时，由于压缩或量比截断引入了噪声而使图像发生了一些变化，如果这些变化不能为视觉所感知，则仍认为图像足够好。事实上人类视觉系统一般的分辨能力约为26灰度等级，而一般图像量化采用28灰度等级，这类冗余我们称为视觉冗余。
通常情况下，人类视觉系统对亮度变化敏感，而对色度的变化相对不敏感；在高亮度区，人眼对亮度变化敏感度下降。
对物体边缘敏感，内部区域相对不敏感；对整体结构敏感，而对内部细节相对不敏感。
6，信息熵冗余
信息熵是指一组数据所携带的信息量。它一般定义为：H =
-∑pi*log2pi。其中N为码元个数，pi为码元yi发生的概率。由定义，为使单位数据量d接近于或等于H，应设d=∑pi*b(yi)，其中b(yi)是分配给码元yi的比特数，理论上应取-log2pi。实际上在应用中很难估计出{Po,P1，…，PN—1}。因此一般取b(yo)=b(y1)=…=b(yN—1)，例如，英文字母编码码元长为7比特，即b(yo)=b(y1)=…=b(yN—1)=7，这样所得的d必然大于H，由此带来的冗余称为信息墒冗余或编码冗余。