图像压缩是数字图像处理领域的重要技术，旨在减少图像数据中的冗余信息，从而实现更高效的存储、传输和处理。图像压缩方法主要包括无损压缩和有损压缩两种类型。本文将对这两种方法进行详细调研，并介绍其原理、特点及应用。
一、无损图像压缩
无损图像压缩是指在压缩过程中不丢失任何图像信息的压缩方法。常见的无损压缩编码方法包括霍夫曼编码、算术编码、行程编码和LZW编码。这四种编码方法均属于统计编码范畴，主要消除的是编码冗余。预测编码则通过利用图像中相邻像素间的高度相关性，消除像素间的冗余。无损压缩的主要优点是能较好地保留图像质量，但其压缩率相对较低，一般只能获得15倍的压缩比。
二、有损图像压缩
有损图像压缩是指在压缩过程中允许一定程度的图像信息丢失的压缩方法。常见的有损压缩方法包括灰度级量化压缩、子采样压缩、变换编码等。灰度级量化压缩通过降低图像的灰度分辨率来减少数据量，如将8比特图像降低为4比特图像。子采样压缩则是通过减少图像中的采样点数来降低数据量。变换编码则通过对图像进行离散余弦变换等傅里叶相关变换，然后进行量化和熵编码。
三、基于深度学习的图像压缩方法
近年来，深度学习技术在图像压缩领域取得了显著进展。基于深度学习的图像压缩方法主要利用神经网络模型来学习图像的复杂分布和压缩编码规则。这种方法可以在大样本数据集上进行端到端训练，从而获得更高的压缩效率和更好的图像恢复质量。典型的深度学习图像压缩方法包括基于卷积神经网络（CNN）的图像压缩、基于生成对抗网络（GAN）的图像压缩等。
四、图像压缩标准
经典的视频压缩算法已形成一系列国际标准体系，
