多媒体数据压缩是必要的，那么能否对多媒体数据进行压缩呢？根据信息论，只要信源中存在数据冗余就有压缩的可能性。“信息量”与“数据量”之间的关系：信息量=数据量-冗余量，通常用“I”表示信息量；“D”表示数据量；“du”表示冗余量，即I=D-du。多媒体数据能不能被压缩关键是多媒体数据中存在不存在“数据冗余”？答案是肯定的。以图像数据为例，图像数据存在着大量的空间冗余和时间冗余。

1.空间冗余

空间冗余也称为空域相关，一幅图像是由若干个像素组成的，相邻像素之间的相关性很大，有很大的信息冗余，这就是空间冗余。自然界的许多图像都是一种连续变化的图像，其重要的特点是相邻的像素是相关的，彼此间变化不大。

2.时间冗余

时间冗余也称为时域相关。在运动图像中，相邻帧之间也存在着很大的相关性。比如，课堂直播中主讲教师的讲授、电视会议中讲话人的发言、新闻联播中主持人的播音等，背景可能没有多大变化，而对人物来说也可能只有某些部分的变化，因此相邻的两帧图像是相关的，它表示在时间轴上相邻的两帧图像是相似的，这种冗余即为时间冗余。

3.其他类型的冗余

（1）结构冗余

在有些图像的纹理区，图像的像素值存在着明显的分布模式，如方格状的地板图案等，人们称此为结构冗余。已知分布模式可以通过某一过程生成图像。

（2）知识冗余(www.daowen.com)

有些图像的理解与某些基础知识有相当大的相关性，如人脸的图像有固定的结构。比如说嘴的上方有鼻子，鼻子的上方有眼睛，鼻子位于正脸图像的中线上等。这类规律性的结构可以由先验知识和背景知识中得到，人们称此类冗余为知识冗余。

（3）视觉冗余

人类的视觉系统对图像场的敏感区是非均匀和非线性的。然而，在记录原始的图像数据时，通常假定视觉系统是线性和均匀的，对视觉敏感和不敏感的部分同等对待，从而产生了比理想编码（即把视觉敏感和不敏感的部分区分开来编码）更多的数据，这就是视觉冗余。视觉冗余是非均匀、非线性的。例如，人类视觉分辨率为2⁶，但常用2⁸就是数据冗余。

（4）图像区域的相同性冗余

图像区域的相同性冗余是指在图像中的两个或多个区域所对应的所有像素值相同或相近，从而产生的数据重复性存储。

（5）纹理的统计冗余

有些图像纹理尽管不严格服从某一分布规律，但是它在统计意义上服从该规律。利用这种性质也可以减少表示图像的数据量，所以称之为纹理的统计冗余。