如何衡量一种数据压缩方法的好坏？多媒体数据存在哪些类型的冗余？

<p> 评价一种数据压缩技术的性能好坏主要有3个关键的指标：压缩比、图像质量、压缩和解压的速度。希望压缩比要大，即压缩前后所需的信息存储量之比要大；恢复效果要好，尽可能地恢复原始数据；实现压缩的算法要简单，压缩、解压速度快，尽可能地做到实时压缩解压。除此之外还要考虑压缩算法所需要的软件和硬件。<br> 一般而言，多媒体数据中存在的数据冗余类型主要有以下几种。<br> （1）空间冗余<br> 在同一幅图像中，规则物体和规则背景的表面物理特性具有相关性，这些相关性的光成像结果在数字化图像中就表现为数据冗余。<br> （2）时间冗余<br> 时间冗余反映在图像序列中就是相邻帧图像之间有较大的相关性，一帧图像中的某物体或场景可以由其他帧图像中的物体或场景重构出来。音频的前后样值之间也同样有时间冗余。<br> （3）信息熵冗余<br> 信源编码时，当分配给第i个码元类的比特数b（yi）=.lgpi时，才能使编码后单位数据量等于其信源熵，即达到其压缩极限。但实际中各码元类的先验概率很难预知，比特分配不能达到最佳。实际单位数据量d&gt;H（S），即存在信息冗余熵。<br> （4）视觉冗余<br> 人眼对于图像场的注意是非均匀的，人眼并不能察觉图像场的所有变化。事实上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，即存在着视觉冗余。<br> （5）听觉冗余<br> 人耳对不同频率的声音的敏感性是不同的，并不能察觉所有频率的变化，对某些频率不必特别关注，因此存在听觉冗余。<br> （6）其他冗余<br> 包括结构冗余、知识冗余等。</p>