降重：图像数据的变换、编码和压缩，便于图像的存储和传输。不管是何种目的的图像处理都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出

降重（image compression）是指通过一系列的变换和编码技术，将图像的信息量减少到最小，以便于图像的存储和传输。降重的目的是在尽可能少的数据量下，保留原图像的重要信息，同时尽量减少图像的质量损失。

降重技术可以分为两类：一类是基于无损压缩的技术，它们可以完全还原原始图像，不会损失任何信息；另一类是基于有损压缩的技术，它们可以通过牺牲一定的信息来达到更高的压缩比。

常用的无损压缩技术有：Run-length Encoding（RLE）、Lempel-Ziv-Welch（LZW）、Huffman Coding、Arithmetic Coding等；而常用的有损压缩技术有：Discrete Cosine Transform（DCT）、Wavelet Transform、Fractal Compression、JPEG、MPEG等。

在实际应用中，降重技术被广泛应用于数字图像处理、数字视频处理、医学影像处理、卫星图像处理等领域。

相关问题

图像压缩中变换编码是什么

在图像压缩中，变换编码是一种基于变换的无损压缩方法。它的基本思想是将图像信号通过变换转换为频域信号，然后对频域信号进行量化和编码，从而实现图像的压缩。

常用的变换包括离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）。其中，DCT将图像信号分解为不同频率的正弦和余弦函数，而DWT则是将图像信号分解为不同频率的小波函数。通过变换，图像中的冗余信息可以被压缩，在保证图像质量的同时，减小图像数据的存储空间。

在变换编码中，量化和编码是两个重要的步骤。量化是将变换后的频域信号按照一定的规则映射为离散的数字值，从而减小信号的精度。编码则是将量化后的数据按照一定的编码方式进行编码，通常采用熵编码的方法，如霍夫曼编码、算术编码等。这样，压缩后的图像数据可以更好地利用存储空间，同时保证图像的质量。

变换编码是一种广泛应用于图像和视频压缩的方法，例如JPEG、MPEG等标准就采用了变换编码的技术。

在遥感图像处理中，什么是MNF变换和PPI？进行MNF变换、计算PPI的目的是什么？

MNF变换（Maximum Noise Fraction）是一种多变量数据降维技术，用于降低高光谱遥感图像的数据维度。该技术可以将数据降至最小，同时保留原始数据中的大部分信息，从而提高数据处理的效率。

PPI（Projected Principal Component Image）是一种基于MNF变换的遥感图像分类方法。在PPI中，首先对高光谱遥感图像进行MNF变换，然后将变换后的数据投影到前几个主成分上，得到PPI图像。PPI图像可以有效地区分不同的地物类型，因为它能够突出反映地物类型的特征。

MNF变换和PPI的目的是为了提高遥感图像处理的精度和效率。MNF变换可以在保留原始数据信息的同时，降低数据的维度，从而减少计算量和数据存储空间，并提高分类准确度。而PPI方法则能够有效地区分不同的地物类型，从而提高图像分类的精度。