在数字图像处理中，如何将图像编码和压缩技术结合使用，以实现高效的图像存储与传输？请结合技术原理提供实例。

图像编码和压缩技术是数字图像处理中的重要环节，它们的目的在于减少图像数据的存储空间和传输带宽需求。为了实现高效的图像存储与传输，通常会采用以下方法和技术进行结合使用：

参考资源链接：[探索数字图像处理：学习心得与关键技术](https://wenku.csdn.net/doc/5dmwhrprgi?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 预处理：在编码之前，对图像进行预处理可以提高编码效率。这可能包括去噪、对比度调整等步骤，以便图像更适合后续的编码处理。

2. 转换编码：将图像从空间域转换到变换域，常见的变换方法有离散余弦变换（DCT）、小波变换（WT）等。DCT广泛应用于JPEG压缩标准中，而小波变换则用于JPEG 2000标准。

3. 熵编码：编码技术的另一个重要方面是熵编码，它可以去除数据中的冗余信息。霍夫曼编码是一种广泛使用的熵编码方法，它根据符号出现的概率为其分配不等长的码字，出现概率高的符号使用较短的码字，反之亦然。

4. 预测编码：利用图像的空间相关性，使用预测编码技术，如DPCM（差分脉冲编码调制），可以进一步减少数据量。这种方法通过预测像素值并仅编码预测误差来实现压缩。

5. 可逆压缩与非可逆压缩：在需要高质量图像保留的应用中，如医学图像，使用可逆压缩技术至关重要。JPEG-LS和PNG是两种常用的无损压缩格式。而JPEG和MPEG则是可接受一定程度图像质量损失的有损压缩格式。

实例：在JPEG压缩中，图像首先被分为8x8像素的块，然后进行DCT变换，将图像从空间域转换为频率域。DCT系数经过量化，然后使用霍夫曼编码进行熵编码。这种结合了变换编码和熵编码的方法，大大减少了图像数据的存储和传输需求。

对于更高级的应用，可以结合上述方法和深度学习中的自编码器等模型来进行图像压缩。自编码器是一种无监督学习算法，能够学习图像的有效表示，并进行压缩。它通常包括编码器和解码器两部分，通过训练，编码器学习到如何将输入图像转换为紧凑的表示，而解码器则能够从这种紧凑表示中恢复出原始图像。

在深入理解图像编码和压缩技术后，学生可以利用《探索数字图像处理：学习心得与关键技术》这本书中的理论基础和实践案例，进一步探索这些技术的应用和优化方法。这本书提供了关于这些关键技术的深刻理解和实际应用的详细描述，非常适合希望在数字图像处理领域有所建树的学生和专业人士。

参考资源链接：[探索数字图像处理：学习心得与关键技术](https://wenku.csdn.net/doc/5dmwhrprgi?spm=1055.2569.3001.10343)