知识卡片
图像压缩：把上下文建模从一维扩展到二维
内容
文本压缩里熵是压缩下限的框架依赖用前面字符预测下一字符；二值图像压缩把前面字符换成当前像素周围一圈邻居像素（如7个像素的模板），用黑白组合统计并预测当前像素黑白，交给算术编码器编码——符号只有黑白两种，算术编码能用不到1比特编码一像素，是[[算术编码的优势与代价]]中极端概率场景优势最大的直接应用。模板越大空间相关性捕捉越丰富，但上下文种类随模板呈指数增长，学习成本会抵消收益，存在最优模板大小。
参考来源
- 位置：第6章《图像压缩》「基于上下文建模的方法」小节（源文件：_chapter-text/ch06.txt，对应_epub-src/OEBPS/text00012.html）
- 结论依据：原文明确说明用7个像素构成的模板作为上下文预测当前像素黑白，并交给算术编码器编码，直接支持卡片对二维上下文建模的论述。
- 原始内容："最佳的方案是与上下文一样使用一个包围在当前像素的模板像素……实验表明一个好的模板是如图6-7所示的7个像素构成的……这个计数被用来进行算术编码……哈夫曼编码和其他前缀编码都不能用少于一比特来代表某个二值的符号。"