从信息论的观点来看，描述信源的数据是信息和数据冗余之和，即：数据=信息+数据冗余。空间冗余是图像数据中经常存在的一种数据冗余，是静态图像中存在的最主要的一种数据冗余。

定义

同一景物表面上采样点的颜色之间通常存在着空间相关性，相邻各点的取值往往相近或者相同，这就是空间冗余。例如，图像中有一片连续的区域，这个区域的像素都是相同的颜色，那么空间冗余就产生了。

实例分析

先来欣赏以下两幅图像。

上面两幅图像的长度（mm）、宽度（mm）是一样的。我们知道组成图像的最基本单元是像素，那么这两幅图像中，哪一幅包含的像素点多呢？由分辨率决定！是的，分辨率的定义是单位长度内包含的像素点的数量。因此，在分辨率相同的情况下，上面两幅图像所包含的像素点是一样多的。于是，如果基于离散像素采样的话，那么可以发现：由于第2幅图像的背景的所有像素点都是相同的颜色，所以，跟第1幅图像相比，第2幅图像采集到的数据中有大量是重复的。这些重复的数据就表现为空间冗余。

处理技术

那么，对图像的空间冗余我们通常采用什么办法进行处理呢？DCT（Discrete Cosine Transform，离散余弦变换）编码压缩技术！DCT可以对图像的空间冗余进行有效的压缩，它是MPEG（Moving Picture Experts Group，运动图象专家组）压缩编码的基础。DCT是正交变换编码中的一种，它将空间域上的图像变换到频率域上进行处理。

图像的空间相关性表示相邻像素点取值变化缓慢。从频域的观点看，意味着图像信号的能量主要集中在低频附近，高频信号的能量随频率的增加而迅速衰减。事实上，图像信号变换越慢，则其高频分量越少。典型的如彩场信号，彩场整屏像素都相同，只有一个直流分量。图像信号变换越快，细节越丰富，则对应高频分量越多，但能量还是主要集中在低频分量上。通过频域变换，可以将原图像信号用直流分量及少数低频交流分量的系数来表示，从而有效地对图像的空间冗余进行了压缩，这就是DCT方法，它属于有损压缩。（有损压缩是指使用压缩后的数据进行重构即解压缩，重构后的数据与原来的数据有所不同，但是不会让人们对原始资料所表达的信息造成误解。也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真，但不影响观看。）