Декорреляция изображений приводит к изменению их статистических свойств. В исходных изображениях градации яркости можно было считать практически равновероятными (при усреднении по большому числу элементов изображений). Зато там обнаруживались сильные статистические связи между элементами. Статистическая избыточность, т. е. количественное выражение того, что информация, содержащаяся в изображении, гораздо меньше информационной емкости, которую это изображение занимает, была в первую очередь результатом этих статистических связей или корреляции. Итак, в исходном изображении условные вероятности имели резко выраженное неоднородное распределение. В частности, вероятность pi (j) того, что рядом с элементом, имеющим i-ю градацию яркости, будет находиться элемент с j-й градацией, была очень велика для j = i и сравнительно мала для j, значительно отличающихся от г. Напротив, «одномерное» распределение вероятностей р (i), т. е. распределение вероятностей того, что данный элемент имеет яркость г, если мы ничего не знаем о других элементах, было относительно однородным и можно было положить p(i)≈const.
Даже после того частичного устранения статистических связей, которое производится предсказанием по одному соседнему или предыдущему во времени элементу, «одномерное» распределение вероятностей р (i) в новых, упрощенных изображениях становится резко неоднородным. Здесь существенно преобладает одна градация (ср. например, рис. 37, где нулевой градации соответствует серый фон). Новые значения относительно редки. Теперь статистическая избыточность «скрыта» именно в этом неоднородном распределении р (i). Напротив, влиянием статистических связей в упрощенных изображениях в первом приближении можно пренебречь (если не рассматривать такие крупные сочетания элементов, которые соответствуют зрительным образам). Если вероятность обнаружить рядом с «нулевым» элементом такой же элемент велика, то теперь это есть следствие главным образом большой вероятности «нулевых» элементов, а не статистических связей между соседними элементами.
Значение декорреляции состоит в том, что устранить (или уменьшить) статистическую избыточность при передаче или записи сообщений проще, если эта избыточность определяется неоднородностью «одномерного» распределения вероятностей.
После того как произведена декорреляция, становится особенно заметным, как неравномерно распределена информация в изображении. Наибольшую информацию несут новые значения, встречающиеся редко, тогда как с каждым «неновым» элементом связано мало информации, но именно эти элементы встречаются чаще всего. Пропускную способность канала рассчитывают на наибольшую скорость поступления информации, которая достигается лишь при передаче редких новых значений. Поэтому она значительно превосходит то, что потребовалось бы, если информация была бы распределена равномерно. Выравнивание потока информации необходимо для статистического согласования источника сообщений с каналом. Статистическое согласование производится путем перекодирования сообщения. Для того чтобы равномерно распределить информацию при перекодировании, необходимо иметь возможность на некоторое время задерживать (запоминать) отрезки сообщений, внутри которых производится перераспределение. Статистическая избыточность новой последовательности, полученной после перекодирования, будет тем меньше, чем лучше учтены статистические свойства исходного сообщения.
Методы статистического кодирования применительно к проблеме экономной передачи изображений в технике связи сейчас интенсивно исследуются. Библиографию основных работ в этом направлении можно найти в обзорах (Лебедев, 1958; Цуккерман, 19586).
О способах эффективного кодирования изображений в зрительной системе можно говорить лишь предположительно. Однако, как мы попытаемся теперь показать, принципы кодирования, которые лишь недавно изобретены в технике, в той или иной мере действуют в зрительной системе.