基于机器视觉的图像压缩与传输技术是一项关键的领域，旨在通过减小图像文件的大小，以减少传输时间和占用存储空间，同时保持图像的质量。以下是有关这一技术的关键信息：

图像压缩： 图像压缩是通过减少图像中的冗余信息来减小文件大小的过程。在基于机器视觉的压缩中，计算机视觉算法用于检测和去除图像中的不必要的细节，以实现更高的压缩率。

压缩算法： 许多不同的图像压缩算法可供选择，包括JPEG、PNG、WebP等。基于机器视觉的压缩方法可以通过检测图像中的特定模式和特征来自动选择最适合的算法。

损失和无损压缩： 图像压缩可以分为损失和无损两种类型。损失压缩会删除一些图像信息，以减小文件大小，而无损压缩会保留所有信息但以不同方式编码。机器视觉可帮助确定在不影响感知质量的情况下删除哪些信息。

图像传输： 一旦图像被压缩，它可以更快速地传输到目标地点。机器视觉也可用于监测传输中的数据丢失或损坏，以确保接收到的图像仍具有高质量。

应用领域： 基于机器视觉的图像压缩与传输技术在许多领域有广泛应用，包括医疗影像传输、视频会议、图像传感器、远程监控和云存储等。

未来发展： 随着机器学习和计算机视觉技术的不断发展，基于机器视觉的图像压缩与传输技术将继续改进。自适应算法可以根据图像内容自动选择最佳压缩方法，从而提高效率。此外，随着5G网络的普及，图像传输速度将进一步提高，为高质量图像传输创造更多机会。

这些技术的进步有望提高图像传输的效率和可行性，为各个领域提供更高质量的图像传输和存储解决方案。