补充
前面说了各种 为啥编码 编码步骤 尝试按照一个逻辑串一下
首先 人眼对于亮度信息更加敏感，而对于色度信息稍弱，所以视频编码是将 Y 分量和 UV 分量分开来编码的。 这是用YUV 的原因 但是为啥不用RGB呢？ 因为RGB的三个颜色之间具有相关性
其次 在知道 4种冗余
空间冗余： 相邻的比较相似
时间冗余 ：相邻帧之间比较相似
视觉冗余： 人的眼睛对于图像中高频信息的敏感度是小于低频信息的。有的时候去除图像中的一些高频信息，人眼看起来跟不去除高频信息差别不大，这种叫做视觉冗余。
信息熵冗余：如何编码 图片让他最小
其次 前面的编码能不能采用一些操作 来为了信息熵冗余 提供一些遍历呢？ 多0 就行 为啥？因为在很多编码算法中 0 有时候甚至可以用1 位来保存 。
内容如下
我们发现如果想要达到压缩的目的，我们必须要使得编码前的字符串中出现比较多连续相同的字符。这对于图像块也是一样的。我们需要使得扫描出来的“像素串”，也尽量出现连续相同的像素值，最好是一连串数字很小（比如 0）的“像素串”，因为 0 在二进制中只占 1 个位就可以了。这个地方你可能会有疑惑，0 也是至少要一个字节存储，需要 8 个位，怎么会是 1 个位呢？这个有的编码算法是可以做到的，比如指数哥伦布编码，它就可以做到 0 只占用一个位。事实上，算术编码可以做到一个符号只占用 0 点几个位，连一个位都不用，这里不详细展开了，感兴趣的话你可以去查阅下资料。
那我们如何做到将这串像素值变成有很多 0 的“像素串”呢？
首先第一步，我们通过减少图像块的空间冗余和时间冗余来接近这个目标
就连贯起来了 如图所示
