模拟电视信号通过取样、量化和编码转变成两种逻辑态(高电平l和低电平0)的数字电视的基元，鉴于数字处理电路对高、低电平并无苛求，仅需分辨其差异，即可有效进行变换和传输，所以利用数字信号来传送电视信息，无论在信噪比方面，还是防止信号畸变均有独特的优越性。按国际广播协会所推荐的CCIR-601建议，若按4：2：2标准来传送数字图像信号，则其数据率为
如果每Hz所占周期能传送2位码元，则每路数字电视的图像信号就占用108MHz的频带，它相当于6MHz带宽模拟电视的18倍，用此来分配整个广播电视频段，仅仅只能传送8路数字电视节目，所以利用数字方法来传送电视信息，首当其冲的是频带压缩，这也是信源编码的核心和关键。
对于高清晰度数字电视ATsc标准来说，其每行的有效像素为1920个，每帧有效行为1080线，取样频率为74．25MHz，若按4：2：2格式，则HDTV的数据率应等于
按每赫兹占2位计算，相当于每个信道的图像带宽占有594MHz。即使单独计算图像本身的数据率，其值为
当然还要考虑同步信号、消隐信号、色同步信号以及其他辅助数据，总体合算也要大于1000Mbps，所以原始的PCM信号必须进行压缩编码。而实现频带压缩也是有据可遵循的，其原因是：
(1)无论在时间上还是在空间上，原始图像信号存在着大量冗余度可供压缩，并且这种冗余度在解码时还可无失真地加以恢复，也就是说有大量图像信息是无需传送的，例如传送第一帧电视画面后，则第二、第三帧画面与第一帧画面相比仅仅有细微差异，这样在信息传输时，第二、第三帧画面不必传送整幅图像，而只要传送其中差异细节，就是以完成信息的传递，这种在时间轴上的帧间相关性，充分表现出重复性信息中有大量冗余量可以压缩。而另一种冗余量表现在一幅图像的本身，例如人的脸部以及着装，若用像素来分解也同样有许许多多相同的像素，这就表现为帧内的二维空间的相关性，在传输时同样可以省略这些像素，而代之某一种表示。统计测量证实了电视信号在相邻像素间、相邻行甚至相邻帧间存在极强的相关性，一般情况下，电视画面中大部分小区信号变动很缓慢，有的几乎极少变动，例如画面的背景，都证明图像信号在结构上和统计上的冗余度，如果采用某种编码或变换来去除这些冗余量就能实现图像信息压缩。
(2)充分利用人的视觉特征，考虑到人眼对图像的细节分辨率、对比度分辨率、色彩分辨率以及各类运动的分辨能力均有一定的限度，从而使人们对图像信号现实处理中可根据人类的视觉特性进行不同的量化，只要满足这一限度就可以认为无失真的复原本来的面貌，因为这些失真是难以察觉的，事实上人眼对图像细节、运动和对比度三方面的分辨能力是相互牵制的，观看画面时，并非对上述三者均具有最高的分辨率，当人们对图像的某一方面的分辨率要求提高时，而对其他分辨率会降低，所以还可根据自适应技术来确定每帧画面中的不同区域的取样频率和量化等级，尽可能做到不影响主观对图像质量判别的原则下，进一步压缩数据率，基于这一思索来进行压缩编码谓之非保留的信息编码。
综上所述，同一幅画面不同部位的相关性进行编码谓之帧内编码，既利用时间相关性又考虑空间相关性的这种编码属于帧间编码。图像的编码通常分成三步来实现，即
一把原有信号的表示形式变换成另一种表示方法，数字上谓之映射，例如原来的信号用像素值表示，但在预测编码中采用预测误差来表示信息，而在变换编码中又用一组空间频率分布的变换系数来表示一组空间几何位置的像素值，通过这一映射处理来降低图像信号的相关性。
一根据主观判断和演示要求，降低图像信号量化的精度，对于不同画面分区细节，采用不同的量化过程。
一根据变换后的样值出现的概率大小，实施统计编码来消除统计中冗余度，通常这类压缩编码有二种方法，其一是均匀量化加可变字长编码例如霍夫曼(HufFMan)编码，其二是非均匀量化加固定字长编码。
图1中表示了信源编码的示意组成框图，在这里映射和统计编码是可逆的，而量化是不可逆的，所以在信源编解码的过程中所造成的失真主要由量化引起的。
图像编码算法有多种，一般都有自适应的能力，其编码参数不是固定不变的，而是针对图像信号的某种局部或瞬时的统计结果，能自动调整编码的某些参量，以获取更高的编码效率。在实际应用中较广泛的是预测编码和变换编码，由这两种编码组合而成编码算法已成为目前活动图像的主流编码方式。当然作为图像压缩的编码算法，还有几种正在取得进展如小波变换编码、分形图像编码等，但目前尚有若干推广中出现的问题而未取得实质性解决办法，无论如何，刚涌现出来的这些新编码理论，开拓了高效视频压缩的新途径。
1．预测编码
在预测编码时，并不传送图像的像素，而是对实际像素与其预测值的差异即预测误差进行量化编码后传送，人们把线性预测编码叫做差分脉冲编码调制DPCM。鉴于电视信号邻近像素间有很强的相关性，所以预测有很高的精度，而预测误差的概率密度分布呈Laplace概率曲线(图2)，需要传输的预测误差主要集中在O附近的小区域内，如果信号发生剧变如图像轮廓处可能会出现预测不准的情况，考虑到视觉掩蔽效应也不易被发现，因为视觉对图像的幅度误差存在一个随图像内容而变的门限值，低于门限的幅度误差不被察觉，为此人们在图像的平缓区进行细量化，而在图像的边缘部分进行粗量化，这是由于相邻像素间亮度电平相差较小时，易于辨别亮度差异，而当亮度电平差异很大时，人眼的敏感度显著下降，从而允许存在较大的量化误差，最终使每个区域所产生的幅度误差都能落在可察觉的门限值之下，从而获得主观评价最优，而又使压缩效率较高的量化方法。
DPCM系统的输入信号xn是PCM图像信号，对于每一个输入样值(像素)xn，预测器会产生一个预测值xn，它是根据xn前已经传送过来的相邻样值，作出预测的，即：
式中a1、a2…am叫做预测系数，Xn-1、Xn-2…Xn-m是在Xn前传送来的样值，即参考样值，通常预测时不会选用很多相邻样值，一般在4个以下，参考样值再多也不会过多提高预测精度。如果这些参考像素是处于与Xn同一扫描线内，人们谓之一维预测，若参考样值还涉及到前一、二行这种预测叫做二维预测，如果还选择前一帧画面上的样值作为参考像素就叫做三维预测，通常帧内预测采用一、二维预测，而帧间预测采用三维预测。在发送端所传送的是经编码后的预测误差
而接收端把所得到的误差值en与预测值xn相加后再恢复xn值。DPCM系统所发送的为比取样值低的位数进行编码的预测误差，但在实际系统中量化器所引起的量化误差会使接收端得不到原来像素，所以必须使发送端和接收端采用相同的预测公式和参考样值，这就是所谓的收发同步，图3中展示了DPCM系统，在这里发送端也产生含量化误差的再生样值，即
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