最近は超高速回線が身近に用いることができるようになっています。このような状況では、データ圧縮などもう必要ない、と思っていませんか? いえいえそうではありません。回線が高速になればなるほど、もっと高画質の画像を伝送したい、もっと詳細な動きがわかる高解像度の画像を伝送したい、というように、要求はますます高くなっていき、より高度な圧縮技術が必要となってきています。このような時代においては、ただ単に「こうすればデータ圧縮できる」というように、表面的な技術や、具体的なやり方だけを理解しても、新たな技術の開発や性能改良などには遠く及びません。
　そこで、この講座では、「こうすることがなぜ圧縮につながるのか?」「画像データはどこまで圧縮できるのか?」という基本問題に立ち返って、画像データ圧縮について深く理解することを目的とした基礎講座を企画しました。

1. 画像データ圧縮を学ぶための基礎知識 – まず基本を押さえよう –
   ディジタル画像の基礎
   1. ディジタルカラー画像の表現法
   2. 標本化と量子化
   3. ヒストグラム
   4. 相関関数とは?
   5. 直交変換の原理
2. 画像データ圧縮の理論的基礎 – 画像の圧縮限界はどこにあるか? –
   情報理論の初歩
   1. 情報量
   2. エントロピーと符号
   3. クラフトの不等式とシャノンの定理
   4. ハフマン符号
3. 画像データ圧縮の技法と応用 – どんな技術があるのか –
   予測符号化,変換符号化,国際標準方式に用いられる技術
   1. DCT
   2. ウェーブレット変換
   3. 動き補償
   4. 算術符号