Декорреляция зображень призводить до зміни їх статистичних властивостей. У вихідних зображеннях градації яскравості можна було вважати практично рівно імовірними (при усередненні за великим числом елементів зображень). Зате там виявлялися сильні статистичні зв'язки між елементами. Статистична надмірність, тобто кількісне вираження того, що інформація, що міститься в зображенні, набагато менше інформаційної ємності, яку це зображення займає, була в першу чергу результатом цих статистичних зв'язків або кореляції. Отже, у вихідному зображенні умовні ймовірності мали різко виражене неоднорідний розподіл. Зокрема, ймовірність pi (j) того, що поруч з елементом, мають i-й градації яскравості, буде знаходитися елемент j-ї градації, була дуже велика для j = i і порівняно мала для j, значно відрізняються від р. Навпаки, «одномірне» розподіл ймовірностей р (i), тобто розподіл ймовірностей того, що цей елемент має яскравість р, якщо ми нічого не знаємо про інших елементах, було відносно однорідним і можна було покласти p(i)≈const.
Навіть після того часткового усунення статистичних зв'язків, яке проводиться пророкуванням по одному наступного або попереднього часу елементу, «одномірне» розподіл ймовірностей р (i) в нових, спрощених зображеннях стає різко неоднорідним. Тут істотно переважає одна градація (пор. наприклад, рис. 37, де нульовий градації відповідає сірий фон). Нові значення відносно рідкісні. Тепер статистична надмірність «прихована» саме в цьому неоднорідний розподіл р (i). Навпаки, впливом статистичних зв'язків у спрощених зображеннях в першому наближенні можна знехтувати (якщо не розглядати такі великі поєднання елементів, які відповідають зоровим образам). Якщо ймовірність виявити поряд з «нульовим» елементом такий же елемент велика, то тепер це є наслідок головним чином велику ймовірність нульових елементів, а не статистичних зв'язків між сусідніми елементами.
Значення декорреляции полягає в тому, що усунути (або зменшити) статистичну надмірність при передачі чи запису повідомлень простіше, якщо ця надмірність визначається неоднорідністю «одновимірного» розподілу ймовірностей.
Після того як проведена декорреляция, що особливо стає помітним, як нерівномірно розподілена інформація в зображенні. Найбільшу інформацію несуть нові значення, що зустрічаються рідко, тоді як з кожним «неновым» елементом пов'язано мало інформації, але саме ці елементи зустрічаються найчастіше. Пропускну здатність каналу розраховують на найбільшу швидкість надходження інформації, яка досягається лише при передачі рідкісних нових значень. Тому вона значно перевершує те, що було б, якщо інформація була б розподілена рівномірно. Вирівнювання потоку інформації необхідно для статистичного узгодження джерела повідомлень з каналом. Статистичне погодження проводиться шляхом перекодування повідомлення. Для того щоб рівномірно розподілити інформацію при перекодуванні, необхідно мати можливість на деякий час затримувати (запам'ятовувати) відрізки повідомлень, всередині яких здійснюється перерозподіл. Статистична надмірність нової послідовності, отриманої після перекодування, буде тим менше, чим краще враховані статистичні властивості вихідного повідомлення.
Методи статистичного кодування стосовно до проблеми економною передачі зображень в техніці зв'язку зараз інтенсивно досліджуються. Бібліографію основних робіт у цьому напрямку можна знайти в оглядах (Лебедєв, 1958; Цуккерман, 19586).
Про способи ефективного кодування зображень в зоровій системі можна говорити лише приблизно. Однак, як ми тепер спробуємо показати, принципи кодування, які лише нещодавно винайдені в техніці, в тій чи іншій мірі діють у зоровій системі.
