摘要
随着多媒体技术的快速发展，图像数据量呈爆炸式增长，对存储和传输资源提出了严峻挑战。
图像压缩技术通过减少图像数据冗余，以更少的比特数表示图像信息，有效缓解了存储和带宽压力。
近年来，监督学习和半监督学习方法在图像压缩领域展现出巨大潜力。
本文首先概述了图像压缩的基本概念和研究意义，并介绍了LapRLS算法的基本原理及其在图像处理中的应用。
然后，重点综述了基于监督学习和LapRLS的彩色图像压缩技术的研究现状，包括传统图像压缩方法、基于学习的图像压缩方法以及LapRLS算法在图像压缩中的应用。
最后，对基于监督学习和LapRLS的彩色图像压缩技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词：图像压缩；监督学习；LapRLS算法；彩色图像；特征提取
随着互联网和移动设备的普及，图像和视频等多媒体数据正在以前所未有的速度增长。
海量的图像数据不仅给存储和传输带来了巨大压力，也对高效的图像处理和分析提出了更高的要求。
图像压缩技术旨在尽可能保留图像信息的同时，减少表示图像所需的比特数，从而降低存储空间、节省带宽资源、提高传输效率。
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