在监控设备应用中，对于固定的人或车辆经过的场景，其压缩需求可能与医疗诊断系统或工业测试等设置截然不同。因此，根据每个应用的特定需求调整压缩参数，是打破压缩和图像质量之间困境的关键。这也是能够更有效地压缩与相应应用程序无关的图像信息的唯一方法。

Quality+Compression 算法旨在实时压缩多个图像流，每秒处理能力超过1千兆像素。使用友思特图像采集卡或 FantoVision 嵌入式计算机可实现最佳性能。同时系统设计人员还可以使用友思特 FPGA 模块设计符合自身需求的器件。

由于 Quality+Compression 算法具有较低的系统功耗，因此可以在图像采集过程的早期阶段，即存储或处理数据之前执行压缩。这不仅减少了 GPU 和 CPU 的负载，还避免了图像采集卡和主机处理器之间的瓶颈，从源头上减少处理、存储或上传到云的数据量。Quality+Compression 几乎不消耗 FPGA 处理能力，使用友思特 Gidel 的 Infinivision 软件能够以每秒 1 Gigapixel 的速度实时捕获和压缩10多个摄像头的数据。这使得小型而强大的机器视觉系统具有低重量和低功耗（SWaP）的优势。

为了满足当今高分辨率和高速成像的需求，我们需要智能的压缩算法，这些算法能够在保持所需图像质量的同时，提供高压缩率。每个应用都有其独特的图像质量定义，因此，压缩比和图像质量之间的最佳平衡，只能通过差异化的方法和可定制的压缩算法来实现。