在图像中，冗余主要表现为以下几种形式：

1. 空间冗余：这是指图像内部相邻像素之间存在较强的相关性所造成的冗余。例如，在图像中，如果存在一片连续的区域，其像素颜色相同，这就产生了空间冗余。这种冗余是静态图像中存在的主要数据冗余形式。
2. 时间冗余：这种冗余主要出现在视频图像序列中，由不同帧之间的相关性造成。由于视频序列是由一组连续的图像帧组成，而每帧之间只存在微小的时间差，因此相邻帧图像之间往往具有很高的相似性，从而产生时间冗余。
3. 视觉冗余：这是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。由于人眼视觉系统的特性，某些图像细节可能无法被人类视觉系统所感知，这些无法被感知的信息便构成了视觉冗余。
4. 信息熵冗余：也被称为编码冗余。如果图像中平均每个像素使用的比特数大于该图像的信息熵，则图像中存在这种冗余。信息熵是衡量信息量的一个指标，而在实际的图像编码过程中，为了简化处理，通常会用固定的比特数来表示每个像素，这可能导致信息熵冗余。
5. 结构冗余：当图像中存在很强的纹理结构或自相似性时，会产生结构冗余。例如，一张图像中相似的纹理可能会重复出现。
6. 知识冗余：这种冗余涉及到图像中包含的与某些先验知识或验证知识有关的信息。例如，如果图像的某些结构或特征是事先已知的，那么这些信息在编码时可能产生冗余。

在图像处理和压缩中，了解和识别这些冗余形式是非常重要的，因为通过消除或减少这些冗余，可以有效地压缩图像数据，减少存储和传输的需求。