在3D扫描领域，我们常常面临一个两难选择：既要保证扫描数据的精度，又要考虑数据的存储和传输效率，而信息论为我们提供了一个独特的视角来审视这个问题。
信息论的核心在于量化信息的内容和结构，通过“信息熵”来衡量数据的不确定性，在3D扫描中，高精度的数据往往意味着高信息熵，即数据中包含更多的细节和变化，这无疑会增加数据的存储和传输成本，如果我们能够通过某种方式降低这种不确定性，即“压缩”数据，那么我们就可以在保证一定精度的前提下，显著减少所需的空间和带宽。
如何实现这种“平衡”呢？关键在于找到一种能够“理解”3D扫描数据中信息结构的方法，即识别出哪些信息是必要的（如物体的形状、纹理等），哪些是冗余的（如噪声、重复的细节等），通过去除冗余信息，我们可以实现数据的有效压缩，同时尽量保持数据的原始精度。
在这个过程中，我们可以借鉴信息论中的“信源编码”理论，利用诸如预测编码、变换编码等技术来减少数据的不确定性，我们期望能够达到一个理想的“精度-存储”平衡点，既满足了3D扫描的精度需求，又优化了数据的存储和传输效率。
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