压缩的技术分成两种：失真压缩(lossy compression)的压缩率较高，但无法重建原来的资料，例如：DFT、DCT、KLT(搭配量化(quantization)与截断(truncation))、4：2：2或4：2：0、多项式曲线的近似(polynomial approximation)；无失真压缩(lossless compression)的压缩率较低，但可以重建原来的资料，例如：二元编码(binary coding)、霍夫曼编码(Huffman coding)、算术编码(arithmetic coding)、格伦布编码 (Golomb coding)。
4：2：2或4：2：0
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此技术运用的是空间上的一致性。
将像素(pixel)的RGB值，利用以下的公式转换成YCbCr
Y = 0.299 R + 0.578 G + 0.114 B
Cb = -0.169 R - 0.331 G + 0.500 B ( Cb = 0.565 (B - Y) )
Cr = 0.500 R - 0.419 G - 0.081 B ( Cr = 0.713 (R - Y) )
其中 Y 是亮度(Luminance)，Cb是蓝色色差(chrominance) ，Cr 是红色色差(chrominance)。
人类的视觉系统，对于亮度比较敏感，而对于彩度比较不敏感。
因此我们可以利用人类视觉的特性，减少Cb、Cr的取样个数，取样格式有4：2：2 与 4：2：0两种。
假设一张图片原本压缩前(即4：4：4)的Y、Cb、Cr各有M×N个值，4：2：2的压缩Y保留为M×N个值、Cb、Cr则取样到各剩下M/2×N个值；4：2：0的压缩Y同样保留为M×N个值、Cb、Cr则进一步取样到各剩下M/2×N/2个值。
从4：4：4到4：2：2，压缩率约为2/3；从4：4：4到4：2：0，压缩率约为1/2。
从4：4：4压缩到4：2：2，再压缩到4：2：0，单一像素(pixel)储存的bit 数可以等效为：24 bits/pixel → 16 bits/pixel → 12 bits/pixel。
还原时，则是利用插值(interpolation)的方式：
C
b
[
2
m
+
1
,
2
n
]
{\displaystyle \operatorname {C_{\text{b}}} [2m+1,2n]\,\!}
= 1/2 ×(
C
b
[
2
m
,
2
n
]
{\displaystyle \operatorname {C_{\text{b}}} [2m,2n]\,\!}
+
C
b
[
2
m
+
2
,
2
n
]
{\displaystyle \operatorname {C_{\text{b}}} [2m+2,2n]\,\!}
)
8×8 离散馀弦转换(DCT)
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此技术运用的是频率上的一致性。
通常我们会将影像切成8×8的方格作离散馀弦转换(DCT)，原因如下：
一张影像的每个区块，其高低频成分都不一样，对整张影像直接作离散馀弦转换(DCT)，多少会有高频成分的出现。如果切成8×8的方格，则对大部分的方格几乎都没有高频成分。
降低记忆体的需要量
降低运算量
经过离散馀弦转换(DCT)后的8×8矩阵称为DCT矩阵。DCT矩阵最左上角的系数称为直流(DC)成分，而其他63个系数则称为交流(AC)成分。越靠近DC值的AC值系数表示频率较低的部分，而越往右下角方向的AC值代表的频率则越高。
2D的8×8 DCT的输出通常会按照"zigzag"的顺序，将2D转为1D的型态。按照此顺序排列，能量可能较大的会被摆在前面，而后面的高频成分从某个值开始后几乎为零，以符号EOB(end of block)表示，指后面的高频的部分经过量化(quantization)之后皆为0。
差分编码(Differential coding)
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此技术运用的是空间上的一致性。
差分编码指的是，除第一个元素外，将其中各元素都表示为各该元素与其前一元素的差的编码。
对
DC
[
i
,
j
]
{\displaystyle \operatorname {DC} [i,j]\,\!}
，是针对
DC
[
i
,
j
]
{\displaystyle \operatorname {DC} [i,j]\,\!}
-
DC
[
i
,
j
−
1
]
{\displaystyle \operatorname {DC} [i,j-1]\,\!}
去编码，
而不是直接对
DC
[
i
,
j
]
{\displaystyle \operatorname {DC} [i,j]\,\!}
作编码。
霍夫曼编码(Huffman coding)
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霍夫曼编码(Huffman coding)的编码原则：(Greedy Algorithm)
所有的码皆在编码树(coding tree)的端点，再下去没有分枝。满足唯一可解译码(uniquely decodable code)与即时可解码(instantaneous decodable code)。
机率越大的，编码长度(code length)越短；机率越小的，编码长度(code length)越长。
假设
S
a
{\displaystyle S_{\text{a}}\,\!}
是第L层的节点(node)，
S
b
{\displaystyle S_{\text{b}}\,\!}
是第L+1层的节点(node)，则
P
(
S
a
)
{\displaystyle \operatorname {P} (S_{\text{a}})\,\!}
>=
P
(
S
b
)
{\displaystyle \operatorname {P} (S_{\text{b}})\,\!}
必须满足。
不满足以上的条件则往上推一层。
算术编码(Arithmetic coding)
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霍夫曼编码(Huffman coding)是将每一笔资料分开编码，算术编码(Arithmetic coding)则是将多笔资料一起编码，因此压缩效率比霍夫曼编码(Huffman coding)更高，近年来的压缩资料大多使用算术编码(Arithmetic coding)。
范例：
假设要对X来作二进位的编码，且经过事先的估计，
X
[
i
]
=
a
{\displaystyle \operatorname {X} [i]=a\,\!}
的机率为0.8，
X
[
i
]
=
b
{\displaystyle \operatorname {X} [i]=b\,\!}
的机率为0.2。
若实际上输入的资料为
X
=
a
a
a
b
a
a
{\displaystyle \operatorname {X} =aaabaa\,\!}
Initial(
X
[
1
]
=
a
{\displaystyle \operatorname {X} [1]=a\,\!}
)：lower =0，upper=0.8
When i = 2 (
X
[
2
]
=
a
{\displaystyle \operatorname {X} [2]=a\,\!}
)：lower =0，upper=0.64
When i = 3 (
X
[
3
]
=
a
{\displaystyle \operatorname {X} [3]=a\,\!}
)：lower =0，upper=0.512
When i = 4 (
X
[
4
]
=
b
{\displaystyle \operatorname {X} [4]=b\,\!}
)：lower =0.4096，upper=0.512
When i = 5 (
X
[
5
]
=
a
{\displaystyle \operatorname {X} [5]=a\,\!}
)：lower =0.4096，upper=0.49152
When i = 6 (
X
[
6
]
=
a
{\displaystyle \operatorname {X} [6]=a\,\!}
)：lower =0.4096，upper=0.475136
由于 lower =0.4096，upper=0.475136
lower <= 14*
2
−
5
{\displaystyle 2^{-5}\,\!}
< 15*
2
−
5
{\displaystyle 2^{-5}\,\!}
<= upper
所以编码的结果为
14
(2,5)
=
01110
{\displaystyle 14_{\text{(2,5)}}=01110\,\!}