在当今社会,随着计算机及通信技术的发展,越来越多的业务需要信息技术的支持。其中,绝大部分的信息是以图像信息的形式表示的。它们以数字化的方式表示、存储、记录和传输,这就给数据压缩提出了非常高的要求。图像压缩编码是专门研究图像数据存储压缩的技术。近年来,随着计算机技术的迅速发展,图像编码技术取得了很大的进步,出现了许多新的编码思想和方法,如小波变换和分形编码等。二值图像是一类特殊的灰度图像,本身只包含黑白两种颜色。它是一类常见而重要的信息来源,在实际生活中以及图像处理、模式识别等科研领域都占据着重要的地位。日常中的文本文件,传真报等都是二值图像。由于二值图像是一种灰度图像,所以如果能够找到一种有效压缩这类图像的方法,将对灰度图像编码有着很大的推动作用。作为图像压缩的一个分支,对二值图像压缩编码的研究工作具有非常重要的意义,也一直没有停止。在对探索一些二值图像压缩算法的过程中,我们发现了一种有效的编码方法——矩形划分编码算法。这种算法根据两点确定矩形的方法来划分黑色像素,将图像划分成不同大小的矩形,通过对矩形对角顶点的编码来实现二值图像的压缩编码。实验证明,这种方法比现阶段应用比较广泛的行程编码要有效的多。由于图像中有些二值图像的像素比较混乱,用矩形划分编码对图像进行压缩并不是非常理想。本文根据这种图像的特点提出了两种改进的二值图像矩形划分编码算法。一是直接将二值图像像素划分成规则的区域,进行矩形划分并将矩形的顶点进行编码；同时保留剩余区域混杂的黑白像素,以完成对图像的编码。另一种算法是对图像进行预处理,使得图像能够保留尽可能少的前景信息,这样图像中的前景信息将会很混乱的掺杂在一起,对背景信息进行矩形划分编码。实验证明,改进的算法对于许多二值图像来说比原算法要好的多,也能够达到很高的压缩比。从二值图像延伸到灰度图像,我们根据小波变换后小波系数的特点,将行程编码算法进行了改进,结合小波变换对灰度图像进行编码。通过实验证明,该方法比原始的算法在压缩效率上有一定的提高。