数据压缩技术在现代信息处理中有着非常重要的作用，一直是学者们研究的一个热点。本文尝试改进三类数据的压缩：视频的无损压缩、视频关键帧的压缩以及包含定长记录的表格数据的压缩。　　 视频的无损压缩是研究得相对比较少的问题。本文提出的视频无损压缩方案H.264-LS-NP以最新的视频编码标准H.264为基础，并根据运动补偿后残差系数的特点，使用了一种二维近邻预测技术以取代H.264原有的变换。实验测试结果表明，该算法的整体表现要优于现有的一些无损视频压缩方案，特别是对于运动量大的视频序列优越性很突出。　　 帧内运动补偿被认为是H.264/AVC中具有潜力的改进方向之一。原始的帧内运动补偿提案会在已编码块与未编码块之间产生高频分量，影响编码效率。Dong等人曾提出的自适应填充算法作为改进。本文中提出了另一种线性插值填充算法。与自适应填充算法相比，线性插值填充能更精确地预测出填充区域内的像素，从而使帧内运动补偿效率更高.实验测试表明，基于线性插值填充的改进算法可以使帧内运动补偿块数量增加4.58-84.7％，而帧内编码的率失真性能得到进一步的提高。　　 许多类型的文件之中都包含定长记录。这些记录包含着大量的冗余，可以通过适当的方法来进行高倍的压缩。然而编码器可能并不知道当前输入的文件是否包含着定长记录。在本文中提出了一个文档预处理的方案，它可以自动检测出文档中的定长记录，并根据定长记录的列相关性将列分组，然后再按组重排，以此提高后端压缩器的压缩率。实验测试表明，无论后端压缩器是GZIP还是BZIP2，该预处理方案都是压缩率得到大幅度的提高，而且预处理的时间适合在线使用。