随着信息时代的到来，人们对视频和图像的品质要求日益增长，随之而来的是数据量的暴增。这催促着我们不断改进和提高图像的存贮和传输技术。作为数字图像处理的主要研究方向之一，图像压缩理论主要研究通过对图像的编码等手段减少图像冗余，实现更高效的数据储存和传输。随着图像压缩理论的发展和相关标准的制定，针对不同的需求和图像特点，图像一般都以无损或者有损的方式压缩。在现实生活中，某些灰度图像如果以二值化的方式存储,并不影响其实际使用效果,例如各种文档。而对二值图像的压缩，已经产生了很多成熟有效的方法，如WBS编码，Huffman编码、LZW编码等。本文主要研究二值图像压缩的预处理过程文档类图像二值化。文档类图像二值化一般是通过对阈值的选取来实现对灰度图像实行分割，依据阈值的选取方法以及适用范围，可以分为全局阈值和局部阈值两大类。其中全局阈值经典方法有最大类间方差（Otsu）法，最小误差法等；局部阈值方法包括NIBLACK方法、Bernsern方法等。本文针对Otsu方法和Bernsern方法的一些不足之处，分别做出了某些针对性的比对研究。Otsu方法对清晰的文档的效果很好，并且可以满足实时性的要求，但若待处理对象存在某些局部信息的影响，例如一些退化类文档，就无法取得良好效果。我们针对传统二维Otsu方法的时间复杂度高、对局部信息考虑不够全面而容易出现断笔等现象进行了改进，并进行了实验对比。对Bernsern方法的改进是通过对不同类型区域使用加权阈值实现的。本文通过实验对比研究了改进的算法优劣性，最后针对一些此前效果不佳的图文混合类问题文档使用了Laplacian sign图方法处理二值文档类图像，并进行了改良，在完成对图文混排类灰度图像的文字与图片分割后，我们使用改进的Laplacian sign图方法处理其中的文字部分，而对图像部分则采用了改进的误差扩散方法，取得了良好的整体效果。