机器视觉中的数据压缩技术主要包括以下几种：
1. 失真压缩（Lossy Compression）与无失真压缩（Lossless Compression）：
失真压缩：通过消除图像中的一些细节和噪声来减少图像文件的大小，如JPEG算法。这种方法可以大幅度减小文件大小，但会损失图像的一部分信息，导致图像质量下降。
无失真压缩：保留图像的完整信息，确保解压缩后的数据与原始数据完全相同，如使用哈夫曼编码或LZW算法。这种方法常用于对数据完整性要求极高的应用，但压缩率相对较低。
2. 基于深度学习的图像压缩技术：
随着深度学习技术的发展，现在可以利用深度学习算法来进一步优化图像压缩，如Deep Image Compression（DIC）算法。这种技术通过深度学习模型来实现更高效的图像压缩。
3. 其他先进的压缩技术：
压缩感知技术：一种新兴的数据压缩技术，它基于稀疏表示和线性投影，能够在保持图像质量的同时实现高压缩比。这种技术尤其适用于数据量庞大且存储资源受限的场景。
ZHL数据超压缩技术：基于人工智能和机器学习技术，支持所有数据类型的无损压缩、近无损压缩和有损压缩。该技术具有压缩速度快、配置要求低等优点，并可以根据不同的应用场景提供定制化方案。
还有一些其他的压缩技术，如量化、低秩近似、知识蒸馏和剪枝等，这些技术主要用于模型压缩和加速，但也可以在一定程度上应用于机器视觉中的数据压缩。
机器视觉中的数据压缩技术多种多样，可以根据具体的应用场景和需求选择合适的技术来实现高效的图像压缩。
