機器視覺中的數據壓縮技術主要包括以下幾種：

1. 失真壓縮（Lossy Compression）與無失真壓縮（Lossless Compression）：

失真壓縮：通過消除圖像中的一些細節(jié)和噪聲來減少圖像文件的大小，如JPEG算法。這種方法可以大幅度減小文件大小，但會損失圖像的一部分信息，導致圖像質量下降。

無失真壓縮：保留圖像的完整信息，確保解壓縮后的數據與原始數據完全相同，如使用哈夫曼編碼或LZW算法。這種方法常用于對數據完整性要求極高的應用，但壓縮率相對較低。

2. 基于深度學習的圖像壓縮技術：

隨著深度學習技術的發(fā)展，現(xiàn)在可以利用深度學習算法來進一步優(yōu)化圖像壓縮，如Deep Image Compression（DIC）算法。這種技術通過深度學習模型來實現(xiàn)更高效的圖像壓縮。

3. 其他先進的壓縮技術：

壓縮感知技術：一種新興的數據壓縮技術，它基于稀疏表示和線性投影，能夠在保持圖像質量的同時實現(xiàn)高壓縮比。這種技術尤其適用于數據量龐大且存儲資源受限的場景。

ZHL數據超壓縮技術：基于人工智能和機器學習技術，支持所有數據類型的無損壓縮、近無損壓縮和有損壓縮。該技術具有壓縮速度快、配置要求低等優(yōu)點，并可以根據不同的應用場景提供定制化方案。

還有一些其他的壓縮技術，如量化、低秩近似、知識蒸餾和剪枝等，這些技術主要用于模型壓縮和加速，但也可以在一定程度上應用于機器視覺中的數據壓縮。

機器視覺中的數據壓縮技術多種多樣，可以根據具體的應用場景和需求選擇合適的技術來實現(xiàn)高效的圖像壓縮。