本文介绍了数字图像压缩的一种新的思维方法和一种24位实时地震数据压缩方法，在震情图像中由于图像轮廓信息非常重要，所以本文对图像的轮廓信息采取无损压缩而对图像的灰度信息采取有损压缩。将给定的震情图像块根据纹理特征分为平滑块、斜面块、曲面块、边缘块后，在基于不同多项式对不同类图像块分别进行处理的过程中，对包含大量高频信息的边缘块，通过提取边缘轮廓位置信息，减少图像块内的高频信息量，而后再对被边缘轮廓分割的新图像块进行分类、处理；由于把图像边缘轮廓的大部分高频信息分解于边沿信息中，因此提高压缩比时不会丢失太多高频细节，减少了物体的边界噪声和可见的图块边界，从而在相同压缩比的前提下，更加保证了图像的视觉效果。文章中给出了此种方法的理论公式、推导过程以及整个实现过程，并通过实例比较了此方法与二维离散余弦变换在图像压缩中的性能差异。 对24位实时地震数据，本文研究了一种无损的压缩方法(RSDC)，即在预测编码的基础上，对产生的编码进行统计分类，再根据统计结果为每一编码分配码长度及附加长度和地址，产生一种特殊的可逆变长码。文章中分析比较了本24位实时地震数据压缩方法与WINRAR、WINZIP等通用压缩方法各自的优势，并对同一地震数据分别用这三种压缩软件进行压缩比较试验。最后介绍了一套基于实时地震数据压缩方法(RSDC)基础上的LN-YSJC实时压缩纠错系统。