在图文传真机中，图文数据用二进制数表示，每位二进制数据代表1bit，对应原始图文一个像素。因此，每幅图文的像素总数等于图文数据的比特总数。这样，图文数据的信息量是相当大的，要提高传真机的传输速率，必须对图文数据的传息量进行压缩。传真通信是一种静止图文的传送，在这个过程中，整幅图文经历了一个分解与合成的过程。因此，无论原稿有多么复杂，经过分解（扫描）之后，它都是一连串黑白点的集合，在经过光电变换后的扫描器输出中，它都是一连串在时间上不连续的脉冲电信号。这些输出的脉冲电信号，便是传真的信号源，我们称之为信源。
从数学的观点来看，信源是一个概率空间，它的作用是按样本空间的概率分布一个接一个地把样本发出去。这一序列样本，便叫做消息，消息中的不肯定成分，才是我们通常所说的信息。一般来说，消息中含有信息，但消息不一定完全是信息。信源发出的消息中不肯定程度越大，夹带的信息就越多，反之就越少。在这里，不肯定程度是信源各消息（或符号）的函数。信息的多少（信息量）最终决定于信源内各消息的概率分布。
任何种类的通信都是以传递信息为目的。为了提高通信系统的有效性和利用率，人们采取了各种各样的手段，其中最重要的便是对消息进行预加工，去掉那些可以肯定的成分（称为剩余度或冗余度），只传递那些一定要传送的东西，以此来提高信息的含量。这里有两个关键问题要解决：一是信源中有没有冗余度？二是如何去掉它们？三类传真机正是从对传真信号的统计分析着手，有效地解决了这两个间题，才获得了文件高速传递的效果。
数字化编码压缩基于传真信号的统计性质。数字传真机利用传真稿件的统计特性来削减多余度，从实用的观点出发，实际利用的统计特性主要有：白像素和黑像素发生概率的差异；相邻像素之间的相关性以及统计量因图文不同而存在的差异等。表1列出7种中文铅印文件的统计情况。由表1可以看出：
表1：7种中文铅印文件的各种概率
1）白像素出现的概率大于90%；
2）黑像素出现的概率小于10%，甚至不到5%；
3）由白像素变为黑像素出现的概率比白像素单独出现的概率小得多，也比黑像素单独出现概率小；
4）由黑像素变为白像素出现的概率比白像素单独出现的概率小得多，但也比黑像素单独出现的概率大。
这说明相邻像素之间存在着很强的相关性，在主、副扫描方向也都存在这种相关性。结合某一具体的像素来说，只要知道它上下前后像素的黑白情况，就可大致判定它是黑还是白。传真信号在实现编码压缩时正是利用这种统计特性理论为基础的。通过上面的讨论还得知如下表2的相关结论。
表2：像素的概率与相关性
利用上述的统计特性对黑白像素持续长度编码，可使数据量得到压缩。如对出现概率最大的持续长度用最短的码字表示，而对出现概率最小的持续长度用最长的码字表示。也就是根据持续长度出现的不同概率，分配不同长度的码字，码的长度与概率分布相匹配，这种编码方法，称为统计匹配方法。由于它用最低限度的数据量传递持续长度所包含的信息，数据的压缩率就会很高，所以又称为最佳编码。
编码，就是赋予每个数据一个对应的代码，把一个数据序列变换成另一个数据序列。如果编码后的数据序列短于编码前的数据序列，说明数据被压缩了。同样，也缩短了传输时间或节省了传输频带。由于这种编码减少了信源的冗余度，因此也叫做信源编码。
传真信号转变为数字信号后，白像素用“0”表示，黑像素用“1”表示，则每一个二进制码“0”或“1”都表示一位图像信号。这样一行标准的A4幅面的图像信号经过光电变换分解成1728个图像信号，也就需要1 728bit表示，并要传输这1 728bit的信息量，如果采用不同的扫描线密度和常用几种白纸时，我们就可以算它们能有多少行了。
例如：一张A4文件的数据总量为
（210mm×8点）×（297mm×3.85线/mm）＝1 920 996bit。
以9 600bit/s的速率传送这些数据所需要的时间为
1 920 996÷9600＝207s（约3min）。
如通过编码压缩，可压缩1/20之多，这样传输时间可减为207÷20＝10s左右了。由此可见，在传真信号中存在着很大的多余度，如何去掉这些多余度，就是编码压缩的目的。
例如：一条长216mm全白扫描线的白像素为1 728个，其信息量为1 728bit，通过编码将其转化为010011011的码字，信息量变成了9bit，从而压缩了大量的信息多余度。因此，从总体上说来，编码后的码序列平均持续长度，还是远远短于编码前的码序列平均持续长度。一般压缩比为3~20倍，平均压缩比为5~6倍。
在三类机中，除了经过对信号游程进行编码，充分利用信号水平方向和垂直方向的相关径，去除信息中的冗余度，以实现频带压缩外，还采用了可以自动选择通信速率，并具有自动均衡性能的调制解调器，使传真通信能在最佳状态下进行。因此，在同样的线路上，三类机往往能够得到比一二类机更快更好的通信效果。
ITU为G3机规定了必备的两种编码方式：一维编码，即霍夫曼编码MH码；二维编码，即霍夫曼编码MR码。
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