Metode kompresije bez gubitaka :

Ove metode osiguravaju identičnost dekompresovane i izvorne slike. Ovo je vrlo važno u nekim područjima, npr. u medicini gdje je osim visoke razlučljivosti potrebno i osigurati nepromjenjeno arhiviranje slika, što je i zakonski regulirano.

Run-length kodovanje
To je vrlo jednostavna metoda koja koristi činjenicu da su u mnogim fajlovima česti nizovi istih vrijednosti (npr. jako korelirane slike). Ovaj algoritam provjerava fajl, te ubacuje specijalne znakove (engl. ‘token’) svaki put kad naiđe na niz od dva ili više jednakih znakova.
 
Slika 1.Run-length kod
Karakteristike : Lako se implementira, software-ski ili hardware-ski, vrlo je brzo, lako se provjerava, ali ima ograničene mogućnosti kompresije.

Huffman kodovanje
Ovaj algoritam je razvio D.A.Huffman i temelji se na činjenici da se neki znakovi pojavljuju češće nego neki drugi. Na toj osnovi algoritam izgrađuje težinsko binarno stablo (na osnovu frekvencije pojavljivanja pojedinih znakova). Svakom elementu tog stabla pridružuje se nova kodna riječ određena pozicijom znaka u stablu. Najčešće ponavljani znak postaje korjen stabla i njemu se pridružuje najkraća kodna riječ, dok kodna riječ najrjeđe ponavljanog znaka može biti i dvostruko duža od samog znaka.
Karakteristike : Odnos kompresije iznosi oko 1 : 2 za nekorelirane slike, za tipične slike odnos kompresije iznosi oko 1 : 1.2 do 1 : 2.5.

Slika 2. Huffmanovo kodovanje

Entropijsko kodovanje
Najčešće se koristi pristup J.Ziv/Lempel (tzv. Lempel/Ziv ili LZ) koji se zasniva na tome da koder i dekoder sadrže jednak riječnik metasimbola od kojih svaki predstavlja cijelu sekvenciju ulaznih znakova. Ako se sekvencija ponovi nakon što je pronađen simbol za nju, onda se ona zamjenuje tim simbolom. Kodovani podaci ne trebaju sadržavati riječnik (nizovi znakova = simbol) budući da je riječnik sadržan u koderu i dekoderu.
Karakteristike : Odnos kompresije iznosi do 1 : 8 za prosječne GIF slike, relativno su problematični za implementaciju budući da sadrže tablice koje rastu s izvođenjem algoritma.

Slika 3.Kodovanje kodnom tablicom

Kodovanje područja
To je poboljšana verzija run-length kodovanja koja iskorištava dvodimenzionalnu karakteristiku slika. Algoritam pokušava pronaći pravougle regije jednakih karakteristika koje se zatim koduju u opisnoj formi kao elementi s dvije tačke i određenom strukturom. Cijela slika treba biti opisana da bi se omogućilo dekodovanje bez gubitaka. Moguće performanse temelje se na vrlo kompleksnom problemu pronalaženja najvećih područja jednakih karakteristika.
Karakteristike: Vrlo je efikasan način kodovanja, ali zbog svoje nelinearnosti onemogućuje hardware-sku implementaciju, te je relativno spor.