Для оптимизации двоичного кода и экономии памяти в растровых изображениях можно использовать различные методы сжатия данных. 25 Некоторые из них:

• Групповое кодирование (RLE). 3 Сжатие происходит за счёт того, что в исходном изображении встречаются цепочки одинаковых байт. 3 Замена их на пары «счётчик, значение» уменьшает избыточность данных. 3
• Алгоритм Хаффмана. 35 Использует частоту появления одинаковых байт в изображении. 3 Символам входного потока, которые встречаются большее число раз, сопоставляет цепочку бит меньшей длины, а встречающимся редко — цепочку большей длины. 3
• Метод кодирования контуров. 1 Изображение воспринимается не просто как набор пикселей, а как объекты переднего плана и фон. 1 Сжатие выполняется за счёт эффективного представления объектов. 1
• Кодирование с предсказанием. 1 Большинство реальных изображений локально однородны, то есть соседи пикселя имеют примерно ту же яркость, что и сам пиксел. 1 На основе этого можно предсказать значение яркости пиксела, основываясь на яркости соседей. 1
• Использование цветовой палитры. 4 Если количество цветов в изображении невелико (не более 256), то используется кодирование с цветовой палитрой. 4 Это таблица, в которой каждому цвету, заданному в виде составляющей в модели RGB, сопоставляется числовой код. 4

Также для уменьшения длины кода можно использовать шестнадцатеричный код. 4