Нет однозначного ответа на вопрос, какие алгоритмы сжатия изображений наиболее эффективны для хранения больших наборов данных. Несколько алгоритмов, которые используются для сжатия изображений:

• RLE (Run Length Encoding). 13 В основе алгоритма лежит поиск одинаковых пикселей в одной строке. 13 RLE хорошо работает с изображениями, в которых есть большие одноцветные области, и плохо — с фотографиями. 1 Если фотография детализирована, RLE может даже увеличить размер файла. 1
• LZW (Lempel-Ziv-Welch). 13 Сжатие в этом алгоритме осуществляется за счёт одинаковых цепочек байт. 1 LZW лучше работает на однородных участках, свободных от цветового шума. 1 По сравнению с RLE-алгоритмом, он более эффективен при сжатии произвольных графических данных, хотя процесс кодирования и распаковки в этом случае происходит медленнее. 1
• Коды Хаффмана. 1 Этот алгоритм использует только частоту появления одинаковых байт в изображении. 1 Для графики сжатие по Хаффману позволяет уменьшить размер примерно в 1,2–2,5 раза. 1 Однако алгоритм Хаффмана оптимален только в тех случаях, когда вероятности появления символов кратны степеням 1/2. 1
• JPEG. 23 Обеспечивает высокий коэффициент сжатия для рисунков фотографического качества. 23 Высокий коэффициент сжатия достигается за счёт сжатия с потерями, при котором в результирующем файле теряется часть исходной информации. 23

Также существует фрактальное сжатие, которое считается перспективным и активно развивается. 45