Несколько методов сжатия растровых изображений, которые могут быть эффективны для хранения больших объёмов данных:

• Сжатие без потерь. 12 Основано на поиске в растровом изображении повторяющихся пиксельных узоров. 1 Такие схемы сжатия полностью, пиксел за пикселом, восстанавливают исходное изображение, при этом в исходных данных ничего не отбрасывается и не теряется. 1 Метод эффективен для растровых рисунков, содержащих большие области однотонной закраски или повторяющихся растровых узоров. 1
• Метод RLE (run length encoding). 1 В основе алгоритма заложен механизм поиска одинаковых пикселов в одной строке. 1 Он хорошо работает с изображениями, в которых есть большие одноцветные области, но плохо — с фотографиями. 1
• Метод LZW (Lempel-Ziv-Welch). 14 Сжатие осуществляется за счёт одинаковых цепочек байт. 1 Метод более эффективен при сжатии произвольных графических данных, хотя процесс кодирования и распаковки в этом случае происходит медленнее. 1
• Метод Хаффмана. 14 Алгоритм использует частоту появления одинаковых байт в изображении. 1 Для графики сжатие по Хаффману позволяет уменьшить размер примерно в 1,2–2,5 раза. 1
• Метод JPEG. 24 Обеспечивает высокий коэффициент сжатия для рисунков фотографического качества. 4 Высокий коэффициент сжатия достигается за счёт сжатия с потерями, при котором в результирующем файле теряется часть исходной информации. 4

Выбор метода зависит от конкретных условий и требований к сжатию растровых изображений.