Lossless JPEG
JPEG-LSは、モデル化と符号化と呼ばれる2つの独立した段階から成る、低コストで高性能な基本アルゴリズムである。もともとはLossless JPEGよりも効率のよいアルゴリズムとして、ニアロスレス画像圧縮を提供するために開発されたものである。用いられている全体的な相関性消去によって、以前の規格で採用されていた方式による予測残差よりも遥かにエントロピーが低くなっている。 JPEG-LSのPart1は1999年に完成し公開され、算術符号のような拡張はPart2として紹介された。アルゴリズムの中核はLOCO-I algorithmを元にしており、これは予測、誤差を用いたコンテキストモデリングによって成り立っている。また、予測残差が左右対称の幾何分布(離散ラプラス分布と呼ぶ)に従うと仮定し、そのような分布に対して有効なゴロム符号を用いることによって、低コストを実現している。その上、誤差の絶対値の最大をエンコード時に制御できるニアロスレスモードも提供している。大抵の場合、JPEG-LSはJPEG 2000よりも遥かに高速で、以前のLossless JPEGよりも圧縮率が高い。