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LOCO-Iアルゴリズムには、Fig. 3に示すX画素の近傍画素によって縦方向のエッジや横方向のエッジを検出する原始的なエッジ検出が使われており、縦方向の場合はBの画素、横方向の場合はAの画素を予測に用いる。この簡単な予測法はMedian Edge Detection(MED)や、LOCO-I予測と呼ばれ、以下の式によってXの値を予測する。
X = { min ( A , B ) if C ≥ max ( A , B ) max ( A , B ) if C ≤ min ( A , B ) A + B − C otherwise . {\displaystyle X=\left\{{\begin{aligned}&\min(A,B)\quad \,{\mbox{if}}\,C\geq \max(A,B)\\&\max(A,B)\quad {\mbox{if}}\,C\leq \min(A,B)\\&A+B-C\quad \,{\mbox{otherwise}}.\\\end{aligned}}\right.}
この3種類の簡単な予測式は以下の条件を表している。 (1) Xの左に縦方向のエッジが存在する場合にはBを用いる (2) Xの上に横方向のエッジが存在する場合にはAを用いる (3) エッジが存在しない場合には A + B - C を用いる
なお、図中のブロックは次のサンプルの処理まで、現在のサンプル値を記憶する役割を果たす。
ロスレスモードの主な処理の流れはFig. 2のようになる。この処理の中で、PredictorはFig. 3に示すXの予測値を計算するモジュールで、A, B, Cの3近傍のサンプル値を用いるため、これらはその時点で既に予測が完了している必要がある。また、Predictorとしては下の表で示される8つのうちのどれか1つが用いられる。ここで、1, 2, 3は1次元予測、4, 5, 6, 7は2次元予測であり、0は階層モードの誤差に対してのみ用いられる。一度すべてのサンプルが予測されれば、サンプルの予測誤差はハフマン符号や算術符号を用いた可逆エントロピー符号によって得られる。
ロスレスモードは、カラー画像に対してはおおよそ2:1程度の圧縮率となる。このモードは医療分野の画像に対してよく用いられるが、一般的にはそれほど広くは用いられていない。