Lossless JPEG
JPEG-LSは、それぞれのコンテキストCtxに所属するサンプルの平均 e ̄ ( C ) {\displaystyle {\bar {e}}(C)} を用いて、予測誤差の条件付き期待値 E { e | C t x } {\displaystyle E\left\{e|Ctx\right\}} を見積もる。予測残差のコンテキストモデル化によって、テクスチャパターンや局所的に変動の激しい画像も対応できる。コンテキストは局所的な勾配のような、近傍サンプルの差分値によって決まる。
g 1 = D − B g 2 = B − C g 3 = C − A {\displaystyle {\begin{aligned}&g_{1}=D-B\\&g_{2}=B-C\ \\&g_{3}=C-A\ \\\end{aligned}}}
局所的な勾配は、サンプルの近傍の滑らかさや変動の激しさを反映している。また、これら近傍の差分値は統計的な性質が予測誤差に密接に関係していることに着目し、上の式で得られる差分値を量子化することでおおよそ似通った値をひとまとめにする。JPEG-LSの場合、g1, g2, g3を9つの値に量子化し、-4から4までのインデックスを振る。