Existen varios métodos para comprimir imágenes de mapa de bits. Generalmente se dividen en dos categorías:
* Compresión sin pérdidas: Estos métodos reducen el tamaño del archivo sin descartar ningún datos de imagen. La imagen reconstruida es idéntica al original. Los algoritmos comunes incluyen:
* codificación de longitud de ejecución (RLE): Eficiente para imágenes con grandes áreas del mismo color. Reemplaza las secuencias de píxeles idénticos con un solo código que indica el color y el número de veces que se repite.
* Lempel-Ziv-Welch (LZW): Un algoritmo más sofisticado que identifica patrones repetidos de píxeles, independientemente de su color. Se usa en imágenes GIF.
* Deflar: Un algoritmo común sin pérdidas utilizado en imágenes PNG. Combina técnicas como Huffman Coding y LZ77.
* Compresión con pérdida: Estos métodos reducen el tamaño del archivo al descartar algunos datos de imagen. La imagen reconstruida es similar a la original pero no idéntica. El grado de pérdida se puede controlar, ofreciendo una compensación entre el tamaño del archivo y la calidad de la imagen. El ejemplo más común es:
* JPEG (grupo conjunto de expertos fotográficos): Utiliza una transformación de coseno discreta (DCT) para comprimir datos. Es altamente efectivo para fotografías e imágenes con cambios de color graduales, pero menos efectivo para imágenes con líneas nítidas o texto.
En resumen, una mapa de bits comprimida es simplemente una versión más pequeña de una imagen de mapa de bits lograda a través de la aplicación de compresión sin pérdidas o con pérdida, elegida según el saldo deseado entre el tamaño del archivo y la fidelidad de la imagen. La elección del algoritmo de compresión afecta el formato de archivo (por ejemplo, PNG para sin pérdidas, JPEG para Lossy).