Сжатие изображений — применение алгоритмовсжатия данных к изображениям, хранящимся в цифровом виде. В результате сжатия уменьшается размер изображения, из-за чего уменьшается время передачи изображения по сети и экономится пространство для хранения.
Сжатие изображений подразделяют на сжатие с потерями качества и сжатие без потерь. Сжатие без потерь часто предпочтительней для искусственно построенных изображений, таких как графики, иконки программ, либо для специальных случаев, например, если изображения предназначены для последующей обработки алгоритмами распознавания изображений. Алгоритмы сжатия с потерями при увеличении степени сжатия как правило порождают хорошо заметные человеческому глазу артефакты.
DXTC — компрессия текстур, реализованная в графическом API DirectX и поддерживаемая на аппаратном уровне современными видеокартами.
Дифференциальное сжатие — сжатие основано на формировании граничных условий и выбора дифференциальных уравнений, решение выбранных дифференциальных уравнений, с вычисленными при сжатии граничными условиями, позволяет восстановить исходное изображение.[1][значимость факта?]
Дж. Миано. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии. — М.: Издательство Триумф, 2003. — 336 с. ISBN 5-89392-078-3
Д. Сэломон. Сжатие данных, изображений и звука. — М.: Техносфера, 2004. — 368 с. ISBN 5-94836-027-X
Д. С. Ватолин. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие. — Издательский отдел факультета Вычислительной Математики и Кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова, 1999. — 76 с. ISBN 5-89407-041-4
Ватолин Д., Ракушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. — 384 с. ISBN 5-86404-170-X
