Giới thiệu
Trong chương trước, chúng tôi mô tả cách các loại multimedia(phương tiện truyền thông) khác nhau  được sử dụng trong ứng dụng multimedia(đa phương tiện) - văn bản, fax, hình ảnh, lời nói, âm thanh, và video- được biểu diễn trong dạng kĩ thuật số. Chúng tôi rút ra bộ nhớ và các yêu cầu băng thông cho từng loại, như chúng ta kết luận trong phần 2,7, trong nhiều trường hợp, băng thông có nguồn gốc lớn hơn băng thông có sẵn với các mạng lưới truyền thông mà các dịch vụ liên quan được cungcấp. Ngoài ra, khi sử dụng một mạng công cộng, trong đó cước cuộc gọi được dựa trên thời gian của cuộc gọi, chi phí có thể được tiết kiệm đáng kể  nếu khối lượng thông tin truyền đi được giảm. Trong gần như tất cả các ứng dụng đa phương tiện,vì vậy, kĩ thuật nén được sử dụng trước khi thông tin nguồn được truyền đi. Điều này được thực hiện hoặc để giảm khối lượng của thông tin được truyền-text, fax, and image-hoặc để giảm băng thông đáp ứng cho yêu cầu truyền dẫn- speech, audio, and video. Trong chương này chúng ta sẽ xem xét lựa chọn các thuật toán sử dụng cho text, fax và image và trong chương 4 chúng ta sẽ mô tả thuật tóan nén được sử dụng cho audio và video.
Nguyên tắc nén
Trước khi chúng tôi mô tả một số các thuật toán nén được sử dụng rộng rãi, nó sẽ rất hữu ích nếu chúng ta tìm hiểu về các nguyên tắc mà họ đang dựa vào. Chúng ta sẽ thảo luận theo các tiêu đề
Bộ mã hóa nguồn và bộ giải mã đích
Nén hao tổn và nén không hao tổn
Mã hóa entropy
Mã hóa nguồn
II.1 ) Bộ mã hóa nguồn và bộ giải mã đích
Như đã chỉ ra, trước khi truyền tải những nguồn thông tin liên quan đến một ứng dụng đa phương tiện cụ thể, một thuật toán nén được áp dụng cho nó. Điều này nhằm mục đích để đích sao chép lại thông tin nguồn, hoặc trong một số trường hợp, là bản sao giống với nó, một thuật toán nén phù hợp với chức năng chính được thực hiện bởi các bộ mã hóanguồn và các thuật toán giải nén được thực hiện bởi các bộ giải mã đích. Trong các ứng dụng mà ở đó hai máy tính giao tiếp với nhau , thời gian cần thiết để thực hiện các thuật toán nén và giải nén  không phải lúc nào cũng quan trọng. Do đó, cả hai thuật toán thường được thực hiện trong phần mềm trong hai máy tính. Sơ đồ chung được được hiển thị trong phần (a) của hình 3.1 và một ví dụ ứng dụng  trong đó sử dụng phương pháp này là nén các tập tin văn bản/ hình ảnh. Tuy nhiên, trong các ứng dụng khác,  thời gian cần thiết để thực hiện các thuật toán nén và giải nén trong phần mềm là không thể chấp nhận được và thay vào đó hai thuật toán phải được thực hiện bởi bộ vi xử lý đặc biệt trong các đơn vị riêng biệt như trong phần (b) của hình. Ví dụ ứng dụng sử dụng phương pháp này là speech, audio, and video.
II.2) Nén tổn hao và nén không tổn hao
Các thuật toán nén có thể được phân loại thành một trong hai cách tổn hao hoặc không tổn hao.Trong trường hợp của một thuật toán nén không tổn hao mục đích là để giảm dung lượng của nguồn thông tin được truyền theo cách như vậy,khi mà thông tin bị nén không được nén lại(when the compressed information is decompressed), thông tin sẽ không bị mất.
Nén không hao tổn cho thấy, vì vậy, là đảo ngược được (lossless compression is said, therefore, to be reversible).Một ví dụ ứng dụng của nén không tổn hao  cho việc chuyển giao  một tập tin văn bản qua mạng ,trong một ứng dụng như thế, vì nó là bắt buộc thông thường rằng không có một phần của nguồn thông tin bị mất trong quá trình nén hoặc giải nén hoặc các hoạt động giải nén. Thông tin khi được khôi phục(giải nén) giống hoàn toàn so với thông tin gốc ban đầu.
Ngược lại mục đích của các thuật toán nén tổn hao là không sao chép một bản sao chính xác với nguồn thông tin sau khi giải nén, nhưng là một bản mà người nhận có thể hiểu đúng như nội dung bản chính. Nói chung các thuật toán cao hơn mức độ nén được sử dụng cho các nguồn thông tin …..ví dụ ứng dụng về nén tổn hao là sự truyền tải hình ảnh đã được số hóa và luồng dữ liệu audio và video. Trong trường hợp này, độ nhạy của mắt và tai người là như nhau khi bất kì chi tiết có thể bị thiếu từ các nguồn tín hiệu ban đầu sau khi giải nén bị mất mà không bị phát hiện.
III.3) entropy coding (mã hóa ngẫu nhiên)
Mã hóa dữ liệu ngẫu