In der heutigen Welt ist die Bildkomprimierung ein sehr wichtiges Instrument, um den Speicherplatz zu sparen, den ein Bild benötigt. In den letzten Tagen, als das Teilen und Übertragen von Bildern in den sozialen Medien zum Trendthema wurde, hat die Bildkomprimierung an Bedeutung und Bedeutung gewonnen. Die Komprimierung kann entweder verlustbehaftet oder verlustfrei sein. Bei der verlustfreien Komprimierung wird das ursprüngliche Bild mit Hilfe einer Dekomprimierungstechnik rekonstruiert, wobei das endgültige Bild numerisch gleich dem Eingangsbild ist. Die verlustfreie Komprimierungstechnik kann auch auf Videos angewandt werden, wird aber nur selten verwendet, da die verlustbehaftete Komprimierung bessere Komprimierungsraten bietet, ohne dass die Qualität des Videos wesentlich beeinträchtigt wird. Es gibt viele Komprimierungstechniken für die Komprimierung von Bildern. Eine der gängigsten Methoden zur Bildkomprimierung ist die Diskrete Cosinus-Transformation. Trotz verschiedener fortschrittlicher Bildkompressionsmethoden können die grundlegenden Schritte, die für die Kompression von Standbildern verwendet werden, auch für die Bewegungsabschätzung und -kompensation genutzt werden. In diesem Projekt wird die Bildkompression durch die Anwendung der Diskreten Cosinus-Transformation erreicht.