El concepto de compresión de datos es erróneo. Y el límite de la entropía de la información de Shannon se refiere a una representación de la información como si fuese materia. Los datos no pueden "comprimirse" porque no son materiales, no son materia. Los datos son número, y el concepto debe ser exclusivamente el de "codificación", no de compresión... Es la materia la que es susceptible de "compresion"... Shannon habla de "entropía de la información" como si se tratase de materia, de átomos desordenados... Es una representación mental errónea para la información transmisible, que es número y debe ser tratada y entendida como tal. La operaciones matemáticas pueden utilizarse solamente con los números. No son aplicables a la materia ni a otros tipos de símbolos del lenguaje que se hable, escriba o represente. Sumar, restar, multiplicar, dividir, etc. La solución al problema de la compresión (no limitada) de datos vendrá de la comprensión de esta cuestión, cuando se termine de entender que aquí hablamos de números, no de materia, y evitemos representar la información como si fuesen átomos...🫡
This is really old method. Mostly today are used JPEG compression and MPEG2 or MPEG4+H264.265 compression for images and video frame compression and prediction. But yes you could compress image with this method. It is lossless compression so it would work for images that have low detail and edging,