Se produce una gran cantidad de información diariamente, debido a los avances en telecomunicaciones, y el tema de almacenarla en dispositivos digitales o transmitirla a través de Internet es un desafío. La compresión de datos es esencial para gestionar bien esta información. Por lo tanto, la investigación sobre compresión de datos se ha convertido en un tema de gran interés para los investigadores, y el número de aplicaciones en esta área está aumentando. Durante las últimas décadas, las organizaciones internacionales han desarrollado muchas estrategias para la compresión de datos, y no hay un algoritmo específico que funcione bien en todos los tipos de datos. La relación de compresión, así como los tiempos de codificación y decodificación, se utilizan principalmente para evaluar un algoritmo de compresión de imágenes sin pérdida. Sin embargo, aunque la relación de compresión es más significativa para algunas aplicaciones, otras pueden requerir velocidades de codificación o decodificación más altas o ambas; alternativamente, los tres parámetros pueden ser igualmente importantes. El objetivo principal de este artículo es analizar los algoritmos más avanzados de compresión de imágenes sin pérdida desde cada punto de vista, y evaluar la fortaleza de cada algoritmo para cada tipo de imagen. Desarrollamos una técnica sobre cómo evaluar un algoritmo de compresión de imágenes que se basa en más de un parámetro. Los hallazgos presentados en este documento pueden ser útiles para nuevos investigadores y usuarios en esta área.