能從壓縮後的資料把原始資料還原得連1個位元都不差的壓縮方式。有利用符號出現機率之偏差的霍夫曼編碼與算術編碼、利用重複的LZ77等LZ方式，以及行程長度編碼等，用於ZIP、gzip、PNG、FLAC等。用於程式、文件、表格資料等連1個位元的差異都不容許的資料。能縮小多少取決於資料的冗餘度，不存在能讓所有資料都變小的無失真壓縮。也稱為無損壓縮。
日文名稱: 可逆圧縮
「無失真壓縮」出現在2領域的5道練習題中（資訊理論與編碼基礎, Web技術基礎等）。
這個名詞所屬的領域: 資訊理論與編碼基礎
此外，n位元的檔案有2ⁿ種，但比它短的位元串全部只有 2ⁿ − 1 種，因此不存在能讓所有檔案都變短的無失真壓縮。
關於無失真壓縮與資訊源之熵的關係，下列說明何者正確？無失真壓縮能把原始資料還原得連1個位元都不差，有失真壓縮則以捨棄人不易察覺的部分為代價，能大幅縮小。
壓縮資料時，下列何者必須使用無失真壓縮，而不能使用有失真壓縮？冗餘度越大的資訊源，以無失真壓縮縮小的空間越大。
某輸出8種符號之資訊源的熵為2.4位元。若冗餘度定義為 1 −（熵 ÷ 最大熵），此資訊源的冗餘度為下列何者？即使事先不知道符號的機率，也能縮小重複多的資料，而且是可以完全還原原始資料的無失真壓縮。
關於ZIP、gzip等所使用之LZ77方式的想法，下列何者正確？PNG以無損壓縮並能處理透明，適合文字或線條清晰的影像，但用於相片時一般比JPEG大得多。
網頁所用影像的格式與其一般用途的組合，下列何者適當？有失真壓縮 平均碼長 資訊量 霍夫曼編碼 二元對稱通道 互資訊 同位位元 行程長度編碼（RLE） 克拉夫特不等式 前向錯誤更正（FEC）