Číslicové zpracování signálu IVA vyžaduje vzorkovat analogový signál a kvantovat jej do konečného počtu úrovní. Predpokládáme přitom, že vzorkovací frekvence je vyšší než Nyqistova frekvence, takže ve frekvenční doméně pak nedochází k aliasingu. Návrh kvantizéru (vzorkovače) znamená stanovit vstupní rozhodovací úrovně, výstupní reprezentační úrovně a jejich počet. Hodnotí se úroven zkreslení. Návrh kvantizéru může být ovlivněn vlastnostmi psychovizuálního a psychoakustického vnímání. Kvantizéry klasifikujeme na typy bez paměti (každý vzorek se kvantuje nezávisle) a kvantizéry s pamětí, kdy je hodnota výstupu závislá na předchozích vzorcích. Dále můžeme kvantizéry rozdělit na uniformní (s konstantním kvantovacím krokem) a neuniformní, symetrické a nesymetrické a na „uprostřed ploché“ nebo „uprostřed rostoucí“. Vstupem kvantizéru je hodnota f, výstupem kvantizéru je hodnota g. Kvantovací chyba je rovna g − f.

Při predikčním kódování se na základě hodnot předchozích vzorků vytvoří predikovaná hodnota vzorku pro další vzorkovací okamžik a tato predikovaná hodnota se porovná se skutečnou hodnotou vzorku. Diferenční signál mezi predikovanou a skutečnou hodnotou vzorku (predikční chyba) se kóduje a přenáší. Často je používána diferenční PCM (DPCM).

Diferenciální pulsní kódová modulace (DPCM, Differential Pulse-Code Modulation) nejrozšířenější metoda predikčního kódování. Proces predikce může být zdokonalen adaptivní predikcí a/nebo kvantováním.

Adaptivní predikce umožňuje dosáhnout celkového zlepšení predikce na základě lokální aktivity obrazu, pohybu, změn scény nebo jiného smysluplného kritéria. Např. může být k dispozici několik různých prediktorů, z nichž se vždy vybere ten, který dává minimální absolutní chybu predikce.

Metoda estimace pohybu (Motion Estimation – ME) se používá ke zvýšení přesnosti predikce mezi sousedními snímky/obrazy. Vlastní provedení této techniky může být:

• Estimace pohybu pixel za pixelem, označovaná též jako pixelový rekurzívní algoritmus (Pixel-Recursive Algorithm – PRA).
  Algoritmy PRA se používají málo, protože jsou složité a algoritmy estimace pohybu mají někdy problémy s konvergencí. Objektově orientované estimace, byly vytvořeny pro kódování obrazu. To se zde příliš nehodí, protože estimace pohybu závisí na identifikaci nebo lokalizaci objektu, nebo alespoň jeho obrysu v obou snímcích nebo obrazech. Rovněž režie s reprezentací objektu je tak vysoká, že se přínos zlepšené predikce na snížení bitové rychlosti ztratí. Jako kompromisní i když neoptimální řešení se pro mezisnímkové hybridním kódování s kompenzací pohybu (Motion Compensation – MC) všeobecně rozšířila metoda se srovnáváním bloků BMA. Na pohybově kompensované predikční chyby se místo 2D transformace může použít podpásmové kódování, vektorové kvantování VQ, waveletová transformace nebo jiná ověřená metoda.
• Estimace pohybu blok za blokem, zvaná též algoritmus se srovnáváním bloků (Block-Matching Algorithm – BMA).
  U BMA se odhaduje pohyb bloku pixelů, např. M × N v intervalu (půl)snímku. Rozsah vektoru pohybu (Motion Vector – MV) je omezen vyhledávacím oknem. BMA ignoruje rotace a předpokládá u všech pixelů v bloku (M × N) stejný pohyb. S tímto omezením je cílem najít nejlepší shodu (nebo alespoň nejmenší deformaci) mezi bloky M × N současného (půl)snímku a odpovídajícího bloku v předchozím (půl)snímku v rozsahu vyhledávacího okna.

Podpásmové kódování (Sub-band coding) je další způsob frekvenčního rozkladu. U SBC se 1D nebo 2D signál rozdělí na několik frekvenčních podpásem třeba i různých šířek pomocí banků filtrů. Použitím přesných rekonstrukčních filtrů lze rekonstruovat původní signál naprosto dokonale. Způsob kódování lze s výhodou přizpůsobit frekvencím. Signály ve vysokofrekvenčních pásmech se mohou kvantovat hrubě nebo zcela zanedbat. Tento postup je použit u kódování zvuku v MPEG-1 a 2.