Postupci obrade slikovnih podataka su iznimno zastupljeni u postojećim multimedijskim sustavima, počev od zabavnih sustava pa do specijaliziranih aplikacija u telemedicini. Vrlo često, zbog svojih računskih zahtjeva, ovi programski odsječci su iznimno optimirani i to na niskoj razini, što predstavlja poteškoće u prenosivosti i skalabilnosti konačnog rješenja. Nadolaskom višejezgrenih računala pojavljuju se novi izazovi kao što su učinkovito iskorištavanje računskih jezgri i postizanje skalabilnosti rješenja obzirom na povećanje broja jezgri. U ovom radu prikazan je novi pristup poboljšanja izvedbenih performansi metode za kompresiju slika bez gubitaka CBPC koja se odlikuje adaptivnim modelom predviđanja koji omogućuje postizanje boljih stupnjeva kompresije uz povećanje računske složenosti 1. Pristup koji je primjenjen sastoji se u implementaciji računski zahtjevnog predikcijskog modela u tokovnom programskom jeziku koji omogućuje paralelizaciju izvornog programa. Ovako projektiran predikcijski model može se iskoristiti kroz sučelje koje smo razvili a koje omogućuje pozivanje tokovnih računskih modula i njihovo paralelno izvođenje uz iskorištavanje više jezgri.