图像压缩是数据压缩的一个重要分支,它的相关研究已经取得了重要的进展。为了实现对图像更有效的压缩,人们提出了许多理论和方法,分形图像编码就是其中之一。分形图像编码以较高的压缩比、分辨率无关及解码过程与源图像无关等特性,受到越来越多的关注,它和小波变换、DCT变换一起被誉为第二代图像压缩方法。本文对分形图像编码的热点问题进行了研究。针对与目前广泛使用的编码方法相比,经典分形图像编码缺乏竞争力的问题,本文分别对分形编码与小波变换结合、分形编码与遗传算法结合进行了深入细致的探讨,并给出了一个基于遗传算法的改进混合算法。本文所做的工作分为以下两部分:1.对经典分形图像编码的改进算法进行了比较,针对大量冗余计算导致编码过长的问题,提出了一种新的加快方法,通过对误差公式的推导,得出误差与图像块方差的不等式,利用不等式剔除不匹配的码本块,并对误差公式进行分析,避免编码过程中的冗余的计算,实现编码速度的提高。2.对分形图像编码的混合算法进行了研究,探讨了小波变换与分形图像编码结合和遗传算法与分形图像编码结合这两种混合算法。在遗传算法与分形编码结合的基础上,提出了一种增强最优解搜索能力的改进遗传算法,利用改进遗传算法的搜索能力替代分形图像编码中复杂的块匹配过程,并结合对比度因子的约束限定遗传算法的搜索空间,缩短编码时间。