现代通信技术的发展，提出了大量存贮、记录和传输各种静态图像的问题。对图像压缩的研究也成了人们日益重视的热点问题。 本文首先对图像压缩的历史、现状以及压缩标准、判别标准做了总的概述。在此基础上针对现有图像压缩技术中存在的一些不足，提出了一种新的基于分形理论的图像压缩算法并进行了实验。主要的结果如下： 1 针对现有各种方法都不同程度的存在着压缩算法复杂，信噪比不高和压缩比不高的缺点。本文提出了一种将图像预分割，然后利用图像自身各个部分的自相似性进行分形编码的新方法。该算法能有效缩短编码时间、消除块效应、实现彩色图像快速分形编码。 2 针对分形图像压缩编码耗时长的缺点，提出了就近原则和最大划块复杂度的概念。从定性的角度上，解释了分形图像压缩的图像预分割和子父块匹配方面应遵循的一些原则：对于给定位置的子块R₁₀，搜索到其最优匹配自相似块的位置的分布几乎都集中在子块R₁₀。附近；当图像的长（或宽）N越大（小）时，上述预分割分块越细（粗）匹配会越好。 3 利用彩色图像三个色彩分量之间存在的密切的相关性，提出将上述分形压缩算法结合图像三分量之间的相关系数联合进行图像编码。由于只对彩色图像的一种分量进行分形编码，该方法进一步缩短了编码时间，提高了信噪比。 通过大量实验计算表明，本文提出的算法具有良好的有效性和优越性，尤其在中低信噪比时表现更佳。