分形图像编码方法是一种新型的图像编码方法，由于这种方法可以获得极高的压缩比，且其解码图像分辨率独立，因此，自提出以来便得到了广泛关注。其中大部分的研究围绕如何缩短编码时间展开。随着计算机技术的发展及分形编码算法的优化，分形编码时间已经从原来的几小时缩短到几秒钟，使其已经基本满足实际应用的需要。 随着分形编码技术的发展，它已不仅仅应用于最初的图像压缩，还广泛应用于数字水印等其它领域。然而，分形编码在图像去噪方面的应用却才刚刚起步。在对噪声图像进行简单的分形编码压缩时，图像中的噪声得到了一定程度的抑制。这是因为分形编码方法是利用图像块间的自相似性进行编码压缩的，因此对边缘或高噪声处这些相似性差的地方，恢复也较差，从而达到了一定的去噪效果。 进一步，可以利用噪声图像的分形编码参数来估计无噪原图像的分形编码参数。利用此种方法估计之后，去噪效果比简单编码更好。 文中介绍了这种利用估计分形编码参数进行图像去噪的方法，并进行了实验仿真。它可以对噪声图像同时进行去噪和压缩。试验结果表明，在压缩比为10倍左右时，仍能得到较好的去噪图像。 本文继续对这种分形编码去噪方法进行了改进。其中四叉树分割是一种常用的分形编码分割方法，可根据允许的匹配误差和压缩比来改变值域块和定义域块的尺寸。先在大尺寸的值域块和定义域块之间寻找满足匹配要求的相似快，对达不到要求的值域块，缩小其尺寸和相应的定义域块的尺寸，再考察它们的相似性。用四叉树分割方法，可以保护解码图像边缘，改进解码图像质量。 而利用解码图像的分辨率无关性，可以将图像解码到分辨率较低的图像上，再利用图像几何变换的方法，将图像还原到原分辨率上，灰度值映射采用平滑性较好的双线性插值，从而减轻了解码图像的块效应。