分形图像编码是依据大多数图像中的自相似性消除冗余，从而实现高压缩比。但分形图像编码算法在理论及应用上存在许多问题，如编码耗时长、重构图像存在方块效应等。本学位论文针对这些问题，深入研究如何提高解码图像质量和编码速度的问题。本课题受到导师项目资金的支持。本文主要工作有以下几个方面：　　 1. 在介绍图像编码和分形理论的基础上，研究并编程实现了分形图像编码的基本算法(即　　 Jacquin算法)，通过选取不同的标准图像测试了基本算法的编码时间、图像压缩比及峰值信噪比，从而客观地分析基本算法的优缺点，并系统总结了目前常见的几种改进策略。　　 2. 在基于规范块半范数算法的基础上，提出了一种改进算法，主要对其图像分割策略、码本块抽样收缩方式和搜索最近意义父块方式进行了改进，从而减少子块搜索其最佳匹配父块的范围，提高匹配准确度，以达到缩短编码时间和提高解码图像质量的目的。仿真实验证明，该改进算法在保证较快编码时间的同时，能有效的克服分形图像编码的方块效应，提高解码图像的质量。　　 3. 在研究图像小波系数相关性的基础上，结合提升小波和分形编码各自的优点，提出了一种快速编码算法。该算法首先采用提升小波将图像进行三级分解，然后利用小波系数间的相关性特点分别对不同子带图像进行处理：对分解后的低频部分LL3采用本文提出的改进算法；对除LL3之外的三级和二级子带部分可采用固定码本池的分形编码方法；而一级子带无需进行编码，在解码时，可利用二级小波系数估算得到。实验表明，该算法能在保证一定图像还原质量的前提下，提高图像编码的速度和压缩比。