数字图像巨大的数据量给其传输和存储带来了不便。基于图像自相似特征的分形图像压缩方法具有高压缩比、分辨率无关性和快速解码等特点，受到国内外许多研究者的关注。但现有的分形压缩算法在计算机自动编码时普遍存在计算量大、编码时间长的问题，限制了它的广泛应用。　　通过对当前国内外多种分形压缩算法的深入研究，本文认为Jacquin提出的基于分块的分形压缩编码方法是一种实现简单有效的分形压缩方法，但该方案存在计算量大、编码时间长的问题。针对这一问题，本文对分形压缩的搜索匹配和预处理两个环节进行了改进，研究内容与创新点包括：　　(1)利用比例因子简化计算法，计算出图像块匹配特征之间的比值，为了表述方便，称其为定位因子。利用该因子对平均偏差算法进行了改进。应用最优定位因子，改进算法可以有效的减少编码时间。　　(2)在图像块去均值归一化规范块的基础上，定义一个匹配因子并确定其取值范围，利用匹配因子的这一约束性条件提出了一种快速分形编码算法。首先将图像块转化为规范块，然后计算匹配块之间的匹配因子；最后通过对匹配因子的最优选择，提高了图像的编码效率，改善了解码图质量。　　(3)在图像块的绝对值规范块基础上，利用图像块均值与绝对值规范块极差两个特征值，提出了一种新极差分形编码算法。首先计算绝对值规范块的极差；然后计算该极差与其对应图像块均值的积，作为图像的匹配特征；最后验证了算法的有效性。　　实验和分析表明，这些算法与改进减少了分形压缩的计算量，有效缩短编码时间，提高解码图像的质量。今后的任务是在已有研究成果基础上，继续探索分形图像压缩在编码阶段新的或改进算法，满足社会对图像存储和传输的新需求。