随着水声技术的广泛应用,由各类水下探测设备直接或间接生成的水声图像数据量急速膨胀,由于水声信道带宽有限,数据传输速率不高,因此,必须对水声图像进行压缩才能满足水下实际需求。传统的图像压缩编码方法主要基于Shannon信息论,通过去除图像中的信息冗余实现压缩,由于受熵的限制,压缩比普遍不高。分形理论的出现为图像压缩开辟了一条全新的思路,分形压缩以图像中普遍存在的自相似性为基础,以去除图像中的结构冗余为基本思想,通过使用较少的压缩仿射参数来表示原图像,从而实现图像高倍压缩,而分形解码过程只需通过几次迭代运算即可完成。分形压缩因其思想新颖、压缩比高、解码速度快、解码图像分辨率无关等特性吸引了众多研究者的目光,成为当今最活跃最有前途的图像压缩编码之一。自Jacquin提出基本分形编码以来,各类改进算法不断涌现,然而目前依然没有一个获得普遍认可的理想算法,分形编码在迈向实用化的路上还有许多问题需要解决。本文在基本分形算法的基础上结合水声图像的特点,对如何进一步加快分形编码速度、提高分形编码对水声图像的适用性等问题进行研究,主要内容如下:(1)介绍了水声图像压缩的意义、传统图像压缩和分形图像压缩的发展过程及特点。(2)研究了基本分形编码算法的实现过程,通过实验分析了不同因素对编码性能的影响,从分类匹配、缩减码本、优化搜索范围、改变值域块分割方式等不同方向研究了当前主流的分形编码改进策略,提出基于方差和相关系数缩减码本改进算法。(3)根据水声图像的特点,提出基于感兴趣区域分形编码算法。按图像中不同区域的重要程度将图像分割为不同尺寸的子块,并分别进行编码,在提高压缩比的同时又保留了图像中感兴趣区域的细节信息。(4)为简化分形编解码过程、提高编码速度,提出基于字典分形编码改进算法。对字典的生成、扩充和分类等过程进行详细分析并提出改进方案,增加字典的多样性和适用性,提高字典编码算法性能。(5)为充分利用以上两种算法的优势,提出基于字典和感兴趣区域综合算法,通过实验验证该算法在水声图像压缩中的有效性和可行性。