图像是人们生活中信息交流的重要载体,一幅图像往往能蕴含非常丰富的信息。但是,原始数字图像的数据量非常庞大,必须经过有效的压缩,才能满足数字图像高速传输和存储的需要。因此图像压缩作为通信及多媒体领域中的一项关键技术,对于信息技术的发展具有重要的现实意义和广阔的发展前景。近年来,伴随着新理论、新方法的不断涌现,产生了一大批新的图像压缩编码方法。分形编码和小波变换即是其中重要的两种。小波变换具有符合人类视觉特性的多尺度多分辨率性质,而分形则意味着图像不同尺度间的相似性,因而结合小波变换的分形编码将有其内在的优越性。现在对分形编码的各种改进算法不断被提出,同时小波包、多小波及第二代小波的发展也为小波分析带来了活力,这为两种算法的结合提供了更广阔的发展空间。本文在分析传统分形图像压缩和小波图像压缩的基础上,对两者相结合的途径和方法进行了探讨。并在此基础上提出了两种新的改进算法,其可以有效地解决基本分形编码方法编码时间太长的缺点。改进方法之一:利用小波包分析对高频部分进一步分解的特点,尝试将分型编码和小波包变换相结合来进行图像压缩,从而推广了传统的基于小波变换的分形编码方法。此算法,首先将图像进行小波包变换,然后对高频部分采用基于小波变换的压缩,而对低频部分则进行分形图像压缩。计算机模拟试验表明,采用上述改进方案,运算效率得到了较大提高,且重建图像的主观效果与基本算法重建图像的差别不大,甚至在压缩比较大的情况下,此算法还有更好的重建效果。改进算法之二:针对分形编码过程中,值域块之间相似块的存在可能会造成待匹配块冗余的问题,提出了一种以减少待匹配块来减少编码时间的算法。本算法在理论上进行了一定的推导。