目前，在图像压缩编码领域中，分形编码和小波变换编码两个研究分支受到广泛重视，有关分形和小波相结合的混合编码算法作为崭新的研究课题已经开展，且备受青睐。 本文分别在分形编码、小波变换编码及分形与小波变换相结合编码应用于静止图像压缩等三方面做了如下部分改进工作： 1．针对分形图像编码的固有缺点之一：在保持较好图像质量的情况下，为各值域块寻找相应匹配的定义域块使得编码时间较长，编码速度较慢。本文利用在分形图像编码过程中各值域块寻找相应匹配定义域块相互独立的特点，提出并实现了分形图像编码的并行算法，使得与Y. Fisher算法相比，在压缩比和解码图像质量几乎不变的情况下，并行算法的编码速度比Y. Fisher算法提高近4倍。 2．在小波零树编码算法的基础上提出了一种采用固定包长形式的小波零树图像压缩算法。对于一幅图像数据首先应用小波零树图像编码算法生成以小波系数组成的多棵零树，然后对这些零树以固定包长形式进行组包编码，生成多个以零树组成的数据包。由于这些数据包可独立解码，且某一数据包发生错误或被丢失不影响其他的数据包，因此，该算法非常适合于在图像数据的网络传输中应用。 3．分形与小波变换相结合图像编码的一般方法是：首先对给定图像进行一次或多次二维小波变换后，得到频率域中的多分辨率表示(即不同的子带表示)，然后对各相似的高频子带间利用分形编码。该算法具有较高的压缩比，但缺点是编码速度较慢。本文初步研究并提出了分形和小波变换编码的并行算法，提高了编码的速度。