分形图象压缩是目前研究较广泛的图象压缩方法之一。它以理论新颖，解码快捷而倍受关注。本论文首先对曲线的分形拟合进行了研究，根据分形的特点，提出了滤去局部扰动的概念，在提取曲线整体意义下的特征点的基础上，用分形插值对曲线进行拟合。对CT数据曲线和语音波形曲线拟合的实验结果表明，这是一种对曲线进行分形拟合的好方法。 在对曲线研究的基础上，将曲线的特征点推广到图象的特征块。利用特征块对图象进行分割，对分割后的图象，一方面用Coons型分形曲面片拼接进行仿真，另一方面，对区域进行形状编码和分形相似性匹配，以对图象进行压缩编码。与 Jacquin的方法相比，由于引入了区域形状编码，增加了编码的复杂度，但在解码图象质量相近的情况下，提高了压缩比。与文献[8]中的方法相比，压缩比虽不及它高，但本文的特征块分割图象方法简单、快速。 本论文的安排如下： 第1章 绪论。 第2章 分形图象压缩的数学基础。 第3章 曲线的分形拟合。 第4章 分形图象压缩。