分形图像编码技术以新颖的思想冲破了传统编码方法的理论框架,以潜在的高压缩比(对特定图像可以达到10000:1)、解码时间短、与分辨率无关的解码特性,以及良好的重建图像质量,为图像编码开辟了一条新的途径,成为当今图像压缩领域中最新的方法之一。尽管分形图像编码有诸多的优点,但它的编码过程是相当耗时的,在某种程度上限制了它的广泛应用。因此,本文主要针对它的这个缺点,深入研究了在保证解码图像质量的同时如何减少编码时间的问题。本文主要工作有以下两个方面:1.重点研究了分形图像编码的基本算法(即Jacquin算法),对其改进策略进行了总结;并针对每一类改进策略介绍了几种具体的改进算法,给出了每种算法与其它算法的比较。其中,重点介绍了四叉树算法和形态算法,并通过试验验证了它们的有效性。2.针对分形编码时间过长的不足,本文通过分析图像块的分布特点,定义了图像块的一种新特征——特征角。在不考虑等距变换的前提下,该特征很好的体现了图像块的分布特点,是图像块间相似的必要条件。本文将特征角特征与特征向量策略相结合,实现了一种基于图像块特征角的快速分形编码算法。该算法在保证解码质量的前提下,大大提高了编码的时间,它将有力的推动分形编码技术的实用化进程。最后,本文对分形图像编码的研究前景进行了展望。