分形图像编码是一个非常有发展前途和应用价值的新型图像压缩技术。近十余年,分形图像编码以其高压缩比、多分辨率和快速解码等优点受到了广泛关注,它打开了图像压缩的一个全新的编码思路。分形图像编码具有良好的视觉质量和高压缩比,然而,固有的编码耗时限制了它的广泛应用。针对这个问题,本学位论文从分形图像编码的快速算法入手,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。本学位论文收录了作者提出的两个快速编码算法:①基于规范块半范数的快速分形编码算法(第四章)。在分形图像编码中,固有的编码耗时限制了它的应用范围。编码时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对此问题,在文献【改进分形图像编码的叉迹算法,计算机学报,2007,no.10】的基础上,提出一个限制搜索空间的算法。该算法基于图像块的规范块的半范数特征。实验显示:与改进叉迹算法比较,该算法能够在相对小的搜索邻域内找到输入子块的最佳匹配块,从而减少了扩大邻域搜索的可能性,而且在编码时间和图像质量方面获得了更好的效果。②结合小波的快速分形编码算法(第五章)。特征算法仅仅采用近似表述图像子块的某一个特征来限制搜索,但是这一特征很难同时很好地描述所有的图像子块。本文结合分类的思想,提出了一种新的快速算法。具体说,首先利用图像子块的小波变换系数把对图像子块分为三大类,然后在每个类内采用适合此类的图像子块特征的特征算法,把类内全局搜索变为类内局部搜索。实验表明,与特征算法比较,该算法在编码时间和图像质量方面获得了更好的效果。