近年来,随着信息网络技术的不断发展,各种类型的多媒体网络和移动应用终端迅速推广普及,各种类型多媒体网络视频直播内容在网络社交与多媒体、医疗、调查以及休闲娱乐等各个领域随处可见。为了解决图像传输和存储问题,研究者们提出了多种图像编码算法。然而,现有的图像编码和图片后处理编码算法工作效率有待提高,仍具备较大的技术改进空间。如何有效控制压缩图像存储数据量,并且保证图像质量不明显降低是当前图像压缩领域亟待解决的重要问题。图像编码压缩技术通过有效消除原始编码图像压缩信号内的空间冗余来压缩原始图像中的数据。通常,图像的压缩率越高,质量上的损失就越大。高效的图像编码压缩算法要求保持高压缩率的同时,可以拥有高质量的压缩编码图像。本文关注于研究图像编码相关技术,总结了现有高效图像编码的主要方法,并在此基础上,对图像压缩算法进行了创新,研究内容主要包括:(1)基于相关系数的分形图像编码算法。本文提出一种基于相关系数的分形编码算法,通过相关系数来优化分形理论中压缩时间过长的问题。结合实验结果的分析表明,在保证一定图像编码质量的前提下,减少图像编码所需时间,即降低了编码过程的计算量。(2)基于移动最小二乘法的图像恢复算法。该算法总结了变换域编码的优缺点,应用了一种新的图像恢复算法,并运用在图像的下采样编码方案中,实现图像信号的有效恢复。仿真实验表明,该编码可以有效减少高压缩率下的图像失真现象,是一种高效的图像编码方法。(3)新型误差补偿量化算法。该算法旨在减少RGB彩色图像的高度失真。将彩色图像的整个RGB空间像素通过一种量化转换算法进行转换,表示为YCb Cr空间,减少了整个YCb Cr空间中每个像素的平均值和误差,从而提高彩色图像的整体图像质量。该压缩算法能够保证主体图像不会因为经过滤波器而自动产生新的图像失真。经实验验证,通过该压缩算法优化处理后的图像可以具有较好的主客观图像质量。