分形图像压缩编码方法是颇受关注的第二代图像编码方法之一。分形图像压缩编码方法是以迭代函数系统IFS(Iterated Function System)和压缩映射原理为基础。Jacquin的分形编码方案主要是基于块匹配的,编码过程很耗时,这是阻碍分形图像压缩的最大障碍。本论文的主要工作是在传统分形图像编码方法中引入信息熵及小波变换,在不降低图像质量的前提上提高编码速度。本论文的主要工作有:1、综述了图像压缩的发展,分形图像压缩的难点和缺点以及目前研究的状况,论述了分形图像压缩的理论基础,对压缩映射不动点定理、拼贴定理做了详细的叙述。2、引入信息熵,计算图像分块划分后每一个图像块的熵,以熵为准则进行值域块和定义域块的匹配,搜索相似序列块。由于熵对旋转、对折变换具有不变性,因此在编码过程中只需对熵匹配的定义域块进行旋转、对折等变换,从而大大缩短了编码时间,数值实验结果也表明了这一点。3、利用小波变换对图像进行分解,得到高频部分和低频部分。由于图像的能量主要集中在低频部分,所以只对低频部分进行图像压缩编码。首先对低频图像进行改进的分形图像压缩编码,编码速度有了较大提高。然后对低频图像进行基于熵的分形图像压缩编码,编码速度比前者有了大幅提高,数值实验结果也表明了这一点。