随着网上通信、数字图书馆、远程医疗等计算机应用的发展,图像的存储和传输成为了一个非常严峻的问题,而能够减少存储量和加快传输效率的图像压缩技术因此变得越来越重要。目前,分形图像编码以其解码快速及分辨率无关等特性正逐步显现出它的优越性。然而,过长的编码时间依然是阻碍其发展的主要原因。本文在深入研究当前分形图像编码技术、并分析图像经小波变换后系数分布特点的基础上,结合分形维数,提出基于分形维数和小波变换的图像编码方法,目的是在保证恢复图像质量的条件下,提高分形图像的编码速度。在第一、二章,对图像压缩编码的基本概念、基本理论及方法进行了概述,接着阐述了分形编码、小波变换编码的数学原理、发展现状,并重点分析了Jacquin的LIFS编码方案。在第三章,首先详细介绍了分形维数的定义及各种估计方法,并在此基础上,结合小波变换的频率特性,提出一种小波变换下的分形特征图像编码方法。该方法利用小波变换把图像分解成不同分辨率的子频带,并依据各子频带的分形维数组成的特征向量对定义域块进行聚类,每个值域块的搜索匹配只在类内进行,从而提高了分形编码的速度。在分形图像编码中,通常的定义域池包含定义域块的数目非常大,而事实上,在巨大的定义域块池中,只有很少一部分最终参与了编码;另一方面,由于小波变换后能量集中在低频部分的特性,使得低频子带包含着比相似图像更多的原始信息。因此,在本文的第四章结合经典四叉树方法,提出一种基于分形维数的四叉树方法。该方法以小波变换后低频图像代替相似图像进行定义域块的采样,同时利用分形维数剔除了定义域池中大量对编码意义不大的定义域块,形成小而高产的定义域池,从而提高了编码的速度。试验结果表明:由于本文的方法比经典的分形编码更充分的利用了图像的特性,从而在保证恢复图像质量的条件下,获得了更高的编码速度。