分形图像压缩算法有着在高压缩比下,保证较高的重构图像质量的优点,这使得其在图像压缩研究中占有一席之位。但是,分形图像编码过程中,需要在海量码本中搜索最佳匹配块,这需要耗费大量的时间,不利于分形图像压缩编码的推广和应用。并且在编码过程中会出现“块效应”,这也影响着重构图像质量。所以,在加编解码速度的同时,提高重构图像质量是本文的重点研究内容。本文的具体研究内容如下:(1)利用分形压缩编码的优点,并结合特征向量法,提出一种图像新的子块特征——框点和,并且从理论上证明了该特征与均方误差之间的关系。以这个关系作为该算法的理论依据,提出基于图像块框点和的快速分形图像编码。然后进行仿真实验,实验结果显示,在编解码时间相近的情况下,该算法的重构图像质量高于与其他算法。(2)在定义了新的子块特征——框点和的基础上,结合连续小波变换的平滑特性,提出基于小波与分形相结合的图像压缩编码。实验仿真结果表明,与基本分形算法以及其他算法相比,新算法的性能更优,达到了预期的效果,不仅缩短了编解码时间,同时也提高了重构图像质量。(3)通过对小波变换和特征向量的进一步研究,提出基于图像块差的分形与小波结合的图像压缩编码。通过与其他算法进行对比可知,新算法的性能更优。