分形理论是现代数学与非线性科学研究中的一个十分活跃的分支,近年来,它在计算机图像处理和分析中显示出了越来越重要的作用。分形图像压缩作为一种新的图像压缩方法,具有潜在的压缩比高、解码速度快和解码图像与分辨率无关等优点,然而编码时间过长是该方法走向高效能、实用化的最主要障碍。分形图像编码速度慢的最主要原因是搜索最佳匹配的定义域块耗时太多。要想提高编码速度,就必须缩小搜索范围,提高搜索技巧,且保证最佳匹配的定义域块落在该范围之内。本文主要是对分形图像编码方法进行了研究,并介绍和实现了一种新的图像编码方法:基于四叉树分割的分形图像编码改进方法。首先介绍了图像压缩与分形的基本理论,以及分形图像压缩的数学基础与一般算法。然后着重对分形图像编码的有关参数进行了研究,通过分析影响分形图像编码速度的相关因素:最小均方误差MSE、对比度因子s、定义域块方差Var(D)、值域块方差Var(R)及其相互关系,对基于四叉树的分形图像编码方法做了相关的改进工作:在算法中添加了两个参数,平滑块阈值ε和容许码书阈值η,以控制编码速度和解码图像质量。对于值域块方差小于预设阈值ε的平滑块,直接用均值代替其亮度值,而无需在码本中进行搜索。容许码书阈值把小方差的码块预先从码本中排除,从而进一步减小了搜索范围,提高了编码速度。实验结果表明,和原来的图像编码方法相比较,该方法在相近的峰值信噪比和压缩比的情况下,编码速度有所提高。