信息时代所面临的一个重要问题是对海量的图像信息进行高效的存储和传输。鉴于对图像进行存储和通信的考虑,先进的图像压缩技术不仅要能够实现高压缩率和高保真度,还应该满足渐进传输、图像渐显等网络应用的需要。 图像压缩编码除了已经广泛应用的传统理论和方法外,新的算法不断涌现。小波变换和分形图像编码便是重要的两种。小波变换具有符合人类视觉特性的多尺度多分辨率性质,而分形则意味着图像不同尺度间的相似性,因而利用小波分析来研究分形有其内在的优越性。本文在分析分形图像压缩与小波图像压缩的基础上,对二者相结合的途径和方法进行了探讨。 第一章首先介绍了图像压缩编码的研究意义、基本原理与方法,然后介绍了静态图像和动态图像压缩的相关国际标准。 第二章讨论了图像压缩中小波变换的主要理论框架与图像编码的方法,总结了目前基于小波变换的图像压缩的一些研究成果。 第三章给出了分形的基本概念,讨论了分形图像压缩编码的数学基础,并进行了较为系统地论述。在阅读大量文献的基础上,对分形图像编码的产生和发展进行了较为系统的回顾,对具有代表性的分形图像压缩编码方法进行了阐述。分析了分形图像编码存在的问题,指出了分形编码的发展方向和研究思路。 第四章对目前现有的分形小波混合编码算法进行了分析,并引入了广义二维仿射分形—小波变换,提出了新的自适应小波树分割算法,同时将其推广到彩色空间,实现了彩色图像压缩。最后在Windows平台下利用VC++编程进行了仿真实验和讨论分析。实验证明,在压缩比相同的情况下,新算法可得到更好的图像效果。 最后,对小波分形混合图像编码方法的发展前景进行了综述。