图像是人们生活中交流最为重要的载体,也是蕴含信息量最大的媒体。数字图像的数据量非常庞大,必须经过有效的压缩才能满足数字图像的高速传输和存储。因此,图像压缩技术对信息技术的发展具有很强的现实意义。目前,图像压缩方法已有近百种,但是压缩效果、压缩比以及编码、解码时间还不能满足当前信息时时代的要求。因此,图像压缩需进一步发展。近几年来,随着许多新理论、新方法的不断涌现,出现了一大批新的图像压缩编码方法,分形图像编码方法以其思想新颖、高压缩比引起广大研究人员的兴趣,是一种很有发展前途的压缩方法。分形图像压缩方法是上世纪90年代新兴起的一种压缩编码方法,它建立在图像自相似基础之上,压缩过程考虑图像中局部与局部、局部与整体之间的相似性,由于自然界中存在大量的自相似的几何形状,因此它的适应范围很广。分形图像编码的过程是依据拼贴定理,通过特定的图像,寻找一组收缩映像,使其组成的迭代函数系统的吸引子逼近给定图像,然后记录下相应的参数,因此可以具有较高的压缩比。在高压缩比的情况下,分形图像压缩编码能有很高的信噪比和很好的视觉效果,这是其它方法不能相比的。分形图像的解码过程是由相应参数确定迭代函数系统,并根据迭代函数系统定理,经过几次迭代生成图像。由于解码图像的分辨率与原编码图像的尺寸大小无关,因此,分形解码时即可以得到比原编码图像小的图像,也可以将解码图像放大到任意大的尺寸,且保持精细的结构。十多年来,虽然分形图像自动编码和解码不断改进,但仍然不够成熟,产生的压缩比不够高,编码速度速度不够快,压缩效果还不十分理想,在当前图像压缩编码中还不能占据主导地位。分形图像编码的潜在优势至今仍未被挖掘出来,其中编码速度慢是分形编码不能实用化的一大障碍。因此在前人的基础上,通过分析影响分形图像编码速度的相关因素,本文提出了一种基于邻域的螺旋式搜索方法,并利用图像块间的信息熵差值,缩减了搜索范围,并对误差图像进行编码,作为解码图像的补充,从而提高分形图像压缩编码的性能。计算机模拟实验表明,基于邻域的螺旋式搜索方法在不降低图像质量和信躁比的前提下大大加快了编码的速度。螺旋式的搜索方式加以误差阀值的设定提高了最佳匹配块的搜索时间,通过对定义域块和值域块间的熵值比较大大的减少了搜索的范围,对初次解码的误差图像进行二次编码提高了最终的解码图像的质量。