21世纪互联网技术正在迅猛的发展,以图像为主的多媒体技术大大丰富了我们的生活。但是如果没有一个高效的压缩方法,图像通信将不可能实现。图像压缩编码的目的就是要以尽量少的比特数表征图像,同时保持复原图像的质量,使它符合特定应用场合的要求。图像压缩也是多媒体技术的关键和瓶颈之一。分形图像处理技术是分形理论与图像处理技术结合的产物,已经在压缩编码、区域分割、模式识别等方面得到较多的应用。分形图像压缩方法是根据图像的自相似性,将一幅数字图像转化为一组收缩的迭代函数系统模型,通过对迭代函数系统参数编码达到图像压缩的目的。分形图像压缩方法具有压缩比高,解码速度快的优点。对于现实生活中的大量非严格自相似图像,常用的是基于子块划分的分形图像压缩方法。这种方法将图像划分为规则形状的不重叠的子块集,根据子块的局部自相似性,找出集中每一个子块的迭代函数系统,由全体子块的迭代函数系统参数形成分形图像压缩编码。传统分形压缩算法是在对值域块(Range)和定义域块(Domain)进行了大小不同的分割后,在整个图像范围内寻找子块在压缩、仿射变换下的最佳匹配父块。由于每个父块一般都对应着8种仿射变换,所以搜索压缩映射块的过程消耗了大量的时间,压缩速度的缺陷足以抵消其优越性。本文以基于分形基本理论的图像编码研究为目的,在系统地介绍了分形压缩的基本理论后,针对传统方法耗时长的缺点,改进了图像压缩的编码方法。主要研究工作包括：1)在搜寻对某值域块的最佳匹配定义域块时将搜索范围限制在该值域块的四邻域。从而减少了压缩的时间,提高编码效率。然后针对改进算法块效应显著的缺点,将小波变换与分形结合编码,从而形成了一种行之有效、性能优秀的图像压缩方案。2)比较纹理信息不同遥感图像的压缩时间,证明纹理细致的遥感图像压缩的时间更长,解压缩后的图像特征边缘体现更弱。