图像是人们生活中相互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,图像压缩方法已有很多,但是压缩效果、压缩比以及编码、解码时间还不能充分满足当前信息时代的要求。因此,图像压缩需要进一步发展。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,是一种非常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性的基础之上,压缩过程中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完成的,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,具有较高的压缩比。在高压缩比的情况下,分形图像压缩编码仍然有较高的信噪比和较好的视觉效果,这是其它方法所不能相比的。本文首先分析了分形图像压缩编码的理论基础、编解码过程,由相应参数来确定迭代函数系统,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,分形解码时既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方法不断改进,但仍然不够成熟,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。因此本文在前人的基础上,通过分析影响编码速度的相关因素,提出了基于正负跳变次数的搜索方法,并设定了两个参数：正负跳变次数和相同符号次数,从而缩减了R块的匹配搜索范围,提高了分形图像压缩编码的性能。计算机仿真实验表明,同C.K.Lee的局部方差算法相比较,基于正负跳变次数的搜索方法在时间复杂度略有增加的情况下明显改善了图像的质量。