在图像压缩编码领域,分形图像压缩以其新颖的思想、高压缩比、分辨率无关性和快速解码等优点受到广泛关注。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,编码速度不够快,压缩效果还不十分理想,在当前图像压缩编码中还未能占据主导地位。因此提高编码速度,对分形图像压缩具有重要的现实意义和广阔的发展前景。本文讨论了分形图像压缩编码的基本原理,系统总结了目前的分形图像压缩算法,分析了基本分形图像压缩算法的优缺点。研究并编程实现了自适应四叉树分形图像压缩算法,通过设定不同的误差阈值,选取不同的标准图像实施压缩,测试了编码时间、图像压缩比以及峰值信噪比。本文创新点是针对在基本分形图像压缩算法中,由于定义域块要进行一系列仿射变换,使得每一个值域块编码都要对匹配库中变换后的定义域块进行搜索,从而造成编码时间较长,不利于进行实时处理等问题,提出了一种基于菱形搜索算法的分形图像压缩编码。重点论述了算法中涉及到的菱形搜索算法、就近原则和误差匹配准则。在基于菱形搜索的分形图像压缩算法中,建立了算法的误差匹配公式,即误差判决准则,消除了尺度因子和补偿因子的影响。按照菱形搜索算法的大菱形模板和小菱形模板,利用匹配准则搜索最优匹配块;结合固定分块的分形图像压缩算法进行图像压缩,极大的减少搜索时间,很好的解决存在于分形图像压缩算法中的编码时间长的问题。通过对所提算法分析,与固定分块的分形图像压缩编码相比,降低了编码复杂度;利用本文提出的算法,选取具有代表性的标准图像在相同误差阈值下进行压缩,实验结果表明该算法在特定的误差阈值下,保证了图像的质量,对减少搜索时间,加快编码速度方面,比自适应四叉树分形图像压缩算法具有一定的优势。