В работе проводится обзор существующих методов сжатия цифровых изображений в градациях серого на основе фрактальной геометрии с их последующим сравнительным анализом. Объектом исследования являются алгоритмы фрактального сжатия информации. Данные алгоритмы в ходе работы были протестированы на изображении. Для оценки алгоритмов в данной бакалаврской работе были использованы два метода принятия решений: метод функции полезности и метод вербального анализа. На основе результатов тестирования был выбран наилучший метод фрактального сжатия, который в дальнейшем был оптимизирован с целью улучшения показателей сжатия.

This thesis introduces several methods of fractal image compressing. Using their vector characteristics, methods are being tested and compared to each other by their efficiency. Through analyzing the data received from comparison, using decision making techniques this article presents an inference about which method should be used to get the best results while trying to solve a problem of compressing visual data using fractal image compression. This method is later being enhanced by adding some modifications to its code. A conclusion showing advantages of modified algorithm is provided.