프랙탈을 기반으로 한 칼라 영상 부호화는 영상을 RGB, YIQ나 CMYK 와 같은 기본적인 채널로 분리한 후, 각각의 채널을 독립적으로 프랙탈 이진 영상 부호화 기법에 적용함으로써 쉽게 부호화할 수 있다. 그러나 이 방법은 각각의 채널에 대해 부호화를 반복해야 하기 때문에 많은 계산 시간이 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 국부적 지역 탐색법을 사용하였으며, 압축률 향상을 위해 각 채널마다 사람의 눈에 느껴지는 민감성의 정도가 다른 YIQ 모델을 사용하여 I나 Q 채널보다 Y 채널에 더 많은 비트를 할당하였다. 각각의 치역 블록에 대하여 Y 채널에 가장 잘 매칭이 되는 정의역 블록을 찾았으며, I와 Q 채널을 위해서는 잘 매칭이 되는 대응 블록을 이용하였다. 따라서 각각의 YIQ 채널을 위한 최적의 변환식을 계산하는 과정에서 단지 하나의 기하학적인 변환식(변환과 선택된 정의역 블록의 주소)만이 필요할 뿐이다. 이러한 접근 방법은 기존의 부호화 방법들과 비교해 볼 때 부호화 시간의 단축과 압축률 향상을 동시에 얻을 수 있다.

Fractal-based monochrome image coding method can be easily applied for color image compression by splitting the color image into different primary spectral channels such as RGB, YIQ or CMYK and encoding each channel independently. According to this method, it needs to repeat the fractal coding for each channel with much higher computational requirement. In this paper, local area search method was used to solve this problem and YIQ model was also used to increase compression ratio. Human eye is differently sensitive to Y, I and Q channels and more bits were assigned to Y than I and Q. For each range block, the best-matching domain block was found for Y channel and the corresponding blocks were found for I and Q channels respectively. Therefore, only one geometric transformation (the isometry and the address of the selected domain block) is required to compute the optimal transformation for each YIQ channels. This approach can save both encoding time and increase the compression ratio compared to the other encoding methods.