矢量量化是标量量化的推广，是把标量量化单个采样值推广到多个采样值作为整体量化的过程，目前已广泛应用于语音、图像、视频压缩等领域。从80年代初期至今，经过几十年的研究与发展，图像压缩编码有了长足的进步，形成了多个研究方向并提出了很多成功的算法，成为一个活跃的学科体系。随着智能优化算法的出现，如何将其应用于图像的压缩编码成为目前信息与通信工程学科的热点研究课题。　　 本文在分析粒子群优化算法和人工蜂群算法的原理基础上，提出了基于加权平方测度下改进粒子群优化快速图像矢量量化算法和蜂群邻域搜索策略优化粒子群矢量量化算法。前一种改进算法是对粒子群算法本身的改进，通过加入惯性权重和遗传算法的交叉算子思想，克服了粒子群自身的不足。后一种改进算法是通过邻域搜索思想去优化粒子群算法中码书设计过程，使其快速跳出局部最优解，进一步加快了粒子搜索速度，优化了矢量量化中的码书，完成了图像的编码重构。仿真结果表明，两种改进算法运行时间短，峰值信噪比高，重构图像的质量好。　　 本文所研究的算法能够应用于基于矢量量化图像压缩系统中，实现较高的压缩比，且重构图像效果好，解决了用较小的比特数传递大数据的问题。