矢量量化技术是一种高效的数据压缩方法，其主要内容包括码书设计和码字快速搜索。由于矢量量化技术的突出优点是压缩比大、解码简单且失真较小，在解码时只需要简单的查表操作，因此矢量量化已经成为图像压缩编码的重要技术之一。本论文主要研究矢量量化技术理论的发展，以码书设计算法和码字快速搜索算法为主要研究对象，主要内容如下:　　 在码书设计算法方面，详细研究了矢量量化基于哈德玛域的码书生成算法，并在此基础上，针对码书设计算法初始码书生成随机性较强和峰值信噪比不高这两个缺点提出了一种改进算法。改进算法利用统计特征量的分类平均法生成初始码书，然后提高求质心的频率，每当一个训练矢量被分配到胞腔时，就求出相应的胞腔的质心来代替码字，同时利用3个不等式来快速排除大量候选码字，加速码书的收敛速度。仿真实验表明，改进算法在计算复杂度没有明显增加的基础上，编码效果相比原算法有明显的改进，对图像的恢复效果有较好的提高。另外，在研究自组织特征映射神经网算法的基础上，对获胜神经元权值进行调整，并引入新的排除准则，加快算法收敛，提高了自组织特征映射神经网络的性能，并在此基础上对图像进行近无损压缩编码，相比于传统的DPCM无损压缩，压缩率有提高。　　 在码字快速搜索方面，介绍和研究几种典型的基于均值不等式的码字快速搜索算法和基于子矢量特征值的码字快速搜索算法，在深入分析了Chen的算法的基础上，针对Chen算法的步骤进行逐步改进，论文提出了一种改进的基于子矢量特征值的码字快速搜索算法，通过这些基于矢量特征量以及子矢量的特征量的排查不等式，实现了更高效的码字排查效率，实验仿真结果也证明了算法的有效性。