矢量量化技术作为一种高效的数据压缩方法，由于它具有高压缩比、解码简单和失真较小的优点,被广泛的应用于模式识别,数字水印以及图像数据压缩等领域中。矢量量化的基本原理是在码书中搜索与输入矢量最匹配的码字，将对应的码字索引代替输入矢量进行传输和存储，而解码时只需要简单的查表操作。本文以矢量量化技术在图像处理中的应用作为研究目标，详细阐述了矢量量化的基本原理、相关概念及研究现状，着重探讨了矢量量化的两大关键技术——码书设计和码字快速搜索。在此基础上总结分析了现有典型的算法，并提出改进算法。1码书设计方面，在分析传统LBG算法的基础上，针对LBG算法自适应能力不强，对初始码书敏感以及运算复杂度高的缺点，本文提出一种改进算法：当训练矢量找到匹配码字后，实时调整胞腔的质心，提高算法的收敛速度。此外，在码书设计中引入快速搜索算法，快速排除大量的不匹配码字。仿真结果表明，改进算法明显的减少了计算量，而且提高了码书的性能。2码字快速搜索方面，在分析和研究几种基于最近邻域码字快速搜索算法的基础上，利用哈达玛变换运算简单以及子矢量能够降低搜索范围的特点提出了两种改进算法。通过基于子矢量特征值的排除不等式和哈达玛变换的有效结合，实现了更高效的码字排查效率。3针对超光谱图像数据量大，谱间相关性和空间相关性强的特点，将具有聚类特性的矢量量化技术应用到超光谱图像的压缩中，相比利用基本的LBG算法编码图像，改进算法将超光谱图像的所有波段数作为矢量的维数，对图像进行整体处理，同时在变换域中利用快速搜索算法降低计算复杂度，仿真结果表明，改进算法在保证压缩比的同时，在图像质量以及运算复杂度方面都得到了明显的提升。