矢量量化技术作为一种高效的数据压缩方法，其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。由于矢量量化技术具有高压缩比、解码简单和失真较小，使得矢量量化技术广泛应用于模式识别，数字水印以及图像数据压缩等领域中。经过几十年的发展，矢量量化技术取得了较大的进展，目前针对矢量量化技术的研究主要集中在两大方面即：码书设计，码字快速搜索。　　 本论文以矢量量化的码书设计算法以及码字快速搜索算法为主要研究对象，主要内容如下：　　 1.在详细研究等误差竞争学习码书生成算法的基础上，针对其初始码书生成随机性较强和搜索获胜码字计算量较大的2个缺点提出了一种改进算法。对于初始码书的缺点，改进算法采用一种基于训练矢量的统计特征量的分类平均初始码书生成算法，同时改进算法利用3个不等式来快速排除大量候选码字，从而解决了原算法计算量较大的问题。仿真实验表明，改进算法在编码效果以及计算复杂度上相比原算法都有改进。　　 2.在分析和研究几种典型的，基于码字排除准则的，最近邻域码字快速搜索算法的基础上，论文提出了基于小波变换和子矢量范数的码字快速搜索算法，以及基于小波变换和子矢量特征值的两种码字快速搜索算法，通过这些基于矢量特征量的排查不等式和小波变换的有效结合，从而实现了更高效的码字排查效率。　　 3.利用矢量量化技术实现改进的基于图像内容的检索，即首先使用改进的等误差学习算法形成的码书，然后构造基于矢量量化编码索引直方图的彩色图像描述直方图。结合基于子矢量特征值的排查不等式构造的快速搜索算法，实现了更加有效的对图像内容的检索输出。仿真实验结果证明，相比基于颜色的图像内容检索方法，以及原始的基于矢量量化的图像内容检索技术，改进算法在图像查准率和运算速度上都有提升。