随着互联网的快速发展以及人们对信息要求的提高,大量的静态图像和动态图像不仅需要存储和处理,还需要进行实时传输。如果不进行数据压缩,那么在现有的通信条件下,则难以保证信息传输的实时性。目前多媒体信息的存储和传输已经成为数字通信的巨大障碍,因此,对数据进行压缩已经变得越来越重要。矢量量化是一种具有较高压缩比的有效数据压缩技术,不仅用于图像压缩,更在图像检索、语音识别等领域得到了广泛地应用。矢量量化主要有码书设计、码字搜索和码字索引匹配三大技术,由于码书设计是矢量量化的基础,因此将其作为整个技术研究的核心。本文重点分析了现存的码书设计算法和码字搜索算法,并给出了新颖的优化方案。经典LBG算法简单、直观,被广泛地应用于码书设计。但由于其初始码书是以随机选取的方法获得的,故最终获取的码书性能较差。为了提高最终码书的质量,本文将粒子群优化算法应用到码书设计中。首先利用一致性的思想获取初始粒子,以降低非典型初始粒子的出现。然后通过对惯性权重和学习因子的修改,使得粒子前期以自身信息为准的同时进行全局搜索,后期以群体信息为准的同时进行局部搜索。最后通过最近邻条件和质心条件获取更新的码书。实验结果表明,改进后的算法不仅较为稳定,且不同压缩比下,改进后的算法所获取的码书质量均高于LBG算法。矢量的特征量和子矢量的特征量均和矢量的平方欧氏距离存在着一定的关系,因此被广泛地应用到矢量量化的码字搜索技术中。本文通过对均值和方差这两个特征量所确定的搜索范围进行分析,给出了一种基于均值、方差和三角不等式的码字搜索算法。实验结果表明,该算法能够有效地排除均值和方差这两个特征量所确定的排除准则不能排除的码字,且编码时所需的计算量较低。接着,通过对矢量和值特征量、范数特征量和子矢量的和值特征量所确定的搜索范围进行分析和比较,本文给出了一种基于三角不等式和子矢量的码字搜索算法。实验结果表明,该算法不仅稳定且编码时所需的计算量较低。