矢量量化是一种高效的数据压缩技术，以压缩比大、解码简单和失真较小著称，已被广泛应用于图像和语音压缩领域。本文以矢量量化技术在图像压缩方面的应用作为研究目标，详细阐述了矢量量化的基本原理、相关概念及发展现状，深入探讨了矢量量化的两大关键技术——码书生成和码字搜索，总结分析了现有典型的算法，并提出改进算法。 文中重点分析了二元分裂梯度与阈值初始码书生成算法、基于Kohonen自组织特征映射神经网络的码书生成算法、基于L2范数金字塔数据结构的快速码字搜索算法、边缘匹配矢量量化算法、模糊分类矢量量化算法，系统地研究了它们在图像压缩编码中的应用，并进行了计算机仿真，实验结果表明这些算法是实际有效的。 本文提出一种适用于图像压缩的码书生成算法——改进的模糊Kohonen神经网络分类算法，通过理论分析和计算机仿真，表明该算法能够解决普通的Kohonen自组织特征映射神经网络算法存在的一些问题，且使编码质量有所改善。文中还提出了快速相关—边缘匹配算法，将其应用于图像矢量量化中的码字搜索过程，取得了良好的效果。