从计算机诞生之日起，不断的追求更高的性能就成了计算机行业不变的主题。由大量处理器组成的高性能并行计算机的研究更是永远处于计算机领域的前沿，但是如何利用这些并行计算技术往往比单纯追求一些测试指标的高低要重要得多。广泛开拓并行应用体系是当务之急。 伴随着国际互连网的发展，人们对多媒体信息的需求与日俱增。象声音、图像、视频等这样的多媒体信息往往占用很大的传输带宽和存储空间。对它们的处理的工作量也往往非常大。因此，用并行计算技术来处理多媒体信息成了一种很好的解决方案。 矢量量化技术由于其极高的压缩效率，正日渐受到研究人员的重视。本文就是从矢量量化技术的研究入手，开发它在图像压缩上的应用。并借助于并行计算技术来加快处理过程。 我们采用理论与应用相结合的办法，从矢量量化的一些基本问题入手，克服其明显的缺点，辅助以其它高效的手段来使矢量量化技术从纯理论的研究走向实际的应用。 我们先重点研究了矢量量化初始码书生成技术，从胞腔分裂，初始码书的生成，胞腔的调整等方面改进了传统的码书生成技术，得到了几个简单、新颖而又高效的初始码书生成、胞腔调整算法以及若干子算法。使得矢量量化初始码书性能有显著的提高，从而为后续主迭代码书生成算法提供了良好的基础。 然后我们又研究了分类矢量量化器，得到一个高效的分类量化器，并使用并行算法加快了其处理速度，并讨论了负载平衡的问题。最后我们又从通用性的角度探讨了如何推广矢量量化技术在图像压缩中的应用。