矢量量化技术是70年代后期发展起来的一种数据压缩技术，因其具有压缩比大、解码简单以及失真较小等优点，现已被广泛应用于图像压缩和语音编码中。　　 本文围绕矢量量化技术在图像压缩处理中的应用，主要阐述了矢量量化的研究现状、基本原理以及相关技术，重点探讨了矢量量化的码书设计和码字搜索算法两大关键技术，并在分析已有算法的基础上，提出改进算法，运用于图像处理中。　　 1.码书设计方面:分析矢量量化码书设计经典算法——LBG算法，针对初始码书的选择影响LBG算法的最终码书性能的缺点，采用粒子群算法来处理图像。在分析标准粒子群码书设计算法的基础之上，利用惯性权重系数能够调节寻找全局最优码书的能力，本文提出一种改进惯性权重系数的粒子群算法，实现在算法初期粒子具有较好的全局搜索能力，在粒子群算法的晚期具有很强的局部收敛能力。经过仿真实验对比，改进算法能够实现对恢复图像质量的提高。　　 2.码字搜索方面:由于高光谱图像较大的数据量和较高的数据维数的特点，传统的LBG算法在高光谱图像压缩处理中的计算量将变得非常巨大。为此，在哈达玛变换域引进统计矢量对矢量分量的能量进行估计，选取能量聚集的高的维作为子矢量，降低了搜索的矢量维数。同时，在子矢量域中利用快速排除不等式来搜索码字。仿真结果表明，改进算法在保证了图像恢复质量的同时有效的降低运算复杂度。