计算机技术、网络技术、多媒体技术的发展促进了图像和视频数据通过互联网广泛传播，图像信息资源呈量级规模快速增长。面对海量的图像数据，快速、精准地查询和检索图像信息，已成为人们需要迫切解决的问题，因而图像检索技术成为研究的热点领域。　　 矢量量化技术，鉴于其高压缩比、解码简单和失真较小等优点，已经在图像检索、图像数据压缩领域得到广泛应用。矢量量化的基本原理是在码书中搜索与输矢量最匹配的码字，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。基于矢量量化的图像检索技术，可以实现在图像压缩阶段进行检索，从而提高检索效率。矢量量化技术的码书设计算法对系统的精度和效率非常关键，而从现有情况看，码书设计算法的精度和速度仍有待于提高。　　 本文以矢量量化初始码书设计算法和基于矢量量化的颜色图像内容检索为研究重点，详细阐述了矢量量化和图像处理的基本原理、相关概念及研究现状。对矢量量化码书设计算法作了创新性、探索性研究，提出改进的算法，并应用于颜色图像内容检索中，进一步提出了改进的基于图像内容检索算法。本文研究的主要内容包括:　　 1、本文探讨了几种典型的矢量量化码书设计算法的原理和特点。针对成对最邻近算法(Pair-wise nearest neighbor algorithm，PNN)码书生成具有随机性和搜索获胜码字计算量较大的缺点，提出排序成对最邻近算法(ordered Pair-wise nearest neighbor，OPNN)和排序多融合最邻近算法(ordered PNN with multiple merging，OPNNM)两种改进算法，并运用于LBG初始码书的生成，以达到最优码书设计。通过对两种改进算法进行仿真验证，并与已有算法对比，实验结果表明改进的算法在编码效果上相对于原算法都有较大改进。　　 2、将改进的码书设计算法应用到基于颜色特征的图像内容检索中，提出了结合颜色直方图和颜色转移矩阵的综合检索算法。通过对该改进算法进行仿真验证，并与现有算法对比，结果表明改进的算法相对于现有的算法在图像查准率和运查全率上都较大提升。