矢量量化技术作为一种有效的压缩方法,以其压缩比大且解码算法简单的突出优点,在图像压缩和语音编码方面得到了广泛的应用.虽然矢量量化技术日趋成熟,但矢量量化的压缩标准一直没有被提出,主要原因是码书的标准与编码的对象密切相关,不同应用场合下的码书结构、码书的大小以及矢量的维数都不相同.因此,对码书的生成技术进行不断深入的研究是必须的.随着矢量量化数字产品的增多,如何有效地保护好这些产品的版权,也成为一个急需解决的问题.该论文围绕码书生成问题和矢量量化产品的版权保护问题进行了研究工作.论文工作主要分两部分第一部分针对码书生成技术中的初始码的选择问题,提出了对训练矢量集具有自适应能力的自适应初始码书生成算法,利用该算法对经典的LBG码书生成算法和基于自组织特征映射神经网络码书设计算法进行了改进,并通过实验证明了改进算法能够有效的提高码书的质量和缩短码书生成所有的时间.第二部分针对矢量量化数学产品的版权保护问题,提出了两种基于矢量量化的数学水印嵌入算法.第一种算法是利用授权码的方法在码书中嵌入数学水印,以防止非法用户的侵权行为.第二种算法是在第一种算法的基础上进行了改进,以跟踪合法用户对矢量量化产品的修改.实验结果证明了算法的有效性.