矢量量化作为一种有效的有损压缩技术,其基本原理是在码书中搜索与输入矢量最匹配的码字,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。其主要优点是具有较大的压缩比以及解码简单,因此被广泛地应用在静态图像编码、语音编码和语音识别中。矢量量化的三大关键技术是码书设计、码字搜索和码字索引分配,其中前两项尤为关键,而本文的研究重点是码字搜索。首先,在基于不等式判据的快速码字搜索算法研究中,文中针对基于均值不等式删除准则的各种算法引入子矢量和值及方差而增加了附加计算量和额外存储空间的问题,提出了改进的算法。该算法将两条子矢量删除准则结合在一个判据中,达到了简化的目的,尤其是避免了子矢量方差的计算,减少了离线和在线计算量,从而提高了搜索效率。其次,在基于自适应搜索范围及顺序的快速码字搜索算法研究中,文中针对原有算法采用的多个特征量效率不高和略显冗余的不足,提出采用单个特征量来表征每个矢量。这样在能够保证编码质量的前提下,节省了大量的离线计算量和存储空间,尤其也减少了在线计算量,有利于提高码字搜索速度。最后,在基于特征量排序的分维矢量量化快速码字搜索算法研究中,文中借鉴了基于不等式判据、基于自适应搜索范围及顺序、基于变换域的快速码字搜索算法的思想,提出了首先在局部余弦变换域采用改进的粒子群码书设计方法进行分维矢量量化码书设计,然后在对特征量排序的基础上进行有效的码字删除,从而明显提高了码字搜索效率。