随着计算机多媒体技术、信息技术和网路技术的飞速发展,以数字设备制作、以数字形式存储、处理和传输静态图像或动态图像的需求越来越多。由于数字图像信息量很大,存储时将占据很大空间,而传输码速率大大超出现有信道。为了提高传输效率和减少存储空间,必须采取有效的压缩编码算法消除图像中所包含的各种冗余信息并使用尽量少的比特数来描述图像。矢量量化一直是图像编码领域最常用的有损压缩技术之一,具有信息理论概念上的最优性和实际应用的简易性。本文研究了矢量量化在图像压缩中的压缩编码中的应用。在编码过程中,矢量量化编码器在码书中为每个输入图像块矢量寻找最匹配码字,并将其索引号而非码字本身传送到解码端,因而此编码算法能提供较高的压缩比,解码过程也只需进行简单的查表操作。传统的矢量量化压缩算法将图像分割为相同大小的编码块,该方法存在较多的冗余。为了提高矢量量化压缩算法的效率,结合多级矢量量化器本文提出了一种新的基于四叉树分割的变维矢量量化图像压缩算法。实验结果表明,相对于全搜索的矢量量化方法,在相同码率下,本文所提算法编码时间较短且重建图像质量较好。本文最后研究了图像传感器的颜色插值算法。详细介绍了基于Bayer格式颜色滤波阵列的数字图像传感器的几种常用的颜色插值算法,并从图像质量及算法复杂度两个方面比较了这几种算法的优劣。通过试验表明,双线性插值算法的运算复杂度最低而适应性颜色层算法的图像效果最好。