图像数据是互联网中储存和传播信息的主要工具,伴随着网络用户的日益增加和信息交互的愈发频繁,这些数据的规模正以指数级的速度成长,这使得对其检索变得困难。并且,因为图像特征的维度普遍较高,特征之间的计算消耗大量成本,会导致出现“维度灾难”的问题。为了有效解决这些问题,基于向量量化的近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor,ANN）搜索方法作为一门重要的技术被广泛使用。但是,面对大规模的高维图像特征,向量量化方法的精度以及效率仍然需要进一步提升。因此,本文围绕大规模图像特征近似最近邻搜索中的向量量化开展研究,以提出更有效的量化方法,主要工作如下:（1）为了在保持精度不变的前提下降低向量量化方法的时间开销,提出了一种投影增强型残差量化（Projection-based Enhanced Residual Vector Quantization,PERVQ）方法。该方法在前期增强型残差量化方法（Enhanced Residual Vector Quantization,ERVQ）的基础上,对输入特征降维,使得码书训练和特征量化均在低维向量空间进行以提高效率。在优化码书过程中,将量化结果逆投影至原始维度,联合优化投影和总体训练误差,提升码书精度。（2）为进一步提升码书精度,降低量化损失。提出一种码字扩展增强型残差量化（Codewords-expanded Enhanced Residual Vector Quantization,CERVQ）。该方法将ERVQ与均值等分向量计算方法相结合,降低码书训练误差并提高特征向量量化精度。在量化阶段,同样利用均值等分向量计算方法对每层码书进行扩展,用得到的新码字对该层输入特征向量进行量化以提高量化精度。（3）在残差结构的向量量化方法中,前一层训练产生的误差会作为后一层训练的输入,使得前层码书的精度会影响后续层码书的精度。为了解决这一问题,提出一种聚合向量量化（Aggregate Vector Quantization,AVQ）方法,该方法将特征划分为维度相同的部分向量,构建并列的量化器,降低了码书间误差的传递。之后,再运用CERVQ中结合了码字扩展的迭代优化策略提升码书精度,降低总体量化误差。最后,本文根据这三种方法设计特征向量之间的近似欧氏距离快速计算方法,并在公开数据集上分别对所提出的三种量化方法进行ANN搜索性能评估,实验结果证明了这些方法的可行性。