命令参数（以1bit量化为例）：
-i ../images/sena.img -o ../images/quantized_img/sena_1bit.quan -b 1输入sena.img图像，输出1bit量化后图像sena_1bit.quan，量化比特数设置为1bit。
2，使用标量量化解码程序uqimg_dec对sena_1bit.quan进行解码。
命令参数：
-i ../images/quantized_img/sena_1bit.quan -o ../images/reconstructed_img/sena_1bit_re.img输入sena_1bit.quan编码文件，输出sena_1bit_re.img解码图像。
3，使用imgshow_n_uni.m程序显示原图像和1bit，2bit，4bit，6bit的量化编码解码后图像文件，并求出PSNR值来评价编码解码后的图像质量。
运行结果：
量化比特数原始文件大小量化后大小压缩率PSNR1bit64.0KB8.02KB7.98：118.61752bit64.0KB16.0KB4.06：121.50634bit64.0KB32.0KB2：135.00116bit64.0KB48.0KB1.33：146.4605随着量化比特数的增大，压缩率也在逐渐减小，但PSNR逐渐增大，PSNR越大说明图像质量越接近原始图像。
一般来说：
PSNR高于40dB说明图像质量极好（即非常接近原始图像），
在30—40dB通常表示图像质量是好的（即失真可以察觉但可以接受），
在20—30dB说明图像质量差；
最后，PSNR低于20dB图像不可接受。
调试矢量量化器 1，使用LBG算法程序trvqsp_img将sena图像的2x2像素块合并为矢量，采用LBG算法将其构成的4维空间分别划分为16，32，64，128，256个区域（对应16，32，64，128，256个码矢）。
命令参数（16个区域为例）：
../images/sena.img ../images/codebooks/sena22_16.cb -b 16 -w 2 -t 2输入sena.img文件，输出sena22_16.cb码本，码本大小为16，像素宽度为2，像素高度为2。
2，使用矢量量化编码程序vqimg_enc，并使用上面生成的sena22_16.cb码本对sena.img图像进行编码。
命令参数：
-i ../images/sena.img -o ../images/quantized_img/sena22_16.vquan -c ../images/codebooks/sena22_16.cb输入sena.img文件，输出sena22_16.vquan编码文件，使用的码本为sena22_16.cb。
3，使用矢量量化解码程序vqimg_dec对sena22_16.vquan编码文件进行解码。
命令参数：
-i ../images/quantized_img/sena22_16.vquan -o ../images/reconstructed_img/sena22_16_re.img输入sena22_16.vquan编码文件，输出sena22_16_re.img图像文件。
4，使用imgshow_n_vec.m程序显示原图像和16，32，64，128，256个区域的矢量量化编码解码后图像文件，并求出PSNR值来评价编码解码后的图像质量。
量化等级原始文件大小量化后大小压缩率PSNR1664.0KB8.04KB7.96：132.47873264.0KB10.0KB6.4：134.83326464.0KB12.0KB5.33：136.481412864.0KB14.0KB4.57：138.175725664.0KB16.0KB4：139.8419矢量量化编码随着量化等级的提高，压缩率虽然也在逐渐减小，但减小的幅度远小于标量量化时的情况，并且通过PSNR来看，各个量化等级下编码后的图像质量都很接近原始图像。
矢量量化利用像素间的相关性，性能比标量量化好。