为了降低图像特征向量量化的近似表示和高维向量带来的码书训练时间开销，提出了一种投影增强型残差量化方法。在前期的增强型残差量化工作基础上，将主成分分析与增强型残差量化相结合，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；在低维向量空间上训练码书过程中，提出了联合优化方法，同时考虑投影和量化产生的总体误差，提升码书精度；针对该量化方法，设计了一种特征向量之间的近似欧氏距离快速计算方法用于近似最近邻完全检索。结果表明，相比增强型残差量化，在相同检索精度前提条件下，投影增强型残差量化的只需花费近1/3的训练时间；相比其它同类方法，所提出方法在码书训练时间效率、检索速度和精度上均具有更优的综合性能。该研究为主成分分析同其它量化模型的有效结合提供了参考。