随着航天科技的进步,光谱图像的分辨率日益提高,光学遥感图像的信息量呈指数增长。星载设备有限的传输带宽与硬件资源难以满足海量数据的需求,因此如何有效的压缩数据就显得尤为重要。本文基于CCSDS123.0-B-1高光谱图像无损压缩算法标准,在某型号高光谱图像数据无损压缩的项目需求下,对算法进行了改进,对硬件实现进行了优化设计,并在Xilinx公司K7系列芯片上实现了该算法。本文首先对高光谱图像压缩算法进行了分析。根据算法原理,如果内部某个像素点压缩错误,会导致后续的压缩数据全部错误。为避免错误累积,本文选择32行图像数据作为一个数据立方体,每压缩完一个数据立方体后压缩器进行初始化,消除了错误无限传递的可能性,有效提升了压缩器的抗误码率。其次,本文给出了高速图像压缩系统的FPGA实现方案,压缩系统由预测器和编码器组成。在预测器的设计中,由于计算预测值时需要用到权重系数,在得到预测值后需要用预测值再去更新权重系数,这种算法结构映射到硬件实现时必然会产生反馈结构,反馈结构会影响算法在硬件上的实现速度。本文在设计中采用了双时钟和插入流水线方案来解决系统中的反馈问题,缩短了反馈回路内部的计算延时,提高了算法的计算速度,系统输入图像数据传输带宽可达960Mbps,满足项目的实际需求。在编码器的设计中,在对预测值进行编码时发现采用的Golomb Rice编码方式会产生大量连续为“0”的编码,这种情况的存在影响了图像的压缩率,所以在系统设计时对映射值编码前通过设定阈值进行比较,如果发现编码后有大量连“0”的存在,就不进行编码,直接写入原始数据。最后,本文搭建系统仿真验证平台,利用上位机对图像压缩系统进行仿真与下板验证。本文所采用的测试数据均来自于高光谱相机产生的实际图像数据,测试了不同宽度、谱段的连续数据,比对硬件压缩结果与上位机软件压缩结果的同时,将压缩后的数据通过解压与原始数据进行比对验证了本压缩系统设计的正确性。验证结果表明,本文所设计的高光谱图像压缩系统在压缩性能、安全性和可靠性等方面都满足航天任务的要求。