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在基于点到线模型扩展LBG(linde-buzo-gray algorithm)矢量量化算法的基础上,提出了一种更为高效的新型自适应LBG矢量量化算法,并给出了该算法在干涉高光谱图像无损压缩中的实际压缩方案。该算法在LBG算法码书中利用点到线的垂线关系基础上进行了改进,执行进一步的自适应化迭代进而获得了更小的残差。将自适应LBG矢量量化算法应用于干涉高光谱LASIS(large aperture static imaging spectrome-ter)图像数据无损压缩中,实验结果表明,该方法比原有