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提出了一种基于快速独立分量分析(FastICA)的高光谱图像压缩算法。首先引入虚拟维数算法估计图像中的目标端元个数,进而提取出感兴趣的目标端元矢量,并初始化快速独立分量分析的混合矩阵;利用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,从降维后的主分量中提取独立分量;对独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,实现目标分割。对高光谱图像进行谱间Karhunen-Loeve变换,利用比例位移法对感兴趣目标的小波系数进行提升,最后对各主分量进行最优码率的SPIHT压缩。实验结果表明,该方法在获得较高压缩性能的同时能够有