在某些工业应用中经常需要高度精确的颜色信息用于显示、再现以及质量控制等环节，而普通的红绿蓝三色图像根本无法达到所需精度，需要用到多(超)光谱图像技术。然而，多(超)光谱图像数据量巨大，给图像存储和传输带来了极大困难，因此要对多(超)光谱图像进行有效压缩。本文讨论的多(超)光谱图像压缩特别指无损／近无损压缩，即在信息量损失极小的情况下取得极大的压缩比。本文首先讲述了压缩理论基础、超光谱图像技术现状和色度学理论。然后针对超光谱图像存在谱间冗余和空间冗余的特点，在保证重建图像与原始图像具有极微色差的条件下，用主元分析(PCA)去除谱间冗余，用JPEG2000去除空间冗余并编码。对7幅31段16位的超光谱纺织品图像的压缩实验表明：由PCA和JPEG2000组成的超光谱压缩系统，只要选取好压缩参数，能够在极小色差(＜0.5)条件下取得较大的压缩比(压缩率10～20)。此外，本文进一步讨论了几种提高压缩速度的方法和压缩比的选取问题。