随着高光谱遥感在国民经济领域的广泛应用，成像光谱仪技术得到迅速发展。高光谱遥感图像的光谱通道数达到上百个，光谱分辨率越来越高，使得高光谱遥感图像的数据量急剧增加。庞大的数据量给高光谱遥感图像的存储和传输带来了巨大压力，严重制约了其应用，因此，对高光谱遥感图像进行有效地压缩显得更加迫切。矢量量化作为一种高效的图像数据压缩编码技术，具有压缩比高、编解码简单且速度快的优点，在高光谱遥感图像压缩领域得到了广泛应用。本文将阐述高光谱遥感图像的特性以及矢量量化的基本原理，并针对现有基于矢量量化技术的高光谱遥感图像压缩算法存在的不足，根据算法特性和图形学思想提出改进算法：1.针对基于LBG的高光谱遥感图像压缩算法存在计算量大和图像恢复质量不高的缺点，结合差值思想对算法进行改进，提出一种高光谱遥感信号的快速差值矢量量化压缩编码方法，经实验仿真表明，在压缩比相同的情况下，与原始算法相比，改进算法提高了图像的编码质量，同时也降低了算法的复杂度；2.针对现有基于几何学思想的点到直线模型的高光谱遥感图像压缩算法在寻找矢量点对应最佳矢量面的过程中存在计算量大的缺点，结合小波变换的特性，提出一种改进的基于小波域子矢量的点到线模型的高光谱遥感图像压缩算法，经实验仿真表明，在码书尺寸相同的情况下，改进算法的计算量得到大幅地降低，同时图像量化后的信息熵也得到降低；3.针对现有利用哈达玛变换性质的基于矢量量化的高光谱遥感图像压缩算法，其思想是通过增加额外零矢量的方式来使用快速算法，根据矢量量化编码的特点，显然其在算法计算量上存在可以改善的空间，结合哈达玛变换的特性，提出一种基于矢量维数分割量化的高光谱遥感图像压缩算法，通过矢量分割使每一个部分都满足哈达玛变换的要求，经实验仿真表明，在码书尺寸相同的情况下，改进算法在图像恢复质量和算法复杂度上都明显得到改善；4.为了适应不同场景下的应用需求，针对现有的基于矢量量化高光谱遥感图像压缩算法存在的不足，在矢量维数分割量化的高光谱遥感图像压缩算法的基础上，结合多级矢量量化思想，提出一种改进的基于多级矢量量化的高光谱遥感图像压缩算法，经实验仿真表明，改进算法在码书尺寸相同的情况下，图像的恢复质量和算法复杂度以及压缩比都得到大幅地改善。