随着现代图像传感器的空间分辨率不断提高以及航天技术的快速发展,图像压缩已成为一种基本技术。当前,各国航天局从太空中获取的高品质图像和高端医疗设备产生的医学图像,如BMP、TIFF或任何未压缩格式的高清图像会占用大量的存储空间,对数据存储容量和传输带宽带来了巨大挑战。在图像质量要求很高的遥感、医疗图像等特殊领域,有时候需要对图像数据进行无损或者近无损压缩,以得到高质量的重建图像。无损压缩标准JPEG-LS能够进行无损图像压缩,或者能够实现误差可控的近无损数据压缩。JPEG-LS的核心算法是一种利用上下文模型和Huffman编码的LOCO-I(Low Complexity Lossless Compression for Images)算法。该算法与JPEG2000和JPEG算法相比较,主要在于利用了Golomb行程编码,引入误差可控的近无损图像压缩,在近无损图像压缩方面更具优势,由于其算法复杂度相对较低,更适合FPGA的硬件实现。然而,Xilinx公司提供可用的JPEG-LS压缩算法的商用IP核的价格昂贵,且完全封装化,在产品开发中可扩展性差。本文研究了JPEG-LS压缩算法的编解码原理,对核心算法的上下文建模、Golomb-Rice编码、游程和常规模式的具体流程进行了详细分析,并在PC机上采用C语言对算法的编解码进行建模,且通过了大量特殊图像数据的测试,验证了硬件实现的可行性。在此基础上,进行解码器的系统设计,考虑到解码的实时性,以图像分块解码的方式,将原始图像分成8块,分别送入8路解码模块进行并行解码。整个设计采用VHDL硬件语言描述,通过功能仿真和静态时序分析,协同FPGA硬件开发板共同验证,解码器可正确实现遥感图像的解码。本解码系统在实时性和稳定性上都可满足遥感图像解码压缩的各项技术指标要求。