自20世纪90年代后,随着高光谱图像在航天遥感、地质勘探、科研考察等多个领域的丰富实用,使高光谱成像仪技术水准快速提高,高分辨率的高光谱成像技术日益成熟,图像分辨率不断提高,其信息量也随着快速的增加。因而,不断增加的图像数据量提出了对存储空间、信道宽度、实时处理速度等更高的要求。同时高光谱图像获取成本非常高昂,有损压缩模式会损伤数据的完整性。因而本课题研究的主要内容是高光谱图像的无损压缩技术,并着重的介绍了JPEG-LS算法,并采用FPGA进行无损压缩算法实现。文中引入了高光谱数据的基本定义,简单介绍了光谱仪的成像原理。并针对高光谱图像本身的特征对其相关性进行了分类分析,大致介绍了几年来高光谱图像无损压缩技术的发展,并进行归类介绍。之后,引出了基本的编码知识,并详细的介绍了JPEG-LS标准及其核心理论基础LOCO-I算法,对图像建立了一般分布模型,并对实际数据进行修正使其统计分布适合于哥伦布编码过程,并详细的给出了算法流程,跳转方式,在这个过程中,详细的使用了公式解读了算法过程中的原因由来,为之后算法的进一步改进提供了依据。算法研究基础上,第四章简要介绍了近年来FPGA的发展,并简单介绍了Xilinx公司的FPGA产品和其配套的ISE软件开发环境,根据前一章节中清晰的算法分布过程,将JPEG-LS算法的硬件实现分为三个大的模块:预测及编码值输出模块、常规编码或者游程编码模块、时序控制模块,并在完成代码的基础上使用Isim软件对各个模块进行仿真验证,最终获得正确编码结果。