1.一种超谱图像压缩方法，其特征在于，读取超谱图像数据，选取每个波段中的一段图像块作为矢量量化的输入信源，根据图像块尺寸和波段数构建3维矩阵，将3维矩阵转换为具有2的整数幂次的行矢量的矩阵B'；对矩阵B'的行进行哈达玛变换，对哈达玛变换后的矢量，利用分类平均法得到初始码书；构造基于初始码书的统计矢量，对统计矢量每维分量依能量的大小降序排列，获得一个最佳排序索引IOTH；根据最佳排序索引对初始码书和训练矢量的分量进行排序，得到最佳排序码书和排序后训练矢量集合，选取训练矢量集合的前部m维的分量作为训练子矢量，以集中矢量的能量；在子矢量域，搜索所有训练矢量的最佳匹配码字，更新训练矢量胞腔索引值，以胞腔的质心更新作为当前最佳匹配码字，获得最终码书和聚类索引I，对聚类索引I进行反排，得到编码索引I2, 打包空域码书y和编码索引I2，作为码书和压缩数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用分类平均法得到初始码书具体为：对哈达玛变换后的矢量，按照第一列分量重新进行升序行排序，记录这时的排序索引I1，对行排序后的训练矢量集E按行平均分组，依次选择每组第一个训练矢量生成初始码书Y，设定训练矢量的胞腔索引矩阵I，将初始码书中训练矢量归属到相应的胞腔中。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构造基于初始码书的统计矢量，具体为：

根据公式： ， 计算统计矢量分量，其中，i=1,2,…,k，

k为矢量的维数。

4.根据权利要求1所述的超谱图像压缩方法，其特征在于，选取前部m维的分量作为训练子矢量，具体为：对统计矢量进行降序排列，得到最佳排序索引IOTH，根据最佳排序索引IOTH对初始码书的分量进行重新排序得到最佳排序码书OY，截取OY的前m（m

5.根据权利要求1所述的超谱图像压缩方法，其特征在于，搜索所有训练矢量的最佳匹配码字具体为，对于排序后训练矢量OX，从其上一轮的归属胞腔的码字OYp开始，计算子矢量SOX和码字SOYp的欧式距离，将其作为当前最小失真Dmin，对于当前码字OYj，如果满足2

D1=(OX1 -OY1j1) ≥Dmin，排除码字OYj；否则计算子矢量的方差和D2，如果满足D2≥Dmin，则排除码字OYj ；否则计算部分失真 ，1≤q≤m,如果满足Dq(SOX, SOYj)≥Dmin，则排除码字OYj。

6.根据权利要求5所述的超谱图像压缩方法，其特征在于，如果部分失真Dm (SOX, SOYj)=Dq

7.根据权利要求1或5所述的超谱图像压缩方法，其特征在于，更新训练矢量胞腔索引值，具体为：找出排除码字后剩余的码字与OX的欧式距离最近的码字，记录相应码字的索引号I(j)，将训练矢量OX划分到第I(j)个胞腔中。