1.一种快速压缩高光谱信号的矢量量化方法，其特征在于，读取高光谱图像数据，截取转化为2维的矢量数据并分割成M部分，对分割出的各部分矢量数据分别进行哈达玛Hadamard变换；对Hadamard变换域的各部分矢量数据分别作离散度排序得到矢量数据(B1D、B2D，…，BMD)；提取矢量数据行矢量的前n维分量组成训练矢量集(B1T、B2T，…，BMT)，其中，n＝log2(k)，k为该部分矢量数据行矢量的维数；对训练矢量集(B1T、B2T，…，BMT)分别进行训练，得到矢量量化最后一次迭代产生的各部分训练矢量码书(Y1die、Y2die，…，YMdie)和对应的训练矢量码字索引(I1die、I2die，…，IMdie)；计算余下矢量数据的码书，将训练矢量码书和余下矢量码书重组连接，通过离散度反排序和hadamard反变换恢复出空域完整码书；

打包空域完整码书和对应的空域完整码字索引，存储或传输，其中，BMD代表第M部分离散度排序后的矢量数据，BMT代表第M部分训练矢量集，BMR代表第M部分余下矢量数据，YMdie、IMdie分别代表最后一次迭代产生的第M部分训练矢量码书和第M部分训练矢量码字索引。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分割矢量数据具体包括：读取3维高光谱n

图像数据，截取部分相同空间位置的像素值转化为2维矢量数据并按照2 的原则将矢量数n n

据分割为M个小部分，分割原则为：每部分的矢量维数都为2，维数不为2 的部分通过末尾n

补零使其维数为最接近2，各部分矢量维数之和等于原矢量维数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述离散度排序具体为：将行矢量某一维分量的最大值减去最小值得到差值获取行矢量该维分量的离散度，将离散度值分别按照降序排序，得到对应的排序索引作为各部分矢量数据的离散度排序索引，按照离散度排序索引将对应的各部分矢量数据的行矢量分量重排序，得到离散度排序后的各部分矢量数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对训练矢量集(B1T、B2T，…，BMT)进行训练具体为：按照行矢量第一维分量值的大小对各部分训练矢量进行升序排序，排序索引作为各部分矢量排序索引，按照各部分矢量排序索引重新排序各部分训练矢量，将排序后的训练矢量按照码书大小进行平均分组，依次选取每组第一个矢量组成初始码书；根据初始码书和初始码字索引搜索训练矢量对应的最佳匹配码字，并将训练矢量划分到对应的胞腔中，记录对应的码字索引，直到所有矢量训练完成，更新码书，以各胞腔的质心代替原来胞腔对应的码字。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算余下矢量数据码书具体为：按照训练矢量码字索引(I1T、I2T，…，IMT)分别把对应部分余下矢量数据(B1R、B2R，…，BMR)中的行矢量依次分配到对应的胞腔中，以各胞腔质心作为对应胞腔的余下矢量数据的余下矢量码字YcR，根据余下矢量码字构建余下矢量数据码书。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，搜索最佳匹配码字具体包括如下

步骤：①根据训练矢量X的第1维分量X1、当前码字Yj的第1维分量Yj1，根据公式：

2

D1＝(X1-Yj1) 获取第一维分量差平方D1，如果D1≥Dmin，且X1≥Yj1，排除码字Yi(i＝

1,…,j)，如果D1≥Dmin，且X1

公式D2＝D1+(VX-VY) 确定变量D2，若不等式D2≥Dmin成立则排除码字Yj，③根据公式计算训练矢量X与当前码字Yj的累积失真，如Dq(X,Yj)≥Dmin成立，排除码字Yj，否则把训练矢量X划分到对应的胞腔中，其中，Xi为训练矢量X的第i维分量，Yji为码字Yj的第i维分量，n为训练矢量的维数，Dmin为当前最小失真，N为码书尺寸。

7.根据权利要求1-5其中之一所述的方法，其特征在于，将训练矢量码书和余下矢量码书重组连接具体为：按最终训练矢量码字在前，最终余下矢量码字在后的顺序，把相同序n号的最终训练矢量码字和最终余下矢量码字连接起来，合并重组成2 维的完整码书。