تسجيل صور الحقل الضوئي يحتوي على معلومات الفضاء والزوايا للأشعة الضوئية، مما يوفر معلومات بصرية أكثر غنى من الصور ثنائية الأبعاد التقليدية، ولكن خصائصها العالية البعدية تؤدي إلى قيود في استخدام السمات العالمية، واستكشاف الارتباطات على المسافات الطويلة وتعقيد الحساب، مما يحد من أداء الضغط وكفاءته. لهذا الغرض، تم تقديم طريقة ضغط صور الحقل الضوئي الفعالة التي تعتمد على محرك Mamba. أولاً، تم استخراج شرائح 2D تحتوي على معلومات الفضاء والأسطح القطبية من صور الحقل الضوئي رباعي الأبعاد، وتم استخدام Mamba لالتقاط معلومات السياق العالمية بشكل كامل. ثم، من أجل مسح صور الحقل الضوئي في عدة اتجاهات وتجنب زيادة كبيرة في تعقيد الحساب، تم إدخال استراتيجية فحص انتقائية فعالة بقناة 2D لاستخراج سمات الحقل الضوئي بدقة وكفاءة. وأخيراً، تم تصميم وحدة إعادة بناء البقايا في نهاية العملية، والتي قدمت تحسنًا ملحوظًا في جودة الصور المعاد بناؤها على الأساس الحقلي واستقلص الوقت المستغرق في الترميز والفك. أظهرت النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة حققت متوسط تخفيض نسبة البتات بنسبة 7.4٪ وارتفاع الدمج بمقدار 0.37 ديسيبل في جودة إشارة الضغط على الصور الحقلية بدقة زاوي 7 × 7 مقارنة بأسلوب التمثيل المرجعي الموجود SADN، وفي الوقت نفسه كانت لديه أداء أفضل في الجودة البصرية الجنرالية. من حيث الزمن المستغرق في الترميز والفك، حققت الطريقة المقترحة تحسيناً كبيراً بنسبة 10-20 مرة. بالإضافة إلى ذلك، مقارنة بأحدث طرق الرمز والفك التي توجد حالياً LFIC-DRASC، حققت الطريقة المقترحة تخفيضاً متوسطاً بنسبة 19.5٪ في كثافة البتات وزيادة بمقدار 0.58 ديسيبل في جودة إشارة الضغط للصور الحقلية بدقة زاوي 13 × 13.

light field;image compression;end-to-end;Mamba