Comme les images de champ lumineux enregistrent les informations sur les rayons lumineux dans l'espace et les angles, elles peuvent fournir des informations visuelles plus riches que les images 2D traditionnelles, mais leurs caractéristiques à haute dimensionnalité limitent l'utilisation des caractéristiques globales, l'exploitation des corrélations à longue distance et la complexité de calcul, ce qui limite les performances de compression et d'efficacité. Pour cela, nous proposons une méthode de compression d'image de champ lumineux de bout en bout efficacement pilotée par Mamba. Tout d'abord, nous extrayons des tranches 2D contenant des informations sur l'espace et le plan polaire à partir des images de champ lumineux 4D en utilisant pleinement Mamba pour capturer son contexte global. Ensuite, pour scanner les images de champ lumineux dans plusieurs directions et éviter une augmentation significative de la complexité de calcul, nous introduisons une stratégie de balayage sélectif 2D à canal efficace pour extraire précisément et efficacement les caractéristiques du champ lumineux. Enfin, du côté du décodage, nous avons conçu un module de reconstruction des restes qui améliore considérablement la qualité de la reconstruction des images tout en réduisant la quantité de paramètres et en diminuant le temps de codage et de décodage. Les résultats expérimentaux montrent que par rapport aux méthodes représentatives actuelles SADN, la méthode proposée a permis en moyenne de réduire le débit binaire de 7,4% et d'augmenter de 0,37 dB le PSNR sur des images de champ lumineux 7×7, tout en offrant une meilleure qualité visuelle subjective. En termes de temps de codage et de décodage, la méthode proposée a permis une amélioration significative de 10 à 20 fois. De plus, par rapport aux dernières méthodes actuelles LFIC-DRASC, la méthode proposée a permis en moyenne de réduire le débit binaire de 19,5% et d'augmenter de 0,58 dB le PSNR sur des images de champ lumineux 13×13.

Champ lumineux ; Compression d'images; de bout en bout; Mamba