광장 이미지는 빛의 공간 및 각도 정보를 기록하여 기존 2D 이미지보다 풍부한 시각 정보를 제공하지만, 고차원 특성으로 인해 기존 압축 방법이 전역 특성 활용, 장거리 상관성 발굴 및 계산 복잡성 측면에서 제한이 있어 압축 성능과 효율성 향상에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 효율적인 Mamba 기반의 종단 간 광장 이미지 압축 방법을 제안한다. 먼저 4D 광장 이미지에서 공간 및 극면 정보를 포함하는 2D 슬라이스를 추출하고 Mamba를 활용하여 전역 컨텍스트 정보를 충분히 포착한다. 둘째, 광장 이미지를 여러 방향으로 스캔하면서 계산 복잡도 급증을 피하기 위해 채널 효율적인 2D 선택적 스캔 전략을 도입하여 광장 특성을 정밀하고 효율적으로 추출한다. 마지막으로 복호기 측에 잔차 재구성 모듈을 설계하여 파라미터 수와 인코딩/디코딩 시간을 줄이면서 재구성 영상 품질을 크게 향상시킨다. 실험 결과 기존 대표 방법인 SADN과 비교해 7×7 각도 해상도의 광장 이미지에서 평균 7.4% 비트율 감소와 0.37 dB PSNR 향상을 달성했으며 주관적 시각 품질도 우수하다. 인코딩/디코딩 시간에서는 10~20배의 큰 향상을 보였다. 또한 최신 방법인 LFIC-DRASC와 비교해 13×13 각도 해상도의 광장 이미지에서 평균 19.5% 비트율 감소와 0.58 dB PSNR 향상을 달성했다.

광장; 이미지 압축; 종단 간; Mamba