Изображения поля света, записанные информацию о пространственной и угловой информации лучей света, могут предоставить более богатую визуальную информацию, чем традиционные двухмерные изображения, но его многомерные характеристики приводят к ограничениям с точки зрения использования глобальных признаков, извлечения долгосрочной связности и вычислительной сложности, что ограничивает эффективность и эффективность сжатия. Для этой цели в данной статье предлагается эффективный метод сжатия изображений поля света от конца к концу, управляемый Mamba. Во-первых, изображения 2D-срезов, содержащие пространственную и угловую информацию, извлекаются из изображений поля света 4D, и Mamba используется для полного захвата его глобальной контекстной информации. Во-вторых, для сканирования изображений поля света в нескольких направлениях и избежания значительного увеличения вычислительной сложности вводится эффективная стратегия селективного сканирования 2D, для точного и эффективного извлечения особенностей поля света. Наконец, на этапе декодирования разработан модуль повторного построения остатков, который существенно повышает качество восстановленного изображения на основе сокращения количества параметров и снижения времени кодирования и декодирования. Результаты экспериментов показывают, что предложенный метод в среднем обеспечивает снижение битовой скорости на 7,4% и улучшение качества PSNR на 0,37 дБ по сравнению с существующими представительными методами, такими как SADN, на изображениях поля света с разрешением 7 × 7 углов, а также проявляет лучшую субъективную визуальную оценку. В отношении времени кодирования и декодирования предложенный метод обеспечивает значительное улучшение в 10-20 раз. Кроме того, по сравнению с последними существующими методами LFIC-DRASC, предложенный метод в среднем обеспечивает снижение битовой скорости на 19,5% и улучшение качества PSNR на 0,58 дБ для изображений поля света с разрешением 13 × 13 углов.

поле света; сжатие изображения; от конца к концу; Mamba