A compressão instantânea de vídeo por imagem comprimida (SCI) é uma nova tecnologia de imagem que captura dados de vídeo tridimensionais usando um detector bidimensional dentro de um único tempo de exposição, e então reconstrói os dados de vídeo originais utilizando um algoritmo adequado. Embora muitos algoritmos atuais apresentem excelente desempenho na tarefa de reconstrução de vídeo SCI, a melhoria da qualidade da reconstrução geralmente requer sacrificar a velocidade de reconstrução, o que reduz significativamente a capacidade em tempo real do algoritmo. Para equilibrar a qualidade e a velocidade da reconstrução, este artigo propõe um método de reconstrução profunda de vídeo SCI de ponta a ponta baseado no Mamba-2, chamado M2BA-SCI. A rede M2BA-SCI é composta por um módulo de pré-processamento, bloco gerador de tokens, bloco de atenção Mamba e bloco de reconstrução de vídeo, em que o bloco de atenção Mamba é composto principalmente por um bloco de atenção linear Mamba-2 e uma rede neural feedforward. Experimentações extensas em conjuntos de dados de vídeo simulados e reais mostram que o M2BA-SCI alcança um efeito mais equilibrado em comparação com algoritmos anteriores, melhorando a qualidade da reconstrução enquanto mantém uma velocidade rápida. No conjunto de dados padrão de vídeo em escala de cinza, o PSNR médio foi de 34,85, o SSIM médio foi de 0,966 e o tempo de execução foi de 0,23 s. No conjunto de dados padrão de vídeo colorido, o PSNR médio foi de 36,21, o SSIM médio foi de 0,963 e o tempo de execução foi de 1,03 s. O M2BA-SCI traz uma nova ideia para a reconstrução de vídeo SCI e fornece uma referência para projetar algoritmos com maior qualidade de reconstrução baseados no modelo Mamba.

imagem comprimida instantânea de vídeo; sensoriamento comprimido; Mamba-2; aprendizado profundo