La imaginería comprimida de instantáneas de video (SCI) es una nueva tecnología de imagen que utiliza un detector bidimensional para capturar datos de video tridimensionales durante un solo tiempo de exposición, y luego reconstruye los datos originales de video mediante un algoritmo adecuado. Aunque muchos algoritmos actuales muestran un desempeño sobresaliente en la tarea de reconstrucción de video SCI, la mejora en la calidad de la reconstrucción a menudo requiere sacrificar la velocidad de reconstrucción, lo que reduce significativamente la capacidad en tiempo real del algoritmo. Para equilibrar la calidad y la velocidad de reconstrucción, este artículo propone un método de reconstrucción profunda de video SCI de extremo a extremo basado en Mamba-2 llamado M2BA-SCI. La red M2BA-SCI está compuesta por un módulo de preprocesamiento, un bloque generador de tokens, un bloque de atención Mamba y un bloque de reconstrucción de video, donde el bloque de atención Mamba está principalmente compuesto por un bloque de atención lineal Mamba-2 y una red neuronal feedforward. Experimentos extensos en conjuntos de datos de video simulados y reales muestran que M2BA-SCI logra un efecto más equilibrado en comparación con algoritmos anteriores, mejorando la calidad de reconstrucción mientras mantiene una velocidad rápida. En el conjunto de datos estándar de video en escala de grises, el PSNR promedio fue 34.85, el SSIM promedio fue 0.966, y el tiempo de ejecución fue de 0.23 s. En el conjunto de datos estándar de video a color, el PSNR promedio fue 36.21, el SSIM promedio fue 0.963, y el tiempo de ejecución fue de 1.03 s. M2BA-SCI trae una nueva idea para la reconstrucción de video SCI y proporciona una referencia para diseñar algoritmos con mayor calidad de reconstrucción basados en el modelo Mamba.

captura comprimida de video; percepción comprimida; Mamba-2; aprendizaje profundo