Este estudio presenta un marco eficiente de mejora de imágenes de fondo de ojo basado en un modelo Mamba mejorado y el Modelo Probabilístico de Difusión de Desenfoque (DDPM). Al integrar la transformada wavelet para la extracción de características locales y aplicar un proceso de difusión inversa, este enfoque mejora significativamente la efectividad y eficiencia de mejorar imágenes de fondo de ojo de baja calidad. El modelo logra una mejora de alta precisión en los detalles de los vasos retinianos al reducir sustancialmente el número de parámetros. Pruebas exhaustivas en conjuntos de datos públicamente disponibles muestran que el enfoque sugerido supera varios métodos avanzados de mejora de imágenes de baja luz tanto en evaluaciones cuantitativas como cualitativas.