Algoritmos de processamento de imagens de alto alcance dinâmico (HDR) baseados em aprendizado profundo apresentam problemas de alteração da cor da pele ao processar imagens contendo retratos. Para resolver esse problema, este artigo propõe um algoritmo de processamento de imagens HDR para retratos baseado na fusão de múltiplas características, chamado U²HDRnet. O algoritmo consiste em três módulos: módulo de extração de características da pele, módulo de extração de características de três bordas e módulo de reconstrução de cores. Primeiro, o módulo de extração de características da pele separa informações de cor e localização da área da pele; em seguida, o módulo de extração de características de três bordas extrai características locais, globais e semânticas da imagem, fundindo-as com as características da pele; por último, o módulo de reconstrução de cores realiza interpolação espacial e de profundidade de cor na grade. Além disso, este artigo introduz um módulo melhorado de fusão de autoatenção e convolução para aprimorar o processamento HDR; também foi criado o conjunto de dados HDR para retratos PortraitHDR, preenchendo uma lacuna nesse campo. Os resultados experimentais mostram que o PSNR do U²HDRnet é de 31,42 dB, e o SSIM é de 0,985, superando os algoritmos HDR comuns, obtendo imagens HDR de retratos de alta qualidade enquanto evita distorções da pele.

aprendizado profundo;alto alcance dinâmico;extração de características da pele;mecanismo de atenção;reconstrução de cores