Para a tarefa de geração de imagens de alto alcance dinâmico (HDR), a fim de resolver os problemas existentes nos métodos atuais, como o longo tempo de captura de imagens de múltiplas exposições, a existência de deslocamento entre quadros em cenas dinâmicas, e a grande quantidade de parâmetros e cálculos do algoritmo, este artigo propõe um algoritmo leve de fusão de imagens HDR baseado em uma câmera de resposta linear-logarítmica e coletou um conjunto de dados de imagens em escala de cinza com múltiplos ganhos. Primeiro, utiliza-se um módulo residual multiescala aprimorado para extrair características de múltiplos níveis das imagens de entrada e aumentar a dimensionalidade das características; em seguida, as características de múltiplos níveis são inseridas em uma estrutura Attention-UNet com convolução profundidade-separável para extrair informações de múltiplos níveis e fundir as características; em seguida, utiliza-se convolução ponto a ponto para fundir as características profundas da imagem, produzindo uma imagem HDR compatível com dispositivos de exibição padrão sem necessidade de mapeamento de tom adicional; por fim, compara-se o desempenho, a quantidade de parâmetros e o cálculo de várias estruturas de ablação para obter a solução ótima que garante o efeito de fusão e uma rede leve. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo proposto apresenta bom desempenho tanto em efeitos visuais subjetivos quanto em indicadores objetivos, com MEF-SSIM de 0.9866, fidelidade visual de 1.76, gradiente médio de 3.94 e frequência espacial de 14.32. O algoritmo de fusão de imagens HDR proposto mantém excelente efeito de fusão e robustez mesmo na presença de diferenças significativas entre imagens de múltiplos ganhos, apresentando características leves, com a quantidade de parâmetros do modelo de apenas 0.612M e complexidade computacional de 7.254 GFLOPs.

imagens de alto alcance dinâmico; fusão de imagens; aprendizado não supervisionado; mecanismo de atenção; leveza