Los algoritmos de procesamiento de imágenes con alto rango dinámico (HDR) basados en aprendizaje profundo presentan un problema de cambio de color de la piel al procesar imágenes con personas. Para abordar este problema, este artículo propone un algoritmo de procesamiento de imágenes HDR para retratos basado en la fusión de múltiples características llamado U²HDRnet. El algoritmo consta de tres módulos: módulo de extracción de características de la piel, módulo de extracción de características de tres bordes y módulo de reconstrucción del color. Primero, el módulo de extracción de características de la piel separa la información de color y ubicación de la región de la piel; segundo, el módulo de extracción de características de tres bordes extrae respectivamente características locales, globales y semánticas de la imagen, fusionándolas con las características de la piel; finalmente, el módulo de reconstrucción del color realiza una interpolación espacial y de profundidad de color en la cuadrícula. Además, este artículo introduce un módulo mejorado de fusión de atención automática y convolución para mejorar el procesamiento HDR; asimismo, se creó el conjunto de datos HDR para retratos PortraitHDR, llenando un vacío en este campo. Los resultados experimentales muestran que U²HDRnet alcanza un PSNR de 31,42 dB y un SSIM de 0,985, superando a los algoritmos HDR comunes, logrando imágenes HDR de retratos de alta calidad y evitando la distorsión de la piel.

aprendizaje profundo;rango dinámico alto;extracción de características de la piel;mecanismo de atención;reconstrucción del color