El abuso de las luces altas deslumbra a los conductores en sentido contrario cuando los vehículos se encuentran por la noche, lo que puede causar fácilmente accidentes de tráfico. Los algoritmos existentes de anti-halación de visión nocturna basados en fusión de imágenes de diferentes fuentes pueden eliminar la halación y obtener imágenes fusionadas con colores y detalles ricos. Sin embargo, los algoritmos eliminan erróneamente cierta información importante de alta luminosidad. Para abordar el problema, se propone un algoritmo de anti-halación de visión nocturna basado en la generación de secuencias de baja frecuencia. El modelo de generación de secuencias de baja frecuencia se construye para generar secuencias de imágenes con diferentes grados de eliminación de halación. Según la iluminancia estimada para las secuencias de imágenes, la síntesis de secuencias propuesta basada en la maximización de la información visual asigna un peso grande a las áreas con buena luminosidad para obtener la imagen fusionada sin halación y con detalles ricos. En cuatro escenas típicas de halación que abarcan la mayoría de los casos de conducción nocturna, el algoritmo propuesto elimina efectivamente la halación mientras retiene información útil de alta luminosidad y tiene una mejor universalidad que otros siete algoritmos de comparación avanzados. Los resultados experimentales muestran que la imagen fusionada obtenida por el algoritmo propuesto es más adecuada para la percepción visual humana y ayuda a mejorar la seguridad en la conducción nocturna.