La reconstrucción de campo de luz (LF) es una técnica para sintetizar vistas entre imágenes LF y se han propuesto varios métodos para obtener imágenes reconstruidas de LF de alta calidad. En este documento, proponemos una red de exploración progresiva que utiliza una fusión de canales eficiente para la reconstrucción de campo de luz (Prex-Net), que consta de tres partes para producir rápidamente imágenes de LF sintetizadas de alta calidad. El módulo de extracción de características iniciales utiliza convolución 3D para obtener correlaciones profundas entre múltiples imágenes de entrada LF. En el módulo de fusión de canales, el mapa de características inicial extraído pasa a través de bloques de fusión ascendente y descendente sucesivos y busca continuamente características necesarias para la reconstrucción de LF. El bloque de fusión recopila los píxeles de los canales mediante pixel shuffle y aplica convolución a los píxeles recopilados para fusionar la información existente entre los canales. Finalmente, el módulo de restauración de LF sintetiza imágenes de LF con alta resolución angular a través de una convolución simple utilizando las salidas concatenadas de los bloques de fusión descendente. El Prex-Net propuesto sintetiza vistas entre imágenes LF más rápido que los métodos existentes de restauración de LF y muestra buenos resultados en el rendimiento de PSNR de la imagen sintetizada.