本发明提供一种基于HSV色彩空间的多曝光高动态范围图像重建方法。所述方法包括将多曝光低动态范围图像进行伽玛校正，得到的伪高动态范围图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，并进行裁剪；将不同曝光对应图像的明度分量送入亮度分支网络，对于动态场景下多曝光图像不对齐的问题，基于注意力机制消除鬼影，得到预测的V通道图像；同时将中等曝光图像的色调和饱和度分量送入色度分支网络，设计多级结构，基于编解码模型分别学习两种色度信息特征，并利用轻量网络学习两者之间的关联特征，得到预测的H和S通道图像；最终重建的三个通道图像拼接后转换到RGB色彩空间，得到高质量的高动态范围重建图像。本发明模拟人眼视觉感知特性，从源头上剔除特征学习过程中的冗余信息，在保证高动态范围图像重建视觉效果的基础上，实现了模型轻量化。