本发明公开了一种基于八元数卷积神经网络的图像分类方法，首先，输入训练图像，并且将训练图像表示成八元数矩阵的形式；其次，建立八元数卷积神经网络并且训练八元数卷积神经网络，学习得到每一层的网络参数，即训练模型；然后，用校验图像集进行校验，调整到最佳网络参数；最后，对测试图像进行测试，统计分类结果，计算识别率。本发明构造的八元数卷积神经网络，应用八元数矩阵表达方式保留图像内部的内在结构，使得在各种分类任务中，构造的网络与传统方法相比能够获得更高的图像的分类准确率。