本发明公开了一种基于深度神经网络的眼底图像拼接方法，包括以下步骤：S1读取采集到的多张眼底图像，将眼底图像处理为眼底血管图；S2对眼底图像和眼底血管图进行去黑框处理；S3通过预先训练过的深度神经网络确定基准图及初步判断眼病的类型，并赋予每张眼底图像一个标签；S4采用SURF算法、HOG算法和LBP算法提取眼底图像和眼底血管图的特征点，并对所有特征点赋予不同的权重值；S5对所有特征点进行匹配；S6按照优先保留权重值大的特征点对的原则，采用RANSAC算法对所有特征点对进行筛选；S7计算特征点对的透视变换矩阵，对图像进行拼接；S8将拼接好的图像输入到深度神经网络进行检测。本发明能提高拼接图像的准确性和拼接效率。