本发明提供了一种基于多模型融合的图像分类方法。本发明将所述待分类图像数据集进行预处理，获取训练数据集和测试数据集；然后进行灰度处理，并对灰度处理后的训练数据集和测试数据集进行特征提取，生成训练特征集和测试特征集；通过所述训练特征集和测试特征集在多个预设的网络模型中分别进行测试，得到测试的多个测试模型和多个训练模型；分别对所述多个网络训练模型和多个测试模型进行聚类融合，并生成训练聚类中心和测试聚类中心；根据所述训练聚类中心，对所述待分类图像数据集进行分类，获取分类结果；将所述分类结果传输至所述测试聚类中心，判断所述分类结果是否正确，并在分类结果正确时，并将对应的图像进行类型标记。