本发明属于三维重建技术领域，具体涉及一种基于深度学习的多聚焦三维重建方法。包括以下步骤：首先，利用真实场景的图像数据构建离焦序列集合与模拟真实深度集合；其次，将构建的离焦序列集合与模拟真实深度集合输入设计的深度学习网络结构中进行训练；然后，采集待测场景的离焦序列集合，通过训练后的神经网络得到待测场景的深度预测图；最后，将离焦序列集合的方差图作为引导图对深度预测图进行引导滤波得到待测物体最终的三维重建结果。本发明的方法具有较好的扩展性，可实现不同应用场景的快速部署应用。