本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的深度图完善方法，包括步骤：1)将训练数据中的深度图片和RGB图片提取样本和标签，并提取正方形图片块；2)对训练数据提取出的正方形图片块样本进行数据增强，包括旋转、扭曲操作；3)将增强后的训练数据通过深度卷积神经网络进行训练；4)将需要处理的深度图和RGB图片通过预处理；5)将预处理过的深度图和RGB通过训练过的神经网络对深度进行完善。本发明方法充分利用了RGB图片中结构信息，左右深度的相互的关系，通过神经卷积神经网络强大的特征提取能力，解决了设备采集的深度图质量不高问题，从而更好地应用于工业和生活领域。