本发明提供一种基于全卷积神经网络的皮肤镜图像自动分割方法，该方法包括以下四个步骤：1：皮肤镜图像与真值图获取；2：全卷积神经网络结构设计；3：特征融合与逐像素分割方法设计；4：网络训练与分割；通过以上步骤，训练得到一个端到端的深度卷积神经网络，能够对皮肤镜图像做精准分割，同时对小面积皮损区域有效，解决了皮肤科计算机辅助诊断系统中，皮损区域分割不佳，影响后续诊断准确性的实际问题。