本发明公开了一种基于Spiking‐卷积网络模型的图像边缘检测方法，属于图像处理技术领域，解决现有技术仅仅模拟生物神经系统的空间层次结构，缺乏对时间特征的解释问题。本发明基于视觉分层结构的信息处理连接方式，构建有输入层、Spiking‐卷积层和输出层的卷积结构的Spiking‐卷积网络模型；将构建好的卷积结构的Spiking‑卷积网络模型，运用拉普拉斯高斯算子和高斯差分算子分别作为Spiking‑卷积层的滤波器，形成基于算子的Spiking‐卷积算法；获取图像，将图像灰度值像素编码为Spiking神经元，作为Spiking‐卷积网络模型的输入层；将基于算子的Spiking‐卷积算法运用于Spiking‐卷积网络模型，对输入层采取脉冲卷积，然后再根据Spiking阈值点火模型，重构输出图像的边缘。本发明用于图像预处理、特征提取、边缘检测，涉及神经网络，机器学习，Deep Learning。