本发明公开了一种基于生成对抗网络的DIBR系统空洞填充方法，首先收集一批参考图像样本和对应的深度图像，生成训练样本，采用此训练样本对生成对抗网络进行训练，得到用于DIBR系统空洞填充的生成模型，然后采用与训练样本相同的方法生成待填充目标图像对应的张量，并生成前景抑制蒙版，处理得到输入张量，将其输入至生成模型，最后对输出结果进行进一步处理得到空洞填充后的目标图像。本发明采用生成对抗网络提取低级特征和高级语义特征，提高填充的空洞区域和剩余部分像素的一致性。