本发明公开一种基于遗传算法和BP神经网络的索引图预测方法，首先，发掘BP神经网络良好的预测和泛化能力，建立了一种用于索引图预测编码的BP神经网络模型，从而利用待预测像素周围、因果邻域内的4个像素作为BP神经网络模型的输入，对待预测像素的索引值进行预测，能有效刻画索引图的全局数据相关和非局部相关的特定索引模式；其次，引进具有全局搜索能力的遗传算法来优化BP神经网络的初始连接权值和神经元阈值，建立了一种基于遗传算法的BP神经网络模型GA‑BP，从而降低BP神经网络对初始连接权值和神经元阈值的敏感性，提高了网络训练的速度和精度。