本发明提供了一种基于无监督深度神经网络的图像特征提取方法,具体包括如下步骤：获取当前不同视点的图像，调整所有图像为统一大小，并转成灰度图；对灰度图进行单应性变换，新生成的图像与原图重新构成一组图像对，最后吧所有的图像对构成一个图像集；随机选择每个图像对中的一张图像构成图像组A，另一张图像构成图像组B；把图像组A中每张图片按图像长宽比进行分块；把图像组B作为无监督深度学习神经网络的输入；利用计算出的误差对无监督深度学习神经网络进行反向传播。本发明的技术方案克服现有技术中基于卷积神经网络的提取速度慢，且需要大量标注数据用于网络训练的问题。