本发明公开一种基于机器学习的图像处理方法，包括：在接收到处理基于机器学习图像的处理指令时，获取图像的选定区域；选定图像的待处理轮廓以及范围；使用预训练的网络对目标对象的图像特征信息进行分析，以对初始轮廓图像进行扩选，得到目标对象的轮廓图像；根据轮廓图像的景深信息将轮廓图像分割为多个子区域图像，并获取每一个子区域图像对应的三维信息，构建得到基于机器学习目标对象对应的三维图像；针对轮廓图像进行去噪处理；针对去噪图像进行二值化处理；对二值化模糊缺陷特征图进行形态学处理；遍历经过形态学处理后的二值化模糊缺陷特征图中的各个像素，确定所述目标对象是否存在模糊缺陷。本发明可以减少错误检测，提高检测准确度。