本发明提出了一种图卷积神经网络的眼底图像血管分割方法。通过特征提取网络提取眼底图像特征信息，建立四层多尺度特征表示网络；其中，低三层的特征图作为图的低层次卷积特征聚合模块的输入；高三层的特征图作为图的高层次卷积特征聚合模块的输入，特征图上的像素作为图的结点，像素之间的关系作为边。高层次卷积特征聚合模块利用更多的语义信息重构无血管视网膜图像，低层次卷积特征聚合模块利用更多的细节信息对血管进行分割。本发明还通过低秩矩阵的矩阵填充法得到无血管的眼底图像，作为标签来训练基于图的高层次卷积特征聚合模块，增强前景背景的对比，提高算法分割精度。