本发明涉及计算机视觉与医学图像处理领域，尤其涉及一种融合中心线图和增强对比度网络的血管分割方法及其系统，包括以下步骤：在数据集中选取n张眼底视网膜图像记为数据集；增强数据集，然后将其按比例划分为训练集和测试集；构建网络结构，对输入图像进行特征提取和分析，然后将得到的特征图送入解码器，进行特征图融合；用损失来量化预测结果和真实标签之间的差异程度，进而得到总体损失；使用反向传播计算损失函数对网络参数的梯度，对网络结构的参数进行优化，保存得出最优的网络权重和偏置量，用于对测试集的眼底视网膜图像进行血管分割，最后保存图像。本发明将传统的血管分割方法和深度学习方法相结合，可以充分发挥两种方法的优点。