本发明涉及一种基于卷积神经网络的壁画线描图生成算法，包括以下步骤：收集壁画和线描数据，建立壁画-线描数据集；基于VGG16模型搭建深层卷积神经网络模型；使用制作好的壁画-线描数据集通过梯度下降算法进行模型训练；利用验证集进行验证，如果在验证集上损失下降，则保存模型；在此期间不断在验证集上进行调优，并使用最优模型在测试集上进行测试。本发明设计合理，其通过建立壁画-线描数据集、基于VGG16进行改进并搭建深层卷积神经网络模型、利用梯度下降算法进行模型训练、调整学习率等方式进行验证调优，最后测试输出高质量的线描图，并且不需要进一步的边界连接过程，处理速度很快。