本发明公开了一种基于深度卷积网络的模糊可变图像盲复原方法，包括以下步骤：S1、对模糊图像需要考虑的模糊类型进行建模，确定每种模糊类型的模糊参数范围；S2、根据步骤S1确定的每种模糊类型的模糊参数范围，合成具有可变模糊的训练数据集，其中每组训练数据包括清晰图像、模糊图像和模糊参数；S3、搭建并训练深度卷积网络：将训练数据集输入神经网络，优化神经网络权重，得到训练好的深度卷积网络；S4、将待复原的模糊图像输入训练好的深度卷积网络，输出即为复原的清晰图像。所述方法摆脱了传统去模糊算法的限制，采用全卷积网络来估计多种可变模糊，提高了算法的精度和速度。