本发明提出一种端到端预处理网络驱动的无镜头成像重建方法，包括以下步骤：S1、原始图像经过扩散体无镜头成像系统获得测量图像；S2、构建轻量型卷积神经网络CNN‑ISP‑net，并使用训练集进行训练；S3、将测量图像和点扩散函数输入训练后的轻量型卷积神经网络进行预处理，获得预处理后的测量图像和点扩散函数；S4、构建并训练Le‑ADMM网络用以进行图像重构，S5、将预处理后的点扩散函数和测量图像共同输入已训练好的Le‑ADMM网络中进行图像重构。本发明通过轻量型卷积神经网络CNN‑ISP‑net分别对测量图像和测量点扩散函数进行预处理，优化测量图像质量，并使测量点扩散函数更接近理想点扩散函数，达到提升重构图像效果的目的。