本發(fā)明公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無參考圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法，該方法利用全參考方法對(duì)添加失真后的圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估并反饋給決策模型，該決策模型的目標(biāo)是為當(dāng)前圖像選出能造成質(zhì)量下降最小的失真操作。由于圖像質(zhì)量所能下降的幅度與圖像本身的質(zhì)量密切相關(guān)，為了更好地進(jìn)行決策選擇，模型中存在的狀態(tài)值會(huì)學(xué)習(xí)到有關(guān)圖像質(zhì)量的特征，因此將狀態(tài)值作為圖像質(zhì)量的映射。在訓(xùn)練過程中只需要高質(zhì)量圖像作為輸入，而不需要失真圖像以及主觀分?jǐn)?shù)，在測(cè)試過程中將狀態(tài)值直接作為質(zhì)量分?jǐn)?shù)輸出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他不使用主觀分?jǐn)?shù)的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法相比，本方法性能更加優(yōu)異。