本发明公开了一种基于失真先验学习的无参考图像质量评价方法。本发明包括如下步骤：步骤(1).失真先验学习；步骤(2).语义特征提取；步骤(3).边缘信息提取；步骤(4).特征聚合；步骤(5).失真掩蔽与质量回归；步骤(6).模型训练。本发明提出了失真先验学习方法，在图像语义特征的基础之上引入频域的先验信息来辅助预测质量分数。本发明的方法在四个公开IQA数据集进行了广泛的实验。结果表明，所提出的模型在泛化能力和评估准确性方面明显优于目前最先进的NR‑IQA方法。结果表明，所提出的模型在泛化能力和评估准确性方面明显优于目前最先进的NR‑IQA方法。