摘要：随着计算机移动网络技术快速发展,实现屏幕内容图像的分发和处理达到信息共享尤为重要。本文提出了一种基于深度学习卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)的屏幕内容图像质量评估方法。人类视觉系统针对文字区域和图像区域具有不同的关注点,所以不能从单一的特征去判断图片的质量,通过设计更深层次的卷积神经网络从而达到多特征提取的目的。本模型使用全卷积网络(Full convolution network,FCN)将屏幕内容图像分割成文字区域和图片区域,利用深层次CNN分别对文本区域和图片区域进行质量评估,通过融合策略将分数整合在一起得到图像的整体质量得分。本模型允许局部质量和局部权重的联合学习,以数据为主导进行驱动,并且不依赖手工特征和图像统计的知识。在两个公开数据集上的实验结果表明,所提出的方法性能相比于目前的方法在主观感知上取得了更高的一致性。