基于稀疏表示與SVM的分任務(wù)鐵路貨車圖像質(zhì)量判斷方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。為了解決現(xiàn)有的圖像質(zhì)量判斷方法對(duì)貨車圖像進(jìn)行檢測(cè)時(shí)存在準(zhǔn)確率低甚至失效的問(wèn)題。本發(fā)明將貨車圖像送入訓(xùn)練好的質(zhì)量判斷網(wǎng)絡(luò)得到圖像質(zhì)量判斷結(jié)果；質(zhì)量判斷網(wǎng)絡(luò)的確定過(guò)程中：根據(jù)亮度、清晰度、對(duì)稱性、拉伸程度與噪聲的正樣本和負(fù)樣本構(gòu)建5個(gè)質(zhì)量判斷數(shù)據(jù)集并對(duì)每幅圖像的圖像質(zhì)量評(píng)分，作為質(zhì)量標(biāo)簽；針對(duì)五種質(zhì)量判斷任務(wù)，提取圖像不同特征并采用稀疏表示進(jìn)行特征編碼，并分別構(gòu)建和訓(xùn)練不同的質(zhì)量判斷模型，根據(jù)五個(gè)質(zhì)量判斷模型得到五個(gè)質(zhì)量分?jǐn)?shù)確定最終質(zhì)量分?jǐn)?shù)，作為圖像質(zhì)量判斷的判斷結(jié)果。主要用于鐵路貨車圖像質(zhì)量判斷。