本发明基于深度学习的纹理图像质量估计方法，包括以下步骤：步骤1：样本采集：采集将进行质量评价的纹理图像；步骤2：样本处理与标注；步骤3：建立深度学习网络，步骤4：为两种深度学习网络编码相应样本以便输入网络，设置网络的每一层属性、参数及训练停止条件，开始训练；步骤5：给出质量估计：利用学习到的深度网络对待处理纹理图像进行预测，直接输出得到其质量等级预测图像。本发明方法不需要对原始纹理图像做预处理，利用深度学习算法对图像进行学习和归纳，得到高分类精度的深度网络，从而对输入图像的每一局部块进行预测，组合预测结果，得到最后的质量图和方向场估计图。