本发明属于图像质量评估领域，具体涉及了一种基于自监督的无参考图像质量评估方法及系统，旨在解决现有技术中由于训练数据不足而导致图像质量评估模型性能不佳的问题。本发明包括：构建共享编码器的先验知识学习子网络和图像质量评估子网络构成的自监督无参考图像质量评估模型；以图像复原任务作为图像质量评估任务的代理任务，进行先验知识学习子网络的预训练；通过先验知识学习子网络和所述图像质量评估子网络的解码器之间设置的知识迁移通道进行知识迁移；在图像质量评估任务上进行模型微调训练；通过训练好的模型进行无参考图像的质量评估。本发明模型仅在较少的数据上进行训练就可以获得很好的性能，训练效率高，图像质量评估的准确性高。