本发明公开了一种评估拼接图像清晰度的方法，属于图像拼接和图像质量评价技术领域，涉及计算机视觉领域，包括以下步骤：S1：生成训练数据集和测试数据集。S2：生成卷积神经网络模型。S3：基于训练的卷积神经网络测试测试数据集。本发明根据卷积神经网络输出的每块的输出标签，计算每一幅待评价拼接合成图像所有块的输出标签的平均值，然后计算同一拼接算法下所有拼接合成图像输出标签的平均值作为该拼接算法效果好坏的评价等级。利用卷积神经网络，可以代替繁琐的，大量的人为统计评分，并且可以准确的判断图像拼接中融合区域清晰度的好坏，克服单因素评价指标所带来的局限性，有利于全自动自适应图像拼接系统的实现，具有非常重要的应用价值。