计算机图像审美是计算机向智能化迈进的重要体现，如何更有效地进行计算机图像审美值得研究。而国内外已有的计算机图像审美相关研究，主要以审美特征的堆砌为重点，而由于图像内容影响着人对于图像的审美标准，因此并不是所有审美特征都适用于各种图像的审美。可以说是忽略了图像类别对于审美的先验性影响因素。针对已有研究的这一缺陷进行改进，理论上可以提高图像审美的准确率。本文首先总结了当前常用的几种有代表性的图像审美特征，包括全局特征和局部特征。相对于大部分学者应用所有审美特征进行打分的审美评价方法，提出图像类别及图像内容在审美中的重要性，并由实验验证审美特征对于不同的图像类别体现出不同的适应性，因此确定图像类别对图像审美的影响。而后通过分析现有的图像审美特征的着重点，建立专用于图像审美的图像预分类方法，其中包括色彩上的分类以及主体的分类，能够给出图像的类别概率分布函数作为分类结果。并确定对各个图像分类有效的审美特征，通过已标签图像的数据训练，计算各审美特征的权值，最终建立起内部先分类后审美的图像审美结构。