La evaluación estética de imágenes se refiere a la evaluación estética subjetiva de las imágenes. La estética computacional ha sido ampliamente considerada debido a las limitaciones de la evaluación subjetiva. Con el objetivo de abordar el problema de que los métodos de evaluación existentes de la calidad estética de las imágenes solo extraen características de bajo nivel y tienen una baja correlación con la percepción subjetiva humana, este artículo propone un modelo de evaluación estética basado en características semánticas latentes. Las características estéticas de las imágenes se extraen mediante segmentación de superpíxeles basada en la densidad ponderada de PDI (Punto de Interés), que incluye características semánticas, características de textura y características de color. Estas características se mapean a palabras características mediante CLL (Codificación Lineal Restringida por Localidad) y, además, se extraen características semánticas latentes utilizando LDA (Asignación de Dirichlet Latente). Finalmente, se utiliza el clasificador SVM para establecer el modelo de predicción de clasificación de la estética de la imagen. Los resultados experimentales en el conjunto de datos AVA muestran que la codificación de características basada en semánticas latentes propuesta en este artículo mejora la adaptabilidad del modelo de predicción estética de la imagen, y la correlación con la percepción subjetiva humana alcanza el 83.75%.