本发明提出一种面向视角合成的无参考图像质量评价方法，该方法通过分析两类失真的特性，设计特征来量化合成图像中的失真：首先对图像的边缘破坏带来的失真以及纹理的不自然性进行量化，提取相应特征。然后使用机器学习的方法将特征进行整合，从而训练出能够对整个合成过程带来的失真进行评价的质量评价模型。本发明克服了现有方法的两个缺点：(1)现有方法仅能够评价合成过程中的一类失真，而该方法能够有效评价整个合成过程中的两类失真。(2)现有的方法大部分是全参考方法，即他们必须在提供原始无失真图像的情况下，才能对失真图像进行质量评价，而本文方法是无参考方法，具有更加广泛的应用前景。