تطبيقات تقييم جودة الصور الإدراكية (IQA) في معالجة الصور والفيديو، مثل اكتساب الصور، ضغط الصور، استعادة الصور والتواصل المتعدد الوسائط، أدت إلى تطوير العديد من مقاييس IQA. في هذا البحث، تم اقتراح نموذج موثوق به لـ IQA بالرجوع الكامل يستخدم التشابه التدرجي (GS)، التشابه اللوني (CS) وجمع الانحرافات (DP). من خلال مراعاة عيوب GS المستخدمة بشكل شائع لنمذجة نظام الرؤية البشري (HVS)، تم اقتراح GS جديدة عبر تقنية الدمج تكون أكثر احتمالية لتتبع HVS. نقترح صياغة فعالة وفعالة من حيث التكلفة لحساب خريطة التشابه المشتركة لقناتي اللون بهدف قياس التغيرات اللونية. مقارنةً بصياغة شائعة الاستخدام في الأدب العلمي، أظهرت الخريطة المقترحة للتشابه اللوني أنها أكثر كفاءة وتقدم تنبؤات جودة مماثلة أو أفضل. مستوحى من عمل حديث يستخدم جمع الانحرافات القياسية، يتم تقديم صياغة عامة لـ DP في هذا البحث واستخدامها لحساب درجة نهائية من الخرائط المقترحة للتشابه التدريجي والتشابه اللوني. تستفيد هذه الصياغة المقترحة لـ DP من جمع مينكوفسكي وجمع القوى المقترح أيضًا. أظهرت النتائج التجريبية على ستة مجموعات بيانات للصور الطبيعية، مجموعة بيانات مصنعة ومجموعة بيانات معدلة رقميًا أن المؤشر المقترح يوفر تنبؤات جودة مماثلة أو أفضل من أحدث وأقوى مقاييس IQA المتنافسة في الأدب العلمي، وهو موثوق به ويتميز بتعقيد منخفض. يمكن الحصول على الكود المصدر لماتلاب للمقياس المقترح من الرابط: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59809.