تقييم جودة الصور (IQA) يهدف إلى استخدام نماذج حسابية لقياس جودة الصور بشكل متسق مع التقييمات الذاتية. وقد أدّى الفهرس المعروف لتشابه البنية إلى تحويل تقييم جودة الصور من المرحلة القائمة على البكسل إلى المرحلة القائمة على البنية. في هذه الورقة، نُقدّم فهرسًا جديدًا يُسمّى "تشابه الميزات" (FSIM) لتقييم جودة الصور بالمرجع الكامل، وذلك بناءً على حقيقة أن النظام البصري البشري (HVS) يفهم الصورة أساسًا من خلال ميزاتها من الدرجة الدنيا. وبشكل خاص، يُستخدم "الاتساق الطوري" (PC)، وهو قياس غير مُقاس للقيمة المهمة للهيكل المحلي، كميزة أساسية في FSIM. وبما أن PC لا يتأثر بالتناقض (contrast invariant)، بينما تؤثر معلومات التناقض فعلاً في إدراك النظام البصري البشري لجودة الصورة، فإننا نستخدم "مقدار التدرج الصوري" (GM) كميزة ثانوية في FSIM. وتؤدي PC وGM أدوارًا مكملة في وصف جودة الصورة المحلية. وبعد الحصول على خريطة الجودة المحلية، نستخدم PC مجددًا كدالة وزن لاستخلاص قيمة جودة واحدة. وأظهرت التجارب الواسعة التي أُجريت على ستة قواعد بيانات معيارية لتقييم جودة الصور أن FSIM يمكنه تحقيق اتساق أعلى بكثير مع التقييمات الذاتية مقارنةً بأفضل المقاييس الحالية لتقييم جودة الصور.