L’évaluation automatique de la qualité d’image (IQA) vise à utiliser des modèles computationnels pour mesurer la qualité d’une image de manière cohérente avec les évaluations subjectives. Au cours des dernières décennies, des dizaines de modèles d’IQA ont été proposés. Bien que certains d’entre eux permettent de prédire avec précision la qualité perçue par l’humain, leurs coûts computationnels sont généralement très élevés. Afin de répondre aux exigences de traitement en temps réel, nous proposons dans cet article un nouvel indice d’IQA rapide et efficace, nommé similitude basée sur le résidu spectral (SR-SIM), fondé sur un modèle spécifique de salience visuelle, la salience visuelle par résidu spectral. SR-SIM repose sur l’hypothèse selon laquelle la carte de salience visuelle d’une image est étroitement corrélée à sa qualité perçue. Des expériences étendues menées sur trois grands jeux de données d’IQA montrent que SR-SIM atteint une performance de prédiction supérieure à celle des autres indices d’IQA de pointe évalués. En outre, SR-SIM présente une complexité computationnelle très faible. Le code source Matlab de SR-SIM ainsi que les résultats d’évaluation sont disponibles en ligne à l’adresse suivante : http://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/SR-SIM/SR-SIM.htm.