針對基于結構相似性的去色圖像質量評估算法沒有充分利用圖像的梯度特征且采用的對比度相似度特征會忽略圖像連續顏色塊的一致性導致算法與人類視覺主觀判定有較大出入的問題，提出一種基于圖像視覺相似性的去色圖像質量評估算法-C2G-VSIM。該算法以彩色圖像為參考圖像，由不同去色算法產生的與之相關的去色灰度圖像作為測試圖像，對參考圖像以及測試圖像進行顏色空間轉換，并且進行高斯濾波，充分考慮了圖像亮度相似度和結構相似度特征，并在此基礎上首先引入一種新的顏色一致性對比特征以促使C2G-VSIM對全局顏色對比度特征進行捕捉，其次引入梯度幅值特征至C2G-VSIM中以提高算法對圖像梯度特征的敏感度，最后聯合得到圖像質量評估因子C2G-VSIM。在Cadik的數據集上的實驗結果表明，C2G-VSIM與人類視覺主觀評定的等級相關性在準確度和主觀評判喜愛度上分別達到了0. 8155和0.7634，相對于基于彩色圖和灰度圖的結構相似性（C2G-SSIM）評估算法在未增加較大耗時的情況下，準確度有明顯提高。所提算法與人類視覺主觀判定具有較高的一致性，且計算簡單，在實際工程中能大規模且有效地對去色圖像進行自動化許分。