Con el tremendo crecimiento y uso de imágenes digitales, la evaluación de calidad de imagen sin referencia se está volviendo cada vez más importante. Este documento presenta un análisis en profundidad de las características de distribución de dígitos inspiradas en la ley de Benford para la evaluación de calidad sin referencia de imágenes naturales, de contenido de pantalla y sintéticas en varios puntos de vista. La ley de Benford hace una predicción para la distribución de probabilidad de los primeros dígitos en conjuntos de datos naturales. Se ha aplicado, entre otras cosas, para detectar declaraciones de impuestos fraudulentas, fraudes científicos, forenses electorales y forenses de imágenes. En particular, nuestro análisis se basa en las distribuciones de primer dígito en múltiples dominios (coeficientes de wavelet, coeficientes de DCT, valores singulares, etc.) como vectores de características y las características extraídas se asignan a puntuaciones de calidad de imagen. Se han realizado experimentos extensos en siete grandes bases de datos de evaluación de calidad de imagen. Se ha demostrado que las distribuciones de primer dígito son características conscientes de la calidad, y es posible alcanzar o superar el estado del arte con ellas.