La Renderización Basada en Imágenes de Profundidad (DIBR) es una de las técnicas fundamentales para generar nuevas vistas en aplicaciones de video 3D. Sin embargo, las características de distorsión de la vista sintética DIBR son diferentes de la imagen 2D. Es necesario estudiar las características de distorsión únicas de las vistas DIBR y diseñar algoritmos efectivos y eficientes para evaluar la imagen sintetizada por DIBR y guiar los algoritmos DIBR. En este trabajo, se extraen las características de saliencia visual y naturalidad de textura para evaluar la calidad de las vistas DIBR. Después de extraer la característica, adoptamos un método de aprendizaje automático para mapear la característica extraída a la puntuación de calidad de las vistas DIBR. Se realizaron experimentos en dos bases de datos de vistas sintéticas IETR e IRCCyN/IVC, y los resultados muestran que nuestro algoritmo propuesto funciona mejor que los métodos de evaluación de calidad de vista sintética comparados.