针对现有的无参考复原遥感图像质量评价方法特征提取不够充分的问题，文中提出一种融合多特征的无参考复原遥感图像质量评价算法GEDIQA（No-Reference Recovered Remote Sensing Image Quality Assessment Based On Fusion of Multiple Features （Gradient、Entropy and Difference Images），GEDIQA）。在复原遥感图像上，提取梯度特征、频域熵特征、差分图特征，并利用Adaboost-BP神经网络，实现无参考复原遥感图像质量评价。创建了复原模糊光学遥感图像数据库RBORSID2 （Recovered Blur Optics Remote Sensing Image Database2），在其上与其他图像质量评价算法进行了一致性比较，实验结果表明GEDIQA算法对复原遥感图像评价的SROCC（Spearman Rank Correlation Coefficient）在0.95以上，性能优于其它算法。