Dans la plupart des situations pratiques, la compression ou la transmission d’images et de vidéos engendre des distorsions qui finiront par être perçues par un observateur humain. À l’inverse, les techniques de restauration d’images et de vidéos, telles que le remplissage d’images (inpainting) ou le réduction du bruit (denoising), visent à améliorer la qualité de l’expérience vécue par l’observateur humain. Une évaluation correcte de la similarité entre une image et une image de référence non altérée, telle qu’elle est subjectivement perçue par un observateur humain, peut donc conduire à des améliorations significatives dans tout système de transmission, de compression ou de restauration. Ce papier présente l’indice de similarité perceptuelle basé sur la ondelette de Haar (HaarPSI), une nouvelle mesure de similarité à la fois simple et peu coûteuse en termes de calcul, destinée à l’évaluation de la qualité d’images à référence complète. L’HaarPSI exploite les coefficients issus d’une décomposition en ondelettes de Haar afin d’évaluer la similarité locale entre deux images, ainsi que l’importance relative des différentes régions d’une image. La cohérence de l’HaarPSI avec la qualité perçue par l’humain a été validée sur quatre grandes bases de données de référence contenant des milliers d’images altérées de manière diverse. Sur ces bases, l’HaarPSI atteint des corrélations plus élevées avec les scores d’opinion humaine que les mesures d’État de l’art à référence complète, telles que l’indice de similarité structurelle (SSIM), l’indice de similarité par caractéristiques (FSIM) et l’indice basé sur la salience visuelle (VSI). En combinant une structure computationnelle simple et un temps d’exécution court, ces résultats expérimentaux suggèrent une forte applicabilité de l’HaarPSI dans des tâches du monde réel.