実用的な多くの状況において、画像や動画の圧縮または伝送によって生じる歪みは、最終的に人間の観察者によって感知されることになる。逆に、画像や動画の復元技術（例：補完やノイズ除去）は、人間の視覚体験の質を向上させることを目的としている。人間の観察者が主観的に体感する画像と歪みのない参照画像との類似性を正確に評価できれば、伝送、圧縮、あるいは復元システム全体の性能向上に大きく貢献する。本論文では、フルリファレンス画像品質評価のための新しい且つ計算量が極めて少ない類似性指標「Haar波ウェーブレットに基づく知覚的類似性指数（HaarPSI）」を提案する。HaarPSIは、Haar波ウェーブレット分解から得られる係数を用いて、二つの画像間の局所的な類似性および画像領域の相対的重要性を評価する。本指標が人間の品質体験と一貫していることを、数千枚の異なる歪みを含む画像を収録した4つの大規模ベンチマークデータベースを用いて検証した。これらのデータベース上で、HaarPSIは従来の最先端のフルリファレンス類似性指標（構造的類似性指数：SSIM、特徴類似性指数：FSIM、視覚的注目度に基づく指標：VSI）と比較して、人間の評価スコアとの相関係数がより高い結果を示した。単純な計算構造と短い実行時間という利点も併せ持つことから、これらの実験結果はHaarPSIが実世界のタスクにおいて高い適用可能性を有していることを示唆している。