在大多数实际应用中，图像和视频的压缩或传输都会引入失真，这些失真最终会被人类观察者感知到。反之，图像与视频修复技术（如图像修复或去噪）旨在提升人类观看者的主观体验质量。因此，准确评估人类观察者主观感知到的图像与无失真参考图像之间的相似性，有望显著提升各类传输、压缩或修复系统的性能。本文提出了一种基于哈尔小波的感知相似性指数（HaarPSI），这是一种新型且计算开销极低的全参考图像质量评估相似性度量方法。HaarPSI 利用哈尔小波分解所获得的系数，评估两幅图像之间的局部相似性，以及图像各区域的相对重要性。在包含数千张不同失真图像的四个大型基准数据库上，验证了 HaarPSI 与人类主观质量感知的一致性。实验结果表明，在这些数据库上，HaarPSI 与人类主观评分的相关性优于当前最先进的全参考相似性度量方法，如结构相似性指数（SSIM）、特征相似性指数（FSIM）以及基于视觉显著性的指数（VSI）。结合其简洁的计算结构和极短的执行时间，这些实验结果表明 HaarPSI 在实际应用中具有很高的适用性。