随着数字成像和通信技术的快速普及，图像质量评估在工程实践中，如图像采集、传输、压缩、恢复和增强等，已成为一个经典的研究课题。人们最初采用主观评价法对图像质量进行评估，其评价结果天然地和人眼主观感知相符，但它繁锁、低效、昂贵，且易受实验环境、观察者知识背景、动机和心情等因素的影响。因此，有必要研究符合人类视觉感知的客观图像质量评价模型，以弥补主观图像质量评价法的缺陷。根据人类视觉系统理论，初级视觉皮层的神经元对位于频率、空间、方向处的“窄带”刺激高度自适应。小波变换可提取物体的点奇异信息，但其缺少方向信息。Contourlet变换可提取目标物体的边缘轮廓信息，但系数间的冗余性使其对图像失真不敏感。本文采用的HWD(Hybrid Wavelets and Directional filter banks)变换是一种稀疏、无冗余的图像特征表示方法，将HWD变换和人眼的这种特性结合起来，提出一种基于人眼倾斜效应和HWD变换的图像质量评价模型(HWDSIM)。首先对图像进行HWD变换，得到相应的尺度和方向子带信息；然后用SSIM算法计算子带的结构相似图，并用各子带的相关性图加权结构相似度图得到图像的局部质量；考虑到人眼倾斜效应，最后对不同方向的局部质量求加权和得到整幅图像的结构相似度，该权值由粒子群优化算法确定。通过对图像数据库LIVE、CSIQ和TID2008的大量图片进行评价，实验结果分析表明，该方法与主观评价方法有很好的一致性，能很好地反映人类视觉系统对图像的视觉感知效果。