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  結構相似性的基本觀念為自然影像是高度結構化的,亦即在自然影像中相鄰畫素之間有很強的關聯性,而這樣的關聯性承載了場景中物體的結構資訊。人類視覺系統在觀看影像時已經很習慣抽取這樣的結構性資訊。因此,在設計影像品質衡量指標用以衡量影像失真程度時,結構性失真的衡量是很重要的一環。

  給定兩個訊號formula_1和formula_2,兩者的結構相似性定義為:  formula_3, <br><br> formula_4,formula_5,formula_6。  其中,formula_7比較formula_1和formula_2的亮度,formula_10比較formula_1和formula_2的對比度,formula_13比較formula_1和formula_2的結構(structure),formula_16,formula_17,formula_18,為調整formula_7、formula_10、formula_13相對重要性的引數,formula_22及formula_23、formula_24及formula_25分別為formula_1和formula_2的平均值和標準差,formula_28為formula_1和formula_2的協方差,formula_31、formula_32、formula_33皆為常數,用以維持formula_7、formula_10、formula_13的穩定。  結構相似性指標的值越大,代表兩個訊號的相似性越高。  試想,若使用全等的兩張圖片去做SSIM運算,也就是說formula_37且formula_38,如此一來  formula_39

  結構相似性指標具有下列性質:

  實際使用時,簡化起見,一般會將引數設為formula_41及formula_42,得到:  formula_43。  在計算兩張影像的結構相似性指標時,會開一個區域性性的視窗,一般為formula_44×formula_44的小區塊,計算出視窗內訊號的結構相似性指標,每次以畫素為單位移動視窗,直到整張影像每個位置的區域性結構相似性指標都計算完畢。將全部的區域性結構相似性指標平均起來即為兩張影像的結構相似性指標。

  結構相似性指標因其簡單而有效,近年來廣泛被使用在影像與視訊處理的相關應用上,像是影像壓縮、影像浮水印、無線視訊串流、核磁共振成像等等。

  結構相似性指標有其限制,對於影像出現位移、縮放、旋轉(皆屬於非結構性的失真)的情況無法有效的運作。為解決此問題,另已發展出在小波域進行運算的結構相似性指標,稱作復小波結構相似性指標(英文:complex wavelet SSIM,CW-SSIM)。
結構相似性指標(英文:structural similarity index,SSIM index)是一種用以衡量兩張數碼影像相似程度的指標。當兩張影像其中一張為無失真影像,另一張為失真後的影像,二者的結構相似性可以看成是失真影像的影像品質衡量指標。相較於傳統所使用的影像品質衡量指標,像是峰值訊雜比(英語:PSNR),結構相似性在影像品質的衡量上更能符合人眼對影像品質的判斷。