定义
结构相似度（The structural similarity，SSIM)，是用来度量图像之间的相似性的一个指标。
SSIM由德克萨斯大学奥斯汀分校的图像和视频工程实验室（LIVE）中开发的，并与纽约大学的计算视觉实验室（LCV）一起进行了进一步开发。SSIM的提出旨在要找到一种比峰值信噪比，和均方差更好的度量两幅图像视觉相似性的指标[1]。需要注意的是SSIM作为一种全参考的度量方式，需要参考图像必须为未经压缩或是没有噪声图像。
从图1中可以看出，当图像发生了较大的视觉改变时，均方差MSE保持不变，因此，可以认为MSE不能够很好的反映出图像发生的视觉损失；于此同时SSIM却能较好地体现这种视觉损失。
图 1 均方差MSE和SSIM的对比
对于两幅图像x和图像y而言，SSIM的计算方式为：
其中μx是图像x的均值，μy是图像y的均值；σx是图像x的标准差，σy是图y的标准差; c1和c2为两个常量。
参考文献
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Structural_similarity
