SSIM（Structural Similarity Index）是一種用於衡量兩張數字圖像相似度的指標。它基於亮度、對比度和結構三個方面的比較。SSIM的值域在-1到1之間，其中1表示完全相同，而-1表示完全不同。SSIM的計算公式可以表示為：
SSIM(x, y) = [l(x, y)]^α [c(x, y)]^β [s(x, y)]^γ
其中：
l(x, y) 表示x和y之間的亮度比較，定義為：
l(x, y) = (2μxμy + c1) / (μx^2 + μy^2 + c1)
c(x, y) 表示x和y之間的對比度比較，定義為：
c(x, y) = (2σxy + c2) / (σx^2 + σy^2 + c2)
s(x, y) 表示x和y之間的結構相似性比較，定義為：
s(x, y) = (σxy + c3) / (σxσy + c3)
其中，μx 和 μy 是x和y的均值，σx 和 σy 是x和y的標準差，σxy 是x和y之間的協方差。c1、c2、c3是正值常數，用於防止公式出現除0異常。通常，c1、c2、c3分別取K1L^2、K2L^2、K2*L^2，其中K1、K2是常數（默認值為0.01、0.03），L是比特深度（通常為255）。
SSIM在影像品質的衡量上更能符合人眼對影像品質的判斷，相較於傳統的影像品質衡量指標，如峰值信噪比(PSNR)，它更注重於圖像的結構相似性。