Objektive Methoden zur Beurteilung der wahrgenommenen Bildqualität versuchten traditionell, die Sichtbarkeit von Fehlern (Differenzen) zwischen einem verformten Bild und einem Referenzbild anhand verschiedener bekannter Eigenschaften des menschlichen visuellen Systems zu quantifizieren. Unter der Annahme, dass die menschliche visuelle Wahrnehmung stark darauf ausgelegt ist, strukturelle Informationen aus einer Szene zu extrahieren, stellen wir einen alternativen, ergänzenden Ansatz für die Qualitätsbewertung vor, der sich auf die Degradierung struktureller Information stützt. Als konkretes Beispiel für dieses Konzept entwickeln wir einen Strukturähnlichkeitsindex und demonstrieren dessen Potenzial anhand einer Reihe intuitiver Beispiele sowie durch Vergleiche mit subjektiven Bewertungen und modernsten objektiven Methoden anhand einer Bild-Datenbank, die mit JPEG und JPEG2000 komprimiert wurde. Eine MATLAB-Implementierung des vorgeschlagenen Algorithmus ist online unter http://www.cns.nyu.edu/~lcv/ssim/ verfügbar.