従来の画像の知覚的品質を評価するための客観的手法は、人間視覚系の既知の特性を活用して、歪み画像と参照画像との間の誤差（差異）の可視性を定量化することを試みてきた。人間の視覚認識がシーンからの構造的情報の抽出に高度に適応しているという仮定の下で、本研究では構造的情報の劣化に基づく、従来の手法とは補完的な別枠組みを提案する。この概念の具体的な例として、構造的類似性指標（Structural Similarity Index）を構築し、直感的な例を通じてその有効性を示した。さらに、JPEGおよびJPEG2000で圧縮された画像データベースを用いた実験において、主観評価結果および最先端の客観評価手法との比較を通じて、本手法の優位性を検証した。提案手法のMATLAB実装コードは、http://www.cns.nyu.edu/~lcv/ssim/ にてオンライン公開されている。