SSIM

SSIM – Structural Similarity Index – метрика качества видео, спроектированная починить главную слабость PSNR: PSNR смотрит на сырую попиксельную ошибку, а люди смотрят на структуру. SSIM сравнивает два видео по трём перцептивно значимым осям – luminance (общая яркость), contrast (разница светлого и тёмного) и structure (пространственные узоры и текстуры) – и возвращает значение от −1 до 1, где 1.0 означает идентичность. На практике всё выше 0.95 выглядит практически безупречно; 0.9–0.95 – хорошо; ниже 0.85 уже видны проблемы.

Чем SSIM полезен: он значительно лучше PSNR коррелирует с тем, как люди реально воспринимают качество. Размытому изображению он ставит штраф, шумному – меньший штраф (зрители терпимее к шуму, чем к размытию), постеризованному – большой штраф, и это видно. Для прямолинейных A/B-сравнений энкодов – «новый энкодер сделал хуже?» – SSIM даёт ответ, ближе совпадающий с тем, что сказали бы люди.

Подвох: SSIM чувствителен к маленьким геометрическим сдвигам. Кадр, сдвинутый даже на один пиксель, может получить плохой балл по сравнению с его идентичным «нетронутым» двойником, хотя зритель этого не заметит. SSIM также не ловит более сложные сигналы качества, на которые реагируют современные зрители – плавность движения, заметность склеек сцен, banding на градиентах. Это явный шаг вперёд от PSNR, но шаг назад от VMAF. Практическая рекомендация 2026 года: используйте SSIM как повседневную ручку качества при тюнинге энкода и VMAF – как итоговую авторитетную проверку, когда на кону полоса или качество.