Conform valorilor PSNR, Modelul 1, bazat pe o singură pereche de imagini, a avut cele mai bune rezultate dintre cele trei modele. Cu toate acestea, atunci când evaluăm vizual imaginile, primul model pare să aibă cele mai proaste performanțe în comparație cu celelalte. Pentru a fi relevantă, o metodă bună și obiectivă de evaluare a calității perceptive a imaginii ar trebui să încerce să cuantifice vizibilitatea erorilor (diferențelor) dintre o imagine distorsionată și o imagine de referință folosind o varietate de proprietăți cunoscute legate de sistemul vizual uman, în afară de semnal. raportul la zgomot. În ipoteza că percepția vizuală umană este foarte adaptată pentru extragerea informațiilor structurale dintr-o scenă, introducem un cadru complementar alternativ pentru evaluarea calității bazat pe degradarea informațiilor structurale. Utilizând indicele de similaritate structurală (SSIM), am comparat luminanța, contrastul și structura imaginii originale de foarte înaltă rezoluție și cele rezultate. O valoare SSIM mai apropiată de 1 arată o asemănare mai bună între imagini, în timp ce o valoare apropiată de 0 implică faptul că imaginile comparate sunt diferite. În acest caz, al treilea model, bazat pe 10 perechi de imagini, a obținut cel mai bun scor SSIM, arătând că imaginea rezultată este cea mai apropiată de imaginea SPOT 6 originală.

Deși SSIM este o metrică care încearcă să reproducă o percepție vizuală umană pentru a îndeplini mai bine sarcinile care implică diferențierea între un eșantion și o imagine de referință, considerăm că sistemul de percepție vizuală umană este cel mai capabil să identifice informațiile structurale dintr-o scenă și deci identificând diferențele dintre informațiile extrase dintr-o referință și o scenă eșantion. Prin urmare, am realizat un sondaj de evaluare în care am cerut oamenilor să evalueze asemănarea imaginii între o imagine SPOT-6 a sitului Sighișoara și trei imagini obținute prin evaluare vizuală de către un număr de 51 de respondenți.

Conform evaluării umane, Modelul 3, bazat pe 10 perechi de imagini, a fost votat drept cel mai performant model de 63% dintre respondenți, în timp ce Modelul 2 a primit 26%. La utilizarea unei scale de 6 valori, de la 1 la 6, 66% dintre respondenți au clasificat Modelul 3 ca fiind cele mai performante valori, alegând valori de 4 și mai sus, în timp ce 50% au evaluat Modelul 3 ca având o performanță similară. Cu toate acestea, Modelul 3 a primit cel mai mare procent de voturi pentru valorile 5 și 6 – 39% – comparativ cu 24% pentru Modelul 2 și doar 9% pentru Modelul 1. Rezultatele bazate pe percepția evaluării umane sunt incompatibile cu rezultatele obținute din indici de performanță, aspect care va fi investigat într-un studiu următor pentru evaluarea performanței indicilor.