随着现代通信技术与计算机技术的飞速发展，人们对各种图像信息的需求日益增长。由于图像信息具有信息量巨大的特点，在带宽受限的情况下要实时传输图像信息必需采用图像压缩技术，而BDCT是目前大多数国际图像视频压缩编码标准中采用的压缩技术。在基于BDCT压缩技术的图像通信中，当采用低比特率进行编码时，解码图像不可避免的会出现方块效应。引起图像失真的主要原因是传输误差和量化误差。本论文以提高接收端图像质量为目的，研究了对失真图像进行恢复的后处理技术。本论文的主要研究工作如下： 首先，分析了基于BDCT的图像压缩技术因量化失真而产生方块效应的原因，比较了环路滤波和后续滤波之间的不同；给出了H．263+编码模型下的图像后处理技术，并对H．263+的去块效应滤波方法进行了讨论和仿真实现。 其次，介绍和验证了几种基于图像增强的后处理算法，并对在DCT域对压缩图像去除块效应的方法进行了改进。该方法充分利用了人眼视觉系统特性，建立了块效应模型并给出一个有效检测边缘的方法，对于平滑块，对影响块效应的系数进行修正并用线性函数块代替阶跃函数块去消除块效应，最后对处理后的平滑块和纹理块在DCT域中进行后滤波。该方法在不同的量化步长下，对各种图像，都能得到较好的去除块效应的效果。 最后，介绍验证了一种基于POCS理论的后处理算法。该算法通过检测块效应引起的高频分量，在DCT域介绍了一种新的平滑约束集(SCS)及其算子，另外利用相邻块DCT系数之间的相关性改进了量化约束集(QCS)。 本论文通过大量的仿真实验，分析比较了各种去块效应技术和本文改进方法的性能，在视频编码后处理技术上进行了有意义的尝试。