基于块的离散余弦变换(BDCT)以其优良特性被图像和视频的数据压缩标准广泛采用,但它的一个主要缺点是在低比特率时,其恢复图像的块边界上会出现明显可见的块效应,降低了图像的视觉质量。因此,研究性能良好的去块效应算法具有重要意义。近年来,学者们提出了许多去块效应算法。其中,去块效应的后处理技术由于具有不改变编码过程,并保持编码压缩率的特点,成为了去块效应的主流技术。本文将从两个方面入手研究去块效应算法,即基于偏微分方程(PDE)的去块效应算法和DCT域的去块效应算法。本文首先分析了块效应产生的原因,并对几类常见的去块效应算法进行了介绍。然后,从两方面出发研究去块效应算法：一方面,把块效应产生的原因理解为是由原始图像叠加了量化噪声所引起的,所以把去块效应看作是一种去噪的过程,考虑到偏微分方程在图像去噪方面的应用,首先研究偏微分方程去块效应算法。在深入分析几种常见的偏微分方程模型基础之上,本文考虑人类视觉系统(HVS)的特征,提出一种基于HVS的P-M扩散与相干增强扩散加权的去块效应算法,实验仿真结果表明该算法能够有效地去除块效应,同时又能保护图像的边缘信息。另一方面,块效应可以看作是由DCT系数量化失真造成的,在分析几种典型的DCT域去块效应算法的基础上,提出了一种DCT域自适应去块效应算法,该算法采用一种新的判断准则来判断平滑块、边缘块和纹理块,边缘块阈值是自适应计算的,更加合理。经过仿真证明该算法有效的去除了块效应,改善了图像的质量。