在日常工作和生活中,人们经常接触的语音、文本和图像这三类信息中,因图像信息具有直观性强的特点而成为了当今人们获取信息的主要来源。随着现代通信技术与计算机技术的蓬勃发展,人们对各种图像信息的需求日益增长,使得图像通信已经成为了信息传输的主要方式。然而,由于图像信息具有信息量特别巨大的特点,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。基于离散余弦变换(DCT)的压缩技术是目前大多数国际图像视频压缩编码标准中采用的一种压缩技术。在有干扰的信道中传输高压缩率图像,接收端获得的图像必然会失真。在基于DCT压缩技术的图像通信中,引起图像失真的原因主要有量化误差和传输误码。量化误差会导致接收端图像产生方块效应,传输误码会导致接收端图像出现图像块丢失。本论文围绕着这两种失真问题,以提高接收端图像质量为目的,提出了在接收端对失真图像进行恢复的后处理技术,其中包括块效应消除技术和差错掩盖技术。本论文的主要研究工作如下:首先,在绪论部分给出了数字图像的马尔可夫随机场(MRF)模型以及采用最大后验概率(MAP)的图像复原方法;介绍了在MRF-MAP框架下,采用条件迭代模式(ICM)求解值函数的方法。最后还在序论中还介绍了各向异性扩散和凸集投影在图像增强和复原中的数学模型。其次,分析了基于DCT的图像压缩技术因量化失真产生方块效应的原因,并提出了以下四种去块效应算法。第一种是基于马尔可夫随即场的自适应块效应消除算法。算法中定义了一个块效应可见度函数,然后根据块效应可见度函数以及边缘信息得到一个新的自适应势函数。第二种是基于图像局部内容的各向异性扩散去块效应算法。在扩散速率因子的控制下,它能够使扩散在图像的纹理区缓慢进行,而在平滑区快速进行。第三种是充分利用人类视觉系统特性,在图像的平滑区和纹理区分别采用一维DCT域滤波和空间域滤波的去块效应算法。第四种算法中把块效应建模成阶梯函数,然后根据判断准则把图像块分成平滑块,纹理块和边缘块。对平滑块,首次导出了块效应强度的表达式,然后根据块效应强度和平滑度进行自适应平滑滤波;对边缘块和纹理块,采用简单的Sigma滤波器对块边界周围的像素滤波。上述四种算法中,前面两种属于空间域迭代类算法,后两种属于变换域和空间域相结合的非迭代类算法。再次,针对传输误码导致图像块丢失的情况,在帧内编码的模式下,提出一种组合型空间域差错掩盖后算法。根据周围正确解码块中的边缘信息把丢失块分