随着Internet和移动通信技术的迅猛发展,多媒体信息的处理变得越来越重要。由于图像数据量很大,图像在传输前必须进行压缩编码。图像在DCT域中进行尺度变换可以在传输带宽有限的情况下实现图像压缩传输。现在有很多的图像/视频压缩编码国际标准,如JPEG、MPEG和H.26X系列等。这些国际标准能够有效地对图像进行压缩编码。同时,对于很多数码设备采集的图像,它们都是采用JPEG压缩的。它们大都采用“分块DCT+量化”的形式。图像编码会造成失真,这些失真包括模糊、方块效应、蚊子噪声、振铃噪声、台阶效应等。方块效应对低码率时解码图像的主观质量影响尤为明显。为此人们提出了许多块效应抑制算法,但它们在抑制块效应的同时也损伤了图像的细节。在DCT域中进行块效应抑制可以有效提高运算效率。图像压缩损伤了图像细节,对压缩后的图像进行增强可以增强图像的细节。DCT域内直接增强具有运算量低和增强效果好的特点。本文对压缩图像后处理技术进行了多方面的研究,包括块效应抑制算法、图像增强算法和图像尺寸变换。在块效应的抑制算法方面,本文在分析块效应形成机制及其在DCT表现形式的基础上,提出一种新的DCT域POCS抑制块效应算法PBOFN。它用四相邻块重叠的平滑限制集和基于人眼视觉特性的自适应量化限制集,只需经过一次迭代运算即能取得最佳效果,大大减少了运算量。对四种标准测试图像的实验结果表明,PBOFN在PSNR、块效应衡量指标MGBIM及图像的主观质量上均优于其它DCT域POCS抑制块效应算法和空域算法。在图像增强方面,本文对基于BDCT的图像增强算法进行了研究。针对变换域中采用块变换的增强算法很容易引起块效应的缺点。我们首先对一种参考算法(Tang算法)提出两种修正算法MST和MFT。与Tang的算法相比,MST和MFT的抑制块效应能力都提高了。为了在增强图像的同时能抑制块效应,我们对Tang的算法进行了改进,具体作法是将每个DCT块分成平坦区/边沿区/纹理区/弱纹理平坦区,依据人眼对观察不同性质块时对块效应的敏感性不同,对处于不同类型的块采用不同的增强方式,我们将这种算法称为PE。PE算法可以增强图像细节同时抑制块效应的出现,但不能调节背景亮度。所以我们将PE和背景亮度增强结合,提出PEB算法。PE和PEB算法明显提高了图像的主观质量。我们还采用了EME和MGBIM两个指标来评价图像增强后的块效应及增强程度性能。最后,我们对DCT域图像尺寸变换算法进行了研究。现有的DCT域图像尺寸变换算法都是基于固定变换块尺寸来进行处理。然而不同的变换块尺寸对于图像尺寸变换的性能的影响是不同的。我们通过研究不同尺寸的DCT变换块的系数之间的关系,提出一种新的DCT域图像尺寸变换算法ABSC,该算法能自适应地选择一种最佳的变换尺寸模式,实现最优的图像变换。