近年来,图像的通信传输已成为信息传输的重要手段。但是,现时信道性能还不能很好地满足图像传输的要求,传输后获得的图像出现失真是在所难免的。引起传输图像失真的原因主要是传输误差和量化误差。围绕着这两种失真问题,在保持图像原有的内容特征和满足人类视觉特性的前提下,本论文主要研究了如何在解码器端进行图像后处理,提升图像质量,即实现差错掩盖和块效应消除。首先,本论文在最大后验估计的框架中给出图像后处理问题的数学表示,总结了源图像先验分布的确定性和随机性模型,介绍了解决能量函数优化过程中出现模型偏离问题的鲁棒性统计。其次,针对传输误差造成图像信息丢失的情况,本论文提出了四种差错掩盖算法。第一种基于马尔可夫随机场-最大后验估计(MRF-MAP)的新算法,提出了利用判别分析法构造像素隶属度,并在Huber函数引入自适应变化的边缘阈值和斜率,以提高差错掩盖的性能。第二种基于鲁棒性光流的算法,利用了光流技术能有效获取物体运动估计的特性,对丢失块进行逐像素点的恢复。第三种选择性运动矢量中值(MSMV)算法,选择保留丢失块附近、所有属于纹理块的邻域块的运动矢量,取其中间值作为丢失块运动矢量的估计。第四种加权边界匹配算法(WBMA),考虑了边缘对边界匹配的影响,以丢失块和邻域块边界上所有像素的边缘量级来构造权值,实施加权匹配获取运动矢量。再次,针对量化误差造成图像块效应的情况,本论文也提出了四种块效应消除算法。第一种基于MRF-MAP算法,利用块效应的人类视觉掩盖性,引进一个块效应可见度函数来自适应调整Huber函数。第二种基于改进线过程的算法,先把块效应和图像的真实边缘分开,给出了块效应评价标准(LPBM),在此基础上通过优化块效应对应的目标函数来实现块效应消除。后两种算法的主要思想是对平滑块和边缘块(或均匀块和非均匀块)中的块效应作有区别处理。第三种基于快速检测的块效应消除(BARFD)算法,着重于给出一种简便快捷的检测边缘块的途径。第四种自适应块效应消除算法(ABAR),着重于对均匀块每一行采用自适应的Sigmoid函数进行块效应消除。实验结果表明,提出的差错掩盖和块效应消除算法,既能消除图像失真,又保护图像原有特征(如边缘)。