1、近年來，圖像的通信傳輸已成為信息傳輸?shù)闹匾侄?。但是，現(xiàn)時(shí)信道性能還不能很好地滿足圖像傳輸?shù)囊?，傳輸后獲得的圖像出現(xiàn)失真是在所難免的。引起傳輸圖像失真的原因主要是傳輸誤差和量化誤差。圍繞著這兩種失真問題，在保持圖像原有的內(nèi)容特征和滿足人類視覺特性的前提下，本論文主要研究了如何在解碼器端進(jìn)行圖像后處理，提升圖像質(zhì)量，即實(shí)現(xiàn)差錯(cuò)掩蓋和塊效應(yīng)消除?！　∈紫?，本論文在最大后驗(yàn)估計(jì)的框架中給出圖像后處理問題的數(shù)學(xué)表示，總結(jié)了源圖像先驗(yàn)分布的確

2、定性和隨機(jī)性模型，介紹了解決能量函數(shù)優(yōu)化過程中出現(xiàn)模型偏離問題的魯棒性統(tǒng)計(jì)。　　其次，針對(duì)傳輸誤差造成圖像信息丟失的情況，本論文提出了四種差錯(cuò)掩蓋算法。第一種基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)-最大后驗(yàn)估計(jì)(MRF-MAP)的新算法，提出了利用判別分析法構(gòu)造像素隸屬度，并在Huber函數(shù)引入自適應(yīng)變化的邊緣閾值和斜率，以提高差錯(cuò)掩蓋的性能。第二種基于魯棒性光流的算法，利用了光流技術(shù)能有效獲取物體運(yùn)動(dòng)估計(jì)的特性，對(duì)丟失塊進(jìn)行逐像素點(diǎn)的恢復(fù)。第三種選擇性

3、運(yùn)動(dòng)矢量中值(MSMV)算法，選擇保留丟失塊附近、所有屬于紋理塊的鄰域塊的運(yùn)動(dòng)矢量，取其中間值作為丟失塊運(yùn)動(dòng)矢量的估計(jì)。第四種加權(quán)邊界匹配算法(WBMA)，考慮了邊緣對(duì)邊界匹配的影響，以丟失塊和鄰域塊邊界上所有像素的邊緣量級(jí)來構(gòu)造權(quán)值，實(shí)施加權(quán)匹配獲取運(yùn)動(dòng)矢量?！　≡俅?，針對(duì)量化誤差造成圖像塊效應(yīng)的情況，本論文也提出了四種塊效應(yīng)消除算法。第一種基于MRF-MAP算法，利用塊效應(yīng)的人類視覺掩蓋性，引進(jìn)一個(gè)塊效應(yīng)可見度函數(shù)來自適應(yīng)調(diào)整Hu

4、ber函數(shù)。第二種基于改進(jìn)線過程的算法，先把塊效應(yīng)和圖像的真實(shí)邊緣分開，給出了塊效應(yīng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(LPBM)，在此基礎(chǔ)上通過優(yōu)化塊效應(yīng)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)塊效應(yīng)消除。后兩種算法的主要思想是對(duì)平滑塊和邊緣塊(或均勻塊和非均勻塊)中的塊效應(yīng)作有區(qū)別處理。第三種基于快速檢測(cè)的塊效應(yīng)消除(BARFD)算法，著重于給出一種簡(jiǎn)便快捷的檢測(cè)邊緣塊的途徑。第四種自適應(yīng)塊效應(yīng)消除算法(ABAR)，著重于對(duì)均勻塊每一行采用自適應(yīng)的Sigmoid函數(shù)進(jìn)行塊效應(yīng)消