大的量化步长会造成相对较大的量化误差，这就可能将原来相 邻块“接壤”处像素间灰度的连续化变成了“台阶”变化，主观上就有”伪边缘”的方块效应。去方块效应的方法就是在保持图像总能量不变的条件下，把这些台阶 状的阶跃灰度变化重新复原成台阶很小或者近似连续的灰度变化，同时还必须尽量减少对真实图像边缘的损伤。  　　1.2 自适应滤波过程  　　在H.264中，去方块滤波器是按照16×16像素的宏块 为单位顺序进行的，在宏块中按照每个4×4子块之间的边缘以先垂直后水平的顺序进行，从而对整个重建图像中的所有

引言 　　在已有的基于块的视频编解码系统中，当码率较低时都存在方块效应，新的视频编码标准H.264中亦是如此。产生这种方块效应的主要原因有两个：一是由于对变换后的残差系数进行的基于块的整数变换后，以大的量化步长对变换系数进行量化会使得解码后的重建图像的方块边缘出现不连续；二是在运动补偿中插值运算引起的误差使得编解码器反变换后的重建图像会出现方块效应。如果不进行处理，方块效应还会随着重构帧积累下去，从而严重地影响图像的质量和压缩效率。为了解决这一问题，H.264中的去方块滤波技术采用较为复杂的

引言 　　在已有的基于块的视频编解码系统中，当码率较低时都存在方块效应，新的视频编码标准H.264中亦是如此。产生这种方块效应的主要原因有两个：一是由于对变换后的残差系数进行的基于块的整数变换后，以大的量化步长对变换系数进行量化会使得解码后的重建图像的方块边缘出现不连续；二是在运动补偿中插值运算引起的误差使得编解码器反变换后的重建图像会出现方块效应。如果不进行处理，方块效应还会随着重构帧积累下去，从而严重地影响图像的质量和压缩效率。为了解决这一问题，H.264中的去方块滤波技术采用较为复杂的