块效应（Blocking Artifact）基于块的变换编码在图像压缩编码中得到广泛应用，随着码率的降低,量化变得粗糙,在块的边界会出现不连续,形成重建图像的明显缺陷,称为块效应。

块效应的英文名称是：Blocking Artifact。

：基于块的变换编码在图像压缩编码中得到广泛应用，随着码率的降低,量化变得粗糙,在块的边界会出现不连续,形成重建图像的明显缺陷,称为块效应。

为了减少块效应, 在视频编解码标准中, 通常会增加去块效应的模块. 去块效应有两种方法: 环内去块效应和环外去块效应. 在Mpeg-4, H.264, VC-1等视频标准中采用环内滤波去除块效应. 而Mpeg-1, Mpeg-2, Jpeg等标准则没有定义环内去块效应模块。

在基于DCT的压缩编码系统中，如果对整幅图象做DCT，由于变换后的DCT系数和图象中的每个像素都相关，使得运算量会相当大。因此，采用的DCT变换都是基于块的，即首先将图象分成8 ×8 的象素块，然后对每块进行DCT 变换得到64 个DCT系数，这样就大大减少了运算量。但是，由于是分别对每块进行DCT变换，块与块之间的相关性被忽略了。在对每块的DCT 系数进行量化时，是将DCT系数除以量化系数后取整，丢弃一些对图象影响不大的高频分量，达到降低码率的目的。但是，如果量化比较粗糙，会丢失块边缘的大量高频信息，造成重建图象中块的边界处出现不连续的跳变，这就是块效应。

块效应的出现主要是由分块量化后的量化误差所引起的, 但在图象域内随着图象内容的不同, 块效应也有不同的表现形式, 主要有以下两种：

梯形噪声：在图象的强边缘处出现。在低码率下，DC T 的很多高频系数被量化为零，结果与强边缘有关的高频分量在变换域内不能完全被体现。又因为图象块的分别处理，不能保证穿过块边界的强边缘的连续性，导致在图象边缘处出现锯齿状噪声，称之为“梯形噪声” ；

格形噪声：多在图象的平坦区域出现。在变换域内，直流分量DC系数体现了图象块的平均亮度，所以这个系数包含了图象块的大部分能量。在平坦区域，亮度的变化很小，但是如果有亮度的递增或递减，在量化取整时进行了四舍五入，可能会导致DC 系数越过相邻量化级的判决门限，造成在重建图象中块边界处出现亮度突变，在视觉效果上表现为在平坦区域内出现的片状轮廓，这种噪声称之为“格形噪声” 。

对于压缩图象质量的客观评价，以往用得较多的是峰值信噪比，其计算公式如下：

其中为原始图象，为重建图象通过计算两个图象之间的均方误差，进而得到图象的峰值信噪比，来反映图象的受损程度。而对于块效应而言，图象的均方误差比峰值信噪比更能反映图象质量的好坏。

但是, 从块效应产生的原因来看，均方误差和峰值信噪比并不能完全真实反映块效应的大小。因为块效应主要是由于图象块与块之间的不连续产生的，而不是图象中所有象素的失真产生的。针对这一点, 有两种度量块效应的方法可以使用。

块间相邻象素差值法

这是一种比较传统和简单的度量块效应的方法。针对块与块之间的不连续性，假定和是位于不同块的相邻象素，由于压缩前的图象中，和有很大的相关性，但经过压缩后由于量化误差的原因，它们之间的相关性大大减弱。于是，我们可以用所有这些象素的差值的平方和来表示块效应的严重程度，如下式：

我们可以用同样的方法来计算同一块内的象素,得到，将和分别求均值，然后再做差值，差值越大，块效应就越严重。

这种方法的优点是计算简单，而且和主观评价得出的结果相关性比较好。但是，如果原图象中两块之间本身就存在着很强的不连续性，这种方法得出的结论就不够准确了。

边缘检测法

对于块效应来说，这是一种更有针对性的方法。从图象效果上来看，块效应的出现意味着出现了水平和垂直方向的新的边缘，我们可以把图象的边缘信息作为特征值，对图象进行特征值提取，将编码前和解码后图象的边缘信息进行比较，从而反应图象压缩造成的块效应的强弱。

运用边缘检测理论，可以将图象边缘信息提取出来，这一边缘信息不仅有大小(幅度或能量)，而且有方向(幅角)。我们将方向接近水平或垂直的边缘信息的能量相加为H′，其余方向的边缘信息的能量相加为H ，二者相除得到一个系数Q ，即Q =H′/H 。这个Q 就体现了图象边缘分布的情况：Q 值越大，水平和垂直方向的边缘信息就越多。将重建图象的Q 值与原始图象的Q 值相比较则可以估算出重建图象中块效应的强弱。

这种方法的优点在于，完全从块效应的视觉效果出发，真实反映图象的块效应，而且还能去除不同图象内容对块效应度量的影响，客观的反映压缩系统的性能。同时，Q 值定义为水平、垂直方向与非水平、垂直方向的边缘能量之比，也能排除边缘模糊的影响，因为如果重建图象出现了模糊，水平、垂直方向与非水平、垂直方向的边缘能量都会下降，而它们的比值则不会受大的影响。但是其难点也是显而易见的，即对边缘信息的检测没有完全准确和可靠的方法。

一般对块效应的消除大都采用了图象后处理技术，其最大好处是可以不改变编码过程，并保持压缩码率。

一般说来，后处理技术可以分为两种，一种是基于图象增强的方法，一种是基于图象恢复的方法。基于图象增强的方法目的是提高主观质量，需要考虑人眼的视觉特性和块效应的结构，其典型例子是对图象进行块边缘滤波；基于图象恢复的方法是考虑解码端接收的数据和失真模型的先验知识的图象恢复算法，包括最大后验概率、最小均方误差等。

鲁业频、黄席樾、李强、李博、谢胜利、刘晓云、王跃生、孙平