好的，下面是一个用Python实现的程序，可以对JPEG压缩后的图像进行去块滤波，去除压缩效应，要求块边界弱化。

这是一个非常有用的程序，可以提高JPEG压缩后图像的质量，减少压缩效应。不过需要注意的是，去块滤波会使得图像的细节信息损失一定程度，因此需要根据实际情况进行权衡和调整。

以下是一个基于Python的去块滤波程序示例：

import cv2
import numpy as np

def deblocking(img, blockSize, threshold):
    height, width = img.shape[:2]
    for i in range(0, height, blockSize):
        for j in range(0, width, blockSize):
            block = img[i:i+blockSize, j:j+blockSize]
            vDiff = np.max(block, axis=0) - np.min(block, axis=0)
            hDiff = np.max(block, axis=1) - np.min(block, axis=1)
            vMean = np.mean(vDiff)
            hMean = np.mean(hDiff)
            if vMean < threshold and j > 0 and j+blockSize < width:
                img[i:i+blockSize, j:j+blockSize, :] = cv2.blur(img[i:i+blockSize, j-blockSize:j, :], (blockSize, blockSize))
            if hMean < threshold and i > 0 and i+blockSize < height:
                img[i:i+blockSize, j:j+blockSize, :] = cv2.blur(img[i-blockSize:i, j:j+blockSize, :], (blockSize, blockSize))
    return img

# 读取JPEG压缩后的图像
img = cv2.imread('compressed_image.jpg')

# 去块滤波
img_filtered = deblocking(img, blockSize=16, threshold=20)

# 显示结果
cv2.imshow('Compressed Image', img)
cv2.imshow('Deblocked Image', img_filtered)
cv2.waitKey()

在上述程序中，我们定义了一个名为 `deblocking` 的函数，接受三个参数：原始图像 `img`、块大小 `blockSize` 和阈值 `threshold`。函数会遍历图像的每一个块，计算块内像素值的差异，并根据阈值判断块内是否需要进行滤波。如果需要，我们使用 OpenCV 中的 `cv2.blur` 函数对块进行均值滤波，以达到去块的效果。

最后，我们读取压缩后的图像，对其进行去块滤波，并显示结果。通过调整块大小和阈值，可以得到更好的去块效果。